数据科学与大数据技术
东北林业大学“数据科学与大数据技术”专业于2020年3月获批，同年开始招生。本专业是在黑龙江省重点专业“计算机科学与技术（大数据方向实验班）”的基础上继续深入建设的专业。数据科学与大数据技术专业以统计学、数学和计算机科学为基础，以“新工科”教育理念为指导，立足东北老工业基地，瞄准国家大数据战略需求和国际数据科学学术前沿，与生命科学、经济金融、智慧农业等领域深度融合，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、可视化等技术的高水平人才。目前专业专任教师13人，其中教授1人，副教授6人，讲师6人；具有博士学位10人，具有国外访学经历的老师超过1/3，博士生导师2人，硕士生导师8人。专业教师在自然语言处理、生物信息、商务智能、大数据与云计算等领域具有较高科研水平，可在计算机应用技术等4个科学学位硕士点、计算机技术等2个专业学位硕士点和林业信息工程二级博士点招收研究生。学生可在本科阶段申请到美国、法国等国家进行交流。学习成绩优秀者可推荐免试攻读硕士、博士研究生。
培养目标：
本专业培养适应国家建设发展需要，德、智、体全面发展，具有良好的科学素养和丰厚的人文底蕴，具备数学、统计学、计算机科学等多学科知识和技能，能够了解数据的获取、建模、管理、利用的全生命周期，熟知相关技术、系统和应用，具备数据分析和数据挖掘技能，能够综合运用所学知识解决与大数据相关的复杂工程技术问题，具有分析问题、解决问题、自主学习以及创新能力的复合型人才。毕业生适合在信息技术企业和企事业单位信息技术相关部门，从事大数据相关的采集、处理、分析、管理、挖掘等为主要内容的各层次工作。本专业学生毕业后5年左右具备以下预期能力：
1.掌握扎实的数据科学与大数据专业知识，能够解决数据科学与大数据领域复杂工程问题中遇到的技术和管理问题，具有判断性思维，具备识别、决策、分析、解决复杂工程问题的能力，并在此过程中能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等制约因素；
2.具有良好的人文社会科学素养、社会责任感和工程职业道德，熟悉相关法律法规和行业规范，具有较强的人文关怀精神与社会服务意识，践行社会主义核心价值观；
3.具有较强的团队合作、沟通交流能力，能对工程项目的组织和实施进行有效跟踪管理；
4.掌握科学研究创新方法，具备创新意识和创新思维，具备综合运用理论知识和技术手段进行数据科学与大数据相关研究的能力，具备终身学习和自我提升的能力，适应社会进步与技术发展的需求。
专业特色：
特色一：在人才培养模式方面，按照OBE理念，构建了数据科学与大数据专业人才培养范式，以预期学习结果为导向来驱动整个人才培养活动，实施VIP（垂直整合项目）人才培养体系，将大一到大四的全部主要课程和集中实践环节纳入VIP体系，依据人才的认知和成长规律循序渐进地实施工程场景教学，达到人才培养目标要求。
特色二：在国际视野方面，发展国际合作办学，同步建设新兴专业，和国外大数据专业培养接轨。课程设置根据Microsoft 提出的数据科学体系和伯克利大学提出的数据科学体系，开设课程和国内外知名大学同类课程，包括数据分析及可视化，大数据开发技术，机器学习，深度学习等。
特色三：在工程实践方面，用全新的新工科体系进行实践环节设计，形成行业驱动的“一条主线、三个层次、四个平台”工程实践与创新能力培养体系。目前已具备依托学院设有 “林业数据科学与云计算国家林业局重点实验室” ，省级“林业大数据存储与高性能（云）计算工程技术研究中心”，具备很先进的大数据实验基础，可以为大数据专业的课程实验和各种科研、工程类项目实践实施提供了软、硬件保障；学院还有面向本科生的大数据相关创新实训平台: 包含6个全天开放性实验室，例如：人工智能应用创新实验室，生物大数据创新实验室等。基于甲骨文的大数据实训平台软件专业组建了面向大数据实验班的实验室中心，逐步形成了以实验教学三级体系、教学实验中心及其管理体制为核心的实验教学创新体系的雏形，取得了良好的效果，目前已经可以支持超过百名学生的同时进行大数据或机器学习相关实验。
学生前景：
毕业生具备数据密集型计算系统的设计、构建、运维及应用的能力、数据密集型计算平台的开发及应用能力、大数据理论、系统及应用的创新能力、面向数据密集型问题，将现实问题抽象为数据计算模型的能力、建立由多源异构数据到全面智能应用的建模及求解算法能力。就业去向主要国内外知名企业为目标，也可到金融、通信、保险、等行业从事与数据科学与大数据技术相关的工作。毕业生的就业城市主要分布是北京、上海、深圳、杭州等。本专业与美国、英国、加拿大、新加坡、澳大利亚等多个国家的20余所著名高校建立了合作关系。学生在读期间和毕业后，均可通过这些合作关系到国外访学或进行合作研究。
专家谈专业：
目前“数据科学相关技能”已经成为2019年中国就业市场最急需的技能第一位。这种数据技能的背后既涵盖了编程、统计等硬技能，也需要分析能力、逻辑思维等软技能，但实则呈现出的就是一种能够从数据中去获取洞察，并指导决策的综合能力。大数据显示，过去5年拥有数据技能的职场人数量增长了3倍，但同时间市场需求却增长了7倍，仍有15%的岗位空缺。从需求端来看，过去5年中，就业市场开放职位中对于数据技能的需求增长了近7倍！2015年只有6%的职位需要数据技能，2019年则有46%的职位都需要数据技能。
