一、学历层次：本科
二、专业代码：080910T
三、学制：四年
四、培养目标
本专业培养道德素质优良、德智体美劳全面发展，具备良好科学素养、人文素养、职业道德、责任担当和一定国际视野，掌握数据科学与大数据相关技术，面向电子商务、农业大数据、信息服务等行业领域，从事数据采集存储、挖掘分析、大数据平台搭建、技术服务等工作，能够解决数据科学与大数据工程复杂问题，具有实践能力、创新精神和吃苦奉献品质的高级应用型人才。
五、核心能力
1.数据采集与预处理能力
该能力要求学生学习相关编程语言、数据采集工具和数据预处理的方法，熟悉数据质量评估与安全隐私保护知识，能通过编程实现数据采集、预处理及质量评估工作。
2.数据存储能力
该能力要求学生学习分布式存储系统、关系型数据库和非关系型数据库的原理与技术，熟悉数据存储架构设计、数据备份与恢复策略、数据库性能优化方法，能完成数据存储方案设计、存储系统部署与管理等工作。
3.数据挖掘分析能力
该能力要求学生学习数据挖掘算法、数据分析方法和工具以及相关可视化技术，熟悉数据挖掘流程和模型评估方法，能够完成数据挖掘模型的构建、训练、评估与优化工作。
4.大数据产品维护能力
该能力要求学生学习大数据技术和操作系统，熟悉大数据产品架构与性能优化方法，完成产品部署、维护及故障排除工作。
六、主干课程
C程序设计、数据结构、操作系统、面向对象编程与设计、Python程序设计、数据库系统、Linux操作系统、Hadoop大数据技术、数据采集与预处理、数据挖掘技术与应用、数据可视化、人工智能等。
七、专业特色
1.前沿交叉的学科融合
本专业紧密贴合大数据时代的迅猛发展趋势，是一门交叉性极强的前沿学科。它融合了计算机科学、数学、统计学以及信息科学等多学科知识体系，致力于培养具备跨学科思维与综合素养的应用型人才。通过跨学科课程的设置与教学实践，学生能够从多角度、全方位理解和解决复杂的大数据问题，具备在不同领域开展数据分析与应用的能力，适应日益多元化的大数据行业需求。
2.完善的实践教学体系
本专业构建了完善的实践教学体系，注重学生实践能力的培养。专业拥有多个大数据实验室，配备了高性能计算集群、海量存储设备以及丰富的数据集资源，为学生提供了良好的实践环境，帮助学生熟悉各类大数据工具与平台的操作，如 Hadoop、Spark 等，让学生在团队协作中完成数据采集、存储、清洗、分析与可视化的全流程任务，培养其解决实际问题的能力。
3.广泛的行业应用与就业前景
大数据专业的应用范围较为广泛，几乎涵盖了所有行业领域，如互联网、金融、电信、医疗、教育、政府机构等，为学生提供了广阔的就业空间与多元的职业发展路径。凭借扎实的专业知识与实践能力，本专业毕业生能够在各类企事业单位中担任重要角色，随着大数据行业的持续蓬勃发展，其就业前景将愈发广阔，薪资待遇与职业晋升空间也极具竞争力。
八、就业方向与前景
在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大，就业前景比较乐观。SJ/T11788-2021《大数据从业人员能力要求》规定了大数据产业从业人员的职业种类和等级、能力要素、能力要求和评价方法，适用于大数据产业从业人员的岗位能力培养和评价。该标准将大数据人员划分为大数据处理、大数据分析、大数据系统、大数据管理、大数据安全、大数据服务六类岗位方向，设立了数据采集工程师、数据管理工程师、数据建模工程师、数据系统工程师、数据安全工程师和数据咨询师等10个具体岗位，每个岗位分为初级、中级、高级三个等级。
大数据专业毕业生主要从事计算机、大数据行业的相关工作：
1.程序开发方向：对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等，从事大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、数据可视化等相关工作；
2.大数据分析方向：对应岗位有大数据分析、大数据机器学习工程师等，从事大数据分析、数据挖掘、数据建模等相关工作；
3.大数据架构设计方向：对应岗位有大数据架构师，从事海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析等相关工作；
4.大数据运维方向：对应岗位大数据运维工程师，从事大数据平台的日常维护和管理等相关工作。
