数据工程学院成立于2017年，包括信息科学与技术系、统计系和数学教学部共三个教学系部。数据工程学院现设有五个专业，分别是计算机科学与技术专业、数据科学与大数据技术专业、人工智能专业以及物联网工程(中外合作办学)专业、经济统计学专业。其中，计算机科学与技术、人工智能两个专业为天津市普通高校新工科重点建设专业；经济统计学专业为365英国上市集团官网一流本科建设专业。
数据工程学院现有全日制本科生1900余人。数据工程学院非常重视学生实践能力、创新意识和工作技能的培养，配备有专业实验室和10余种专业软件，能够满足教学、实践与科研的需要。同时，学院成立了三个学生专业工作室，由专业指导师负责，拓宽学生视野，激发学生学习兴趣，锻炼和提高学生的动手操作能力。此外，学院还致力于拓展校外实习实训基地，定期开展基地教学实践活动，为学生提供更多实习实训机会，提高学生的就业竞争力。
数据工程学院现有专任教师90余人，全部具有硕士及以上学位，其中高级职称教师占42%；具有博士学位的教师占46%。师资结构合理，能够胜任学院的教学和科研任务。数据工程学院高度重视培养和提高教师队伍的科研能力，近年来共组织各类学术研讨20余次，教师出版专著和教材10余部，发表高质量论文70余篇，主持省部级、局级及院级科研项目40余项。
面向国家大数据战略和经济社会发展对数据科学与大数据技术研究与应用的需求，数据工程院师生将共同努力，加快前进步伐，不断提高办学质量，为金融、医疗、教育、智能制造、智慧城市等领域提供优秀的专业技术人才。
计算机科学与技术
1.培养目标
本专业培养学生具有良好的科学素养，能系统地、较好地掌握计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能够灵活运用所学的专业理论、方法和技术，具有良好的软件设计能力、项目开发能力、实践能力、独立开展工作能力与创新能力。
2.主要课程
本专业开设高等数学、线性代数、概率论与数理统计、电路与电子技术、数字逻辑、C语言程序设计、离散数学、嵌入式系统概论、数据结构、计算机组成原理、运筹学、面向对象程序设计、操作系统、算法设计与分析、计算机接口技术、数据库技术、计算机图形学基础、计算机网络原理等课程。
3.专业特色
本专业形成了“重视基础教育，强化专业建设，注重工程化实践，培养应用型人才”的专业特色。以培养专业基础扎实、工程实践素质过硬、个性特长突出，适应社会行业需求的特色人才。构建以就业为驱动的满足行业需求的人才培养方案，通过采取提高实践教学学时、校企合作授课、双语教学、第二课堂等多途径创新人才培养特色模式。重视工程能力培养，按项目组织专业方向，开设了面向对象程序设计工程实训、计算机网络工程实训、数据库应用工程实训。历届学生积极参加数学建模比赛、挑战杯训练计划、互联网+大赛等各项学科及创业类大赛并多次获得市级以上奖励，在行业内具有较强的竞争实力。
物联网工程(中外合作办学)
1.培养目标
本专业旨在培养具备系统的物联网理论、方法与技能的专业性应用型人才。学生将熟练掌握通信技术、网络技术、传感技术等核心技术，并具备物联网系统设计与开发的高级工程技术能力。同时，注重培养学生的国际视野和跨文化交流能力，使其成为能够适应全球化发展趋势的物联网工程专业人才。此外，本专业还着重培养学生的实践创新能力，使学生能够灵活应对现实工程问题，并提出创新性的解决方案，从而成为具备综合素质的复合型物联网工程技术人才。
2.主要课程
本专业开设课程C语言程序设计、数据结构、计算机网络、ZigBee网络原理与应用开发、物联网信息安全、数据统计分析与建模实践、M2M技术、Principles of Sensors&Application、Cloud Computing、Wireless Sensor Network Experiment、Software Engineering等。
3.专业特色
本专业汇聚计算机科学、网络通信、自动控制和电工电子等领域，打造信息世界与物理世界的融合桥梁。核心在于强化计算机技术、网络通信技术和感知与控制技术的交叉融合，覆盖物联网全层次教学。通过系统学习和实践训练，学生将精通物联网的基本理论、技术和应用方法。本专业突出国际化办学特色，紧跟国际物联网前沿动态。引进国外先进课程资源和教学方法，结合本土实际进行创新，提供与国际接轨的优质教育。同时，鼓励学生参与企业实践、学科竞赛和科研，深入了解行业需求，培养实践与创新能力，全面提升国际竞争力。
