数据科学与大数据技术（本科）专业 ——数字时代的“数据炼金师”与智能决策架构师

来源：人工智能与电子工程学院作者：日期：2026-06-18 00:07

一、招生科类

物理组（建议物化或物化生组合），院校专业组代码：102

二、专业定位：回应三大核心需求

国家战略：对接“数字中国”、“东数西算”、“数据要素×”行动计划，服务国家大数据战略与人工智能产业发展，支撑数据治理、数据安全与数据价值释放。

科技前沿：聚焦海量数据存储与计算、实时流处理、数据挖掘、机器学习与深度学习、大模型数据工程等前沿技术，打通从数据采集到智能决策的全链路。

产业背景：深度融入互联网大厂、金融科技、政务大数据、智能制造、智慧医疗等行业，课程对标阿里云/华为云大数据平台、Spark/Flink等工业级技术栈，与产业需求同步迭代。

三、主要课程（从数据采集到价值洞察，从离线到实时）

数理与编程基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、C语言程序设计、Python程序设计

计算机核心理论：数据结构与算法分析、计算机网络、计算机组成原理、数据库原理及应用、操作系统

大数据专业核心：数据采集与预处理、数据可视化技术、分布式大数据系统（Hadoop）、大数据实时计算（Spark/Flink）、大数据存储技术（NoSQL/NewSQL）

智能分析模块：机器学习与数据挖掘、深度学习、数据科学与大数据技术导论

综合实践：大数据综合实训、企业级数据工程项目实战、毕