一、专业简介

  数据科学与大数据技术专业以国家标准和专业认证要求为依据，培养德、智、体、美全面发展、掌握大数据相关技术基础知识、基本理论、基本方法，培养面向大数据应用的数学、统计学、计算机科学、自然科学与社会科学领域基础知识、数据建模、高效分析与处理、统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能，熟悉自然科学和社会科学等应用领域中大数据应用特点，具备大数据采集、预处理、存储、分析、挖掘等行业核心技术的应用能力，以及卓越的专业能力和良好的外语水平，具有大数据系统开发、系统运行与维护、大数据分析与挖掘等能力，能够从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用等工作的高级专业型和研究型人才。

  数据科学与大数据技术专业修业年限为四年，学生在修完规定的课程、修满规定的175学分后，方可毕业。

二、培养目标

  本专业以行业人才需求为导向，结合地方经济发展对大数据人才的需求，培养德、智、体、美、劳全面发展，能够运用数学、自然科学、计算机科学、工程基础知识、大数据基本理论及专业技能分析和解决大数据及其相关领域的复杂工程问题，能运用大数据的采集、存储、处理、分析、挖掘、可视化等专业技术，胜任相关领域内大数据分析、大数据应用开发等方面的工作，具有创新创业意识、团队合作精神、大数据视野的应用型人才。

三、培养条件

  1.教学经费投入

  2024-2025学年数据科学与大数据技术专业生均教学日常运行支出约为2000元。

  2.教师队伍建设

  师资结构不断优化。学校注重引进具有大数据技术专业背景和实践经验的教师，同时也积极培养和提升现有教师的专业水平。教师队伍中既有学术造诣较高的教授、副教授，也有具有丰富实践经验的中青年教师，形成了较为合理的师资结构。  

  数据科学与大数据技术专业自有专职教师19人。高级职称教师（教授、副教授）共计7人，占比37%，本年度新增2人，在本科教学中侧重于核心理论深度讲解、系统架构设计与科研方法论引导；中级职称（讲师）2人，本年度新增1人；初级职称（助教）10人，为团队注入持续发展活力，较上一学年新增3位初级职称教师。

图1 数据科学与大数据技术专业教师情况一览

除此之外，学校与学院高度重视科研对教学的支撑作用，建立健全科研激励机制，积极鼓励教师深度参与大数据相关科研项目。学校为教师投身科研创造有利条件，助力教师在数据挖掘、机器学习、大数据分析与应用等核心领域深耕细作，不断提升科研创新能力与学术研究水平。教师在科研项目开展过程中，积累了大量贴近产业实际的实践经验、技术成果与典型案例，这些宝贵资源能够有效反哺课堂教学——既丰富了教学内容的深度与广度，将抽象的理论知识与具体科研实践相结合，又为学生提供了真实的问题场景与实践素材，帮助学生培养科研思维与解决实际问题的能力，实现科研与教学的良性互动、协同发展。

图2 本专业教师部分立项与结题情况

图3 本专业教师2024-2025年度发表的论文

  3.教学设备

  在教学设备投入方面，学校非常重视数据科学与大数据技术专业的建设。拥有专业的计算机实验室，配备了大量高性能的计算机设备，能够满足学生进行大数据分析、处理和开发的实践需求。这些计算机硬件配置较高，具备较强的数据处理能力和运算速度，具备先进的网络和通信设施，保障数据的传输和共享，为学生进行大数据实验和项目实践提供了基础保障。 实验教学环境提供了专业的大数据分析和处理软件，如 Hadoop、Spark、Python 数据分析库等，让学生能够熟练掌握大数据分析和处理的工具和技术，提高学生的实践操作能力。

四、实训条件

  为确保实训效果落地，学校建立了严格的实训考核机制。考核贯穿实训全过程，兼顾过程表现与实训成果，考核结果纳入学生课程成绩核心组成部分，以科学评价倒逼学生认真参与实训，切实保障实训教学的实效性。人工智能学院部分实习实践基地如表1所示：

表1 人工智能学院部分实习实践基地概况

五、培养机制与特色

  本专业建立了专业的教学管理信息系统。该系统能够实现课程安排、学生选课、成绩管理、教学评价等功能的信息化管理，提高教学管理的效率和准确性。教师和学生可以通过教学管理信息系统进行教学资源的共享和交流，方便了教学活动的开展。

  利用在线教学平台开展教学活动。学校建设了在线教学平台，教师可以在平台上发布教学视频、课件、作业等教学资源，学生可以在线学习、提交作业、参加讨论等。在线教学平台的应用，丰富了教学方式，提高了学生的学习积极性和自主学习能力。

  教师在教学过程中，积极应用大数据技术对学生的学习情况进行分析和评估，了解学生的学习进度、学习难点和学习需求，特别关注学生对复杂知识体系的构建过程与项目实践中的逻辑思维能力，为教学提供针对性的指导和帮助。

表2 线上资源开设情况一览

  在教育部加快推进新工科建设、学校精准落实“数字人才培育”战略的双重指引与布局下，数据科学与大数据技术本科专业立足数据要素市场化配置的发展趋势与复合型数据人才培养的核心目标，主动将AI技术与大数据全流程处理能力培养深度融合于课程体系构建的关键环节。作为专业核心能力奠基的代表性课程，《数据结构与算法》《面向对象程序设计JAVA》《响应式Web设计》课程率先完成AI赋能的教学模式革新与实践落地，图12-图14呈现了课程的知识图谱及AI应用关联逻辑。

图4 《数据结构与算法》课程知识图谱

图5 《面向对象程序设计JAVA》课程知识图谱

图6 《响应式Web设计》课程知识图谱

六、专业就业方向

  2025届毕业生中，顺利就业的36名学生整体专业对口率处于较高水平。从就业行业分布来看，各领域就业情况与专业培养方向呈现较强的匹配度：实业行业作为就业主力领域，18名毕业生（占就业总人数50%）主要从事与机械设计、工程技术、生产运营等相关工作，对应机械类、工程类等核心专业的培养目标，对口性突出；科技行业9名就业学生（占比25%）聚焦软件开发、大数据应用、信息技术服务等岗位，与计算机类、电子信息类等专业的知识技能体系高度契合，对口率表现优异；商贸行业9名毕业生（占比25%）主要就职于市场营销、跨境贸易、物流管理等岗位，与国际经济与贸易、市场营销、物流管理等专业的就业导向相符，虽部分岗位存在跨专业包容情况，但整体对口比例仍保持较高水平。

表3 大数据技术专业各行业就业人数及占比统计

七、师生获奖情况

  2024-2025学年大数据技术专业学生及指导教师在各类学术竞赛中获得多项省级及国家级奖项及优秀指导老师称号。

表4 数据科学与大数据技术专业一类竞赛获奖一览表

图7 睿抗机器人开发者大赛获奖证书

图8 蓝桥杯大赛学生获奖证书

图9 其他竞赛学生获奖证书