数据科学与大数据技术
1.培养目标
本专业以“夯实基础、重视实践、突出创新、注重应用”为目标，合理设置人才培养体系。以能力培养为核心，旨在培养德才兼备、站在网络大数据时代前列，具有大数据思维、运用大数据思维，具备系统的数据科学知识、熟练掌握大数据采集、清洗、存储、处理与分析、可视化与应用等技术，具有计算机数据处理实际工作能力，具有面向大数据的挖掘与分析能力，能够承担社会经济和企业经营管理大数据收集、处理与深度分析、具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的复合型的数据分析技术人才。
2.主要课程
本专业主要课程有高等数学、离散数学、电路与电子技术、C语言程序设计、计算机组成原理、数据结构、Java语言程序设计、算法分析与设计、计算机图形学、数字图像处理、模式识别导论、数据挖掘原理与技术、Web应用开发技术、机器学习概论、数据可视化原理及应用、Unix/Linux管理与应用、云计算和虚拟化技术等。
3.专业特色
本专业学生具备经济、金融、数据结构、数据计算智能、信息处理、程序设计、数据分析等相关学科的领域知识，鼓励学生积极参加数学建模比赛、挑战杯训练计划、互联网+大赛等各项学科及创业类大赛并多次获得市级以上奖励。要求学生具有创新意识和独立获取知识的能力，有较强的分析问题、解决问题的能力及实践技能，能推动并引领未来全球“互联网+”、云计算、人工智能、大数据技术在各领域的深入应用，具有较强的实践创新能力、跨文化交流能力和跨领域研究、设计、开发能力。
人工智能
1.培养目标
本专业旨在培养具备扎实的数学基础、良好的计算机科学和人工智能技术理论素养，熟练掌握人工智能算法设计、模型训练数据分析等基本技能，熟练运用计算机和人工智能技术，对大规模数据进行处理和分析，揭示数据背后的规律和模式，为金融、医疗等领域提供智能决策支持，能够在企业、研究机构、政府部门等从事人工智能算法研发、智能系统设计与开发、数据分析与挖掘、智能决策支持等技术工作的高级专门人才。
2.主要课程
本专业的主要课程有高级程序设计(Python)、计算机网络、算法设计与分析、操作系统、人工智能伦理、机器学习、模式识别、数字图像处理、“互联网+”虚拟现实、金融博弈论、数字逻辑、数据结构、计算机组成原理、“互联网+”云计算、数据库原理与应用、深度学习、智能算法、语音识别技术等。
3.专业特色
人工智能专业致力于为学生构建一个全面的知识体系，为了加强学生的实践能力和创新能力，该专业提供了多样化的实践形式，包括实战项目开发、实习实训以及顶岗实习等。同时，本专业积极引进科大讯飞的企业师资，双方合作共同为学生提供高质量的教育和实践体验。这种合作模式使学生有机会接触到最前沿的人工智能技术和应用实践，及时了解最新的科研成果和行业动态，为他们未来的职业发展奠定坚实的基础。
1.培养目标
本专业培养具有良好的数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机进行数据处理、分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，又能在保险、金融、投资、社会保障等方面从事风险分析和科学精算工作的具有清晰、严密的逻辑思维能力的经济分析与管理高级人才。
2.主要课程
本专业开设微观经济学、宏观经济学、国民经济统计学、概率论与数理统计、抽样技术与应用、应用时间序列分析、统计学基础、时间序列分析、时间序列分析实践、多元统计分析、市场调查、企业统计学、统计预测与决策、投入产出分析、经济学、计量经济学、经济计量学、金融学、会计学等课程。
3.专业特色
本专业以统计学基本理论与方法为基础，将统计分析技术应用于财经科学各个方面，形成交叉创新的知识体系。在教学过程中突出实践性，强调理论与实践相结合，课堂教学与案例教学相结合。在专业学习过程中，注重培养学生具备较强的计算机操作技能、设计数据采集方案、进行统计调查和统计分析的基本能力及分析和解决社会经济问题的能力。
