人才培养目标：

本专业致力于培养德智体美劳全面发展，适应数字经济发展需要，具备扎实的统计学基础、数据思维和计算思维，精通计算机编程和大数据分析，善于应用统计方法和人工智能技术解决经济社会中的现实问题，能够在高校或研究机构、科技企业、金融机构、政府部门等从事数据科学相关理论与方法研究、大数据分析与信息挖掘、算法设计等工作的具有“信敏廉毅”素质的创新型人才。

专业特色与竞争优势：

1. 专业特色

（1）人才培养坚持“厚基础、宽口径”，注重数学、统计学、计算机科学的学科交叉，学生不仅要掌握数学、统计学等基本理论、基本方法，还要熟悉计算机科学基础、网络、编程等，大数据的采集、存储、分析处理技术，机器学习与人工智能的编程与实现。

（2）构建 “三层两纵”实践教学模式，即以基础、演练、创新三层递进实践平台为支撑，以实践教学方法为纽带、实践教学管理为保障的两纵实践教学体系创新模式。该实践教学体系在运行中，纵向上，课程层依托基础平台、工具层依托演练平台、研训层依托创新平台打造学会方法、运用方法、创新方法的实践方法链；横向上，基于方法链的打造，在研训层依托创新平台延伸实践内容链，形成实践教学的长效机制。

（3）重视“五种能力”的培养，即自主学习能力，具有独立获取知识、提出问题、分析问题和解决问题的能力；调查、分析和写作的能力，具备设计调查问卷、数据采集、处理分析调查数据、撰写分析报告的能力；计算机应用的能力，具备数据库系统处理、大数据软件系统分析处理数据的能力；处理人际关系的能力，具有沟通协调能力和社会适应能力；数据建模的能力，具有数据科学的理论与方法去分析、解决某一领域中实际问题的能力。

2. 竞争优势

本专业依托财经数据科学江西省重点实验室，实验室已获批财经数据科学江西省重点实验室，获批江西省院士工作站2个，主要聚焦数字孪生理论与应用、金融数据分析等领域的研究。专业科任教师毕业于复旦大学、上海交通大学、浙江大学、中国科学技术大学、中山大学、中南大学等名校，实行本科生导师制、全过程指导和个性化培养。

主要专业课程：

数学分析、高等代数、概率论、数理统计、数据科学概论、高级数据科学分析方法、大数据统计分析、算法设计与问题求解、Python 数据分析基础、非结构化数据处理、机器学习、大数据技术原理与运用、最优化方法、文本数据分析、数据可视化技术、时间序列分析、数据挖掘、贝叶斯统计等。