培养目标：
使学生系统掌握数据科学与大数据技术专业的基本理论、基本知识和基本技能。
使学生具备在国内外继续深造的坚实的数据科学基础。
使学生具备运用数据科学方法、统计学方法、机器学习方法解决理论与实际问题的能力。
使学生具备发现问题、分析问题、解决问题的基本能力，有较强的自学能力、适应能力和创新能力。
使学生能够在需要数据分析、数据驱动、数据运营、数据决策的政府、企业、高校等机构从事信息采集、数据管理、统计分析、数据建模、决策支撑等工作。
培养要求：
1.系统掌握并能清晰表达数据科学的核心概念、主要理论与分析方法。
2.能够合理运用数据科学原理、统计学原理、机器学习原理等进行相关理论问题论证和分析。
3.掌握数据采集方法，并能熟练运用现代统计分析软件、计算机编程语言、大数据系统和平台从事数据分析与运营等相关工作。
4.培养良好的大数据分析应用能力，具备参与相关理论研究、应用研究、公开竞赛等活动的能力。
5.具有较强的英语应用能力，可以熟练阅读、理解、总结、翻译英文专业文献。
6.熟练掌握以下技能：口头与书面沟通能力；撰写研究报告的能力；满足应用与学术研究所需的计算机技能；文献与信息检索能力；应用统计分析软件的能力；应用数据科学常用计算机编程语言的能力；管理和应用大数据系统与平台的能力；团队精神与合作意识。
专业特色:数据科学与大数据技术专业是2018年新设专业，主要是以解决实际数据分析、数据驱动、数据运营、数据决策问题为切入点，进行数据科学、统计学、计算机科学、机器学习等复合方法论学习，理论方法研究和实际应用相结合是其鲜明特色。学院拥有完整的数据科学与大数据技术专业本科、硕士、博士人才培养体系，下属具备Hadoop/Spark/GPU软硬件环境的大数据实验室，与学校经、管、法、文、工各学科相互提供理论和应用支撑，注重数据科学与经济学、金融学等优势专业的有机结合，并同多家知名企业密切合作，持续培养适应前沿技术发展趋势的复合交叉型人才。
核心课程:数学分析（理）、高等代数（理）、实变函数、复变函数、概率论（理）、数理统计（理）、随机过程、时间序列分析、多元统计分析、回归分析、机器学习、计算统计、R编程、Python编程、C++编程、数据库管理、大数据平台与系统等。
修业年限：四年。
授予学位：理学学士。
毕业生去向：学生毕业后可在国内外高校继续深造；在需要数据驱动、数据运营、数据决策的模型、算法、市场、商业智能等部门工作，包括但不限于金融科技企业、传统金融机构、互联网企业、智能制造企业、政府和事业单位等。
原标题：西南财经大学数据科学与大数据技术专业
