一、培养目标 本专业面向人工智能产业的发展需要，培养德、智、体、美、劳全面发展，适应经济社会发展需要，具备和数据科学与大数据技术相关的数字经济、人工智能等基本知识，掌握应用数学、统计学和计算机科学与技术等基本理论，以及先进的大数据分析方法和技术，具有较强的软件应用实践能力、先进的算法设计思想，能在数字经济产业各类相关企事业单位以及教育和研究机构等从事海量数据分析与决策支持工作，适宜继续攻读计算机科学、统计学等专业的数据科学相关研究方向的硕士学位，具备财经管理知识背景和“厚基础、重实践、强能力”的高级应用型大数据人才。毕业生可在数据分析、人工智能等相关领域或金融、电商、电信等部门从事数据分析，数据处理方面的工作。 二、培养要求 1. 知识要求 （1）基础理论知识：具备数据科学、高等数学、微观经济学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、程序设计、数据结构等学科基础知识，具备英语的听、说、读、写等基本知识及能按要求撰写规范文档和报告。 （2）基本方法与技术：具备应用回归分析、凸优化、多元统计分析、数据库原理、Python数据处理，算法分析与设计，数据采集、数据可视化分析、非结构化数据挖掘等专业核心知识。 （3）综合应用知识：具备Spark大数据处理、分布式统计方法、深度学习、抽样调查理论与方法、贝叶斯分析、社交网络分析等学科扩展知识。 2. 能力要求 （1）基本与核心能力：能开展初步的统计工作，能编写程序、建立数学模型。能综合运用数学和统计学理论与方法，结合计算机编程技术和现有软件平台，实现对海量数据（尤其是财经类数据）的科学分析，并根据分析结果提供决策支持。 （2）综合应用能力：了解设计深度神经网络、Spark大数据处理等现代数据科学方法和技术，并能初步应用于完成更复杂的大数据分析工作；能应用现代的信息检索技术，了解本专业的前沿技术和行业的发展动态，开展初步的科学研究工作。 3. 素质要求 （1）思想道德素质：掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论，具有良好的人文社会科学素养、职业道德和心理素质，社会责任感强，有正确的世界观、人生观、价值观，遵纪守法，为人正直诚实，具有良好的职业道德和公共道德。 （2）身心素质：拥有健康的体魄，养成良好的体育锻炼和卫生习惯，具备健全的心理和乐观的人生态度。 （3）人文素质：具有良好的文化基础和修养，善于自学，同时关注本行业科学技术的新发展，不断更新知识，具有社会交往、处理公共关系的基本能力。 （4）职业素质：具有良好的社会实践、社会沟通、合作及协调能力，爱岗敬业、遵纪守法的品质，有立业创业的意识，有严谨务实的工作作风。 三、所属专业类 计算机类 四、专业核心课程 数据科学基础、高等数学、微观经济学、线性代数、概率论与数理统计、应用回归分析、应用多元统计分析、数据可视化技术、离散数学、程序设计、Python数据处理、面向对象程序设计(JAVA)、 算法分析与设计、数据结构、数据库原理、数据采集、最优化方法(双语)。 五、标准修业年限 四年 六、授予学位 理学学士 七、修读要求 主修本专业的学生应修满160学分（不含第二课堂学分），其中通识必修课51学分、通识选修课10学分，学科基础课38学分，专业必修课49学分、专业选修课12学分；同时，除港澳台学生外，每个学生还须取得10个第二课堂学分，第二课堂学分具体要求见《广东财经大学“第二课堂成绩单”制度实施办法（试行）》（粤财大〔2019〕42号）。辅修本专业的学生需修读《教学计划进度》中适用于辅修专业的所有课程。辅修总学分为46学分，其中学科基础课14学分，专业必修课32学分。 | 