愈来愈多企业及机构寻找具有数据分析能力的人才，社会数据科学毕业生能够将数据科学的技能应用在社会科学层面，对许多行业来说都极具价值。岭南大学社会科学院的全新主修科社会数据科学（Social Data Science, SocDS,）旨在培育能够灵活运用数据科学解决社会问题的跨学科人才，课程透过数字化的博雅教育模式、灵活的课程设计和多元化的学习机会，让毕业生成为兼具社会责任感和全人发展的领导者，运用知识和技能，推动社会的进步与变革。
社会数据科学课程结合社会科学及数据科学两大知识体系，除了必修的社会科学课程外，学生还能修读数据科学学院的课程，包括编程、资料探勘和人工智能等。课程设计灵活度高，学生能在多个社会科学范畴中自由选择专修方向，深入探索自身兴趣所在，在毕业时完成个人化专案，且不限于传统学术论文。此结构可大大提升学生的学习动机，掌握运用大数据（big data）、人工智能（AI）及数据分析（data analytics ）的能力，解决复杂的社会、经济及人类行为等现象。
全新主修科社会数据科学（Social Data Science, SocDS,）旨在培育能够融合数据科学与社会科学知识，对社会变化有深刻理解的跨学科人才。
近年的社会科学研究方法跟以往完全不同，传统社会科学研究依赖对特定群组的访谈和观察，但现时在社交媒体和互联网上已积累大量数据，成为研究人类行为和社会趋势的重要资源。我们的学生将学懂如何捕捉和分析这些数据，并利用资料探勘技术探索潜在社会现象。
学生可通过研究社交媒体上的数据，分析公众对政府政策的反应，或社会事件的趋势。他们不仅懂得量化数据，更会将传统的实验心理学从实验室扩展到现实世界，分析内容，探索更全面的社会视野。
课程的核心目标是培养能够理解社会变化并提出跨学科解决方案的人才。例如，课程将涵盖社会不平等、数码鸿沟以及高龄化社会等议题研究。课程并非单纯培养数据科学家，而是培育能够融合数据科学与社会科学知识，对社会变化有深刻理解的跨学科人才，令学生在未来职场上更具有竞争力，并可应对不断变化的社会需求。
为培育跨学科人才，除了全新主修科——社会数据科学外，岭大社会科学（荣誉）学士课程也有提供其他主修科，科目涵盖经济学、政府与国际事务学、心理学、社会学、健康及社会服务管理及社会与公共政策研究，学生可依兴趣及个人志愿选择 。
岭南大学十分重视学生的实践经验及多元实习机会，所有学生亦必须完成至少一门含服务研习（Service Learning）元素的课程。