对数据技能增速最快的行业中，不少来自非科技领域甚至传统行业都排名靠前，例如房地产、金融、石油能源和人力资源等。由此可见，数据的价值已经广泛渗透到每一个职场人，不同行业和部门的工作都开始被数据赋能。
专家简介：
刘亚秋，教授，博士生导师，数据科学与大数据技术专业带头人。
培养目标：
本专业培养适应国家建设发展需要，德、智、体全面发展，具有良好的科学素养和丰厚的人文底蕴，具备数学、统计学、计算机科学等多学科知识和技能，能够了解数据的获取、建模、管理、利用的全生命周期，熟知相关技术、系统和应用，具备数据分析和数据挖掘技能，能够综合运用所学知识解决与大数据相关的复杂工程技术问题，具有分析问题、解决问题、自主学习以及创新能力的复合型人才。毕业生适合在信息技术企业和企事业单位信息技术相关部门，从事大数据相关的采集、处理、分析、管理、挖掘等为主要内容的各层次工作。本专业学生毕业后5年左右具备以下预期能力：
1.掌握扎实的数据科学与大数据专业知识，能够解决数据科学与大数据领域复杂工程问题中遇到的技术和管理问题，具有判断性思维，具备识别、决策、分析、解决复杂工程问题的能力，并在此过程中能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等制约因素；
2.具有良好的人文社会科学素养、社会责任感和工程职业道德，熟悉相关法律法规和行业规范，具有较强的人文关怀精神与社会服务意识，践行社会主义核心价值观；
3.具有较强的团队合作、沟通交流能力，能对工程项目的组织和实施进行有效跟踪管理；
4.掌握科学研究创新方法，具备创新意识和创新思维，具备综合运用理论知识和技术手段进行数据科学与大数据相关研究的能力，具备终身学习和自我提升的能力，适应社会进步与技术发展的需求。
专业特色：
特色一：在人才培养模式方面，按照OBE理念，构建了数据科学与大数据专业人才培养范式，以预期学习结果为导向来驱动整个人才培养活动，实施VIP（垂直整合项目）人才培养体系，将大一到大四的全部主要课程和集中实践环节纳入VIP体系，依据人才的认知和成长规律循序渐进地实施工程场景教学，达到人才培养目标要求。
特色二：在国际视野方面，发展国际合作办学，同步建设新兴专业，和国外大数据专业培养接轨。课程设置根据Microsoft 提出的数据科学体系和伯克利大学提出的数据科学体系，开设课程和国内外知名大学同类课程，包括数据分析及可视化，大数据开发技术，机器学习，深度学习等。
特色三：在工程实践方面，用全新的新工科体系进行实践环节设计，形成行业驱动的“一条主线、三个层次、四个平台”工程实践与创新能力培养体系。目前已具备依托学院设有 “林业数据科学与云计算国家林业局重点实验室” ，省级“林业大数据存储与高性能（云）计算工程技术研究中心”，具备很先进的大数据实验基础，可以为大数据专业的课程实验和各种科研、工程类项目实践实施提供了软、硬件保障；学院还有面向本科生的大数据相关创新实训平台: 包含6个全天开放性实验室，例如：人工智能应用创新实验室，生物大数据创新实验室等。基于甲骨文的大数据实训平台软件专业组建了面向大数据实验班的实验室中心，逐步形成了以实验教学三级体系、教学实验中心及其管理体制为核心的实验教学创新体系的雏形，取得了良好的效果，目前已经可以支持超过百名学生的同时进行大数据或机器学习相关实验。
学生前景：
毕业生具备数据密集型计算系统的设计、构建、运维及应用的能力、数据密集型计算平台的开发及应用能力、大数据理论、系统及应用的创新能力、面向数据密集型问题，将现实问题抽象为数据计算模型的能力、建立由多源异构数据到全面智能应用的建模及求解算法能力。就业去向主要国内外知名企业为目标，也可到金融、通信、保险、等行业从事与数据科学与大数据技术相关的工作。毕业生的就业城市主要分布是北京、上海、深圳、杭州等。本专业与美国、英国、加拿大、新加坡、澳大利亚等多个国家的20余所著名高校建立了合作关系。学生在读期间和毕业后，均可通过这些合作关系到国外访学或进行合作研究。
专家谈专业：
目前“数据科学相关技能”已经成为2019年中国就业市场最急需的技能第一位。这种数据技能的背后既涵盖了编程、统计等硬技能，也需要分析能力、逻辑思维等软技能，但实则呈现出的就是一种能够从数据中去获取洞察，并指导决策的综合能力。大数据显示，过去5年拥有数据技能的职场人数量增长了3倍，但同时间市场需求却增长了7倍，仍有15%的岗位空缺。从需求端来看，过去5年中，就业市场开放职位中对于数据技能的需求增长了近7倍！2015年只有6%的职位需要数据技能，2019年则有46%的职位都需要数据技能。
对数据技能增速最快的行业中，不少来自非科技领域甚至传统行业都排名靠前，例如房地产、金融、石油能源和人力资源等。由此可见，数据的价值已经广泛渗透到每一个职场人，不同行业和部门的工作都开始被数据赋能。
专家简介：
刘亚秋，教授，博士生导师，数据科学与大数据技术专业带头人。
