1 历史沿革
东华大学数据科学与大数据专业于2019年向教育部申请，2020年正式招生，是全国较早设立数据科学与大数据专业的高校之一。
2 专业定位
本专业以培养数据科学领域的应用型和创新型复合人才为目标，面向纺织业、制造业、医疗卫生行业、金融证券业、互联网业等主导产业和国家战略性新兴产业，理论与实践并重，强化工程意识，培养具有扎实数据科学基础知识，掌握计算机技术，具备数据分析与建模、数据处理技术能力，能胜任大数据分析、处理、开发和应用研究工作的人才。
3 培养目标
目标1：具备数据科学学科领域所需的自然科学和人文社会科学素养。
目标2：具有大数据思维，掌握计算机理论和大数据处理技术，具备将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据管理、研究和应用开发等多种岗位需求。
目标3：具有跨领域沟通能力，能在社会、健康、安全、法律和文化因素，以及行业背景下，综合运用知识体系分析和解决大数据应用工程问题。
目标4：能依据工程需要自发学习并优化自身知识体系，具有一定的创新能力，能适应技术发展和社会需求变化，在大数据研究和开发行业具有职场竞争力。
目标5：具有团队合作的意识和能力，能在独立和团队工作环境中组织、协调和开展本专业相关工作。
4 毕业要求
（1）工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决与大数据相关的复杂工程问题。将数学与自然科学的基本概念运用到数据和大数据的实际工程，选择合适的数学模型；掌握分析数据科学和大数据所需的数学和自然科学知识，具有对数据科学和大数据数学模型求解的能力，并能够对模型的合理性和复杂性进行判定。
（2）问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析与大数据相关的复杂工程问题，以获得有效结论。
（3）设计开发数据科学和大数据解决方方案：能够设计与大数据相关的复杂工程解决方案，设计满足特定需求的数据和大数据系统，并能够在设计环节体现创新意识。
（4）研究：能够给予数据科学原理并采用数据科学方法对大数据相关的复杂工程进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论；能够基于科学原理并采用科学方法对数据科学领域复杂工程问题进行研究，分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
（5）使用现代工具：能够针对大数据领域复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源和信息技术工具，对大数据相关的复杂工程进行模拟和预测，并能够理解其局限性。
（6）工程和社会：能够给予计算机科学相关背景知识进行合理分析，评价与大数据相关的复杂工程实践问题。
（7）环境和可持续发展：能够理解和评价针对大数据相关的复杂工程的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
（8）职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在与大数据相关的复杂工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。
（9）个人和团队：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。具有参与、从事与人合作，共同完成数据系统设计与实现的经历和能力；在团队合作中，能够完成个体、团队成员或负责人的任务和职责；具有总结、归纳、整理、交流、倾听他人意见等团队协作的能力。
（10）沟通：能够结合大数据领域相关的复杂工程与业界同行进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流；了解数据科学与大数据技术领域的科学技术及发展动态，具有与业界同行和社会公众进行有效沟通和交流的能力。
（11）项目管理：理解并掌握工程管理原理和方法，并能够在多学科环境中应用。
（12）终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。
5 主干学科
计算机科学与技术，数据科学与大数据技术
6 专业课程
专业核心课程：概率论与梳理统计、随机过程、离散数学、计算机专业导论、程序设计基础、数据结构、计算思维（Python语言）、操作系统原理、数据库系统原理、数据仓库与数据挖掘、大数据技术、机器学习、人工智能、计算机视觉。
主要实践课程：IT文献检索与写作、程序设计基础课程设计、数据库应用课程设计、数据结构课程设计、数据仓库与数据挖掘课程设计、大数据技术课程设计、机器学习课程设计、计算机视觉课程设计。
7 授予学位
工学学士学位
8 专业特色
本专业以统计学、数学和计算机科学为基础，瞄准国家大数据战略需求和国际数据科学学术前沿。基于人工智能、互联网大数据、金融大数据、医疗大数据等新型产业模式的发展，专业以国家大数据战略规划为指引，以社会需求为导向，致力于培养掌握数据科学的理论与方法，精通大数据处理与分析、算法研发、可视化等技术开发与实践的高水平复合型人才。