Ⅰ.专业介绍
数据包括数值、文字、图形、图像、语音、视频、多媒体等资料。计算机技术，互联网技术的发展导致一切都被记录，一切都被数字化。上至国家政治经济，下至个人吃穿住行，几乎都在直接或间接的被互联网技术影响乃至支配。因而，每时每刻各种数字设备都会不断产生大量新的数据，“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。如何利用这些数据获取更强的决策力、洞察力和流程优化能力就是摆在世人面前的一个亟待解决的问题-------“数据科学和大数据技术”专业应运而生。其主要研究对象是“大数据”，研究目的则是通过对大数据的研究，获取对“现实世界”进行预测、洞见、解释或决策的能力；研究的手段则需要以数据统计、机器学习、数据可视化等理论为基础；包括数据预处理、数据管理、数据计算等主要环节。会涉及数据获取、数据加工、数据分析、结果评估、数据展示等整套理论和方法。该专业在互联网大数据时代具有不可替代的作用。
Ⅱ.培养目标
本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好的面向大数据应用的数学、统计学和计算机等学科基础理论与知识，掌握大数据科学的基本理论、方法和技能，熟悉工科大数据应用相关实际问题背景，具备大数据应用分析技能，能够从事大数据分析与挖掘、大数据系统开发和大数据处理相关工作，“理工融合，理论基础扎实”的复合型、应用型人才。
III.专业毕业要求
Ø 要求具有扎实的数学基础
其中包括以数学分析、高等代数、解析几何为代表的几门必要的一些数学课程内容，领略和学习重要的基本数学方法、思想，获得必要的数形相结合的数学思维模式和一定的数学抽象能力。掌握以数学建模、数值分析、运筹学为代表的几门应用数学课程内容，具备用数学方法分析和解决自然科学、社会科学及工程技术中的实际问题的能力。
Ø 要求具有扎实的统计基础
通过概率论、数理统计等相关课程的学习，获取研究自然界的不确定现象及其服从的某种统计规律的能力，具备熟练掌握相应的统计软件的能力。
Ø 要求具有扎实的计算机应用基础
必须熟练掌握一两门计算机语言和编程能力、数据结构与算法设计、数据库和数据仓库操作与设计能力。
Ø 要求具有大数据分析与处理能力
其中包括可熟练的进行数据获取和管理能力；能够对数据进行分析、加工、访问和一定的数据展示能力；大规模数据处理能力和一定的跨领域分析能力。
Ø 要求具备本科生必要的其它现代科学知识
其中包括物理学知识、交通运输概论、经济学原理、生命科学导论、哲学概论、知识经济与创新等通识类课程的知识。
Ø 要求完成必要的专业实践环节
除了必须完成课程内的上机作业之外，还必须完成三个短学期的实习和最后一个学期的毕业论文(设计)。其中，毕业论文（设计）需具备一定的大数据分析基本知识综合运用能力，或具备较高的科学素养和一定的创新能力。
Ø 要求具有有效的沟通与交流能力和具有良好的人文素质
IV主干课程和实训环节：
Ø 数学和自然科学基础：数学分析、高等代数、解析几何、数据科学的现代数学基础、物理。
Ø 统计学基础：概率论、数理统计； 数据分析。
Ø 计算机基础：程序设计与算法语言、数据结构与算法、数据库原理与应用。
Ø 专业理论基础:数据挖掘、神经网络与深度学习；数据可视化分析； 数值分析、运筹学、数学模型、
Ø 专业技能基础：Python编程技术、Hadoop大数据开发技术。
Ø 实用技能课程选修：
《数据挖掘实用案例分析》、《移动互联网数据挖掘软件开发》、《社交网站的数据挖掘与分析》、《推荐系统实践》、《文本数据挖掘》、《智能推荐》、《图像数据挖掘》
Ø 科研实训优势
真实大数据源是办好本专业的基础。西南交大“金融大数据研究院”院长任数学学院院长，故而在行政管理和科研管理上紧密结合。特别是有真实的持续更新的实际数据，故而可以轻松的将基于金融、交通以及旅游大数据项目的研发问题和经验带入本科专业教学，让科研与教学融为一体，有利于培养学生理工融合的思维模式，推升理论与实际相结合的能力。
V就业前景和方向：
本专业的培养思想是“理工融合，重在应用基础理论”。因而，在数学课程够用的基础上，特别注重实用理论和技能的训练，力争在数学基础、统计学基础和计算机编程和大数据处理技能中取得最佳平衡，培养半理半工，能文能武的大数据分析人才。大数据已经成为时代变革的力量。 “用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征愈发鲜明。本专业的定位旨在数据分析师的培养，毕业生可以在政府管理部门，各类企事业，或者简单的说，只要是与互联网数据相关联的单位均需要本专业的毕业生，有关人才的缺口之巨，在近些年内难以满足社会需求。另外，除了可以继续攻读本专业硕士研究生，也可方便转攻与人工智能相关的各类专业的硕士研究生。足够的数学课程也为本专业有志于纯数学研究的同学进一步攻读数学专业研究生开通了直达车。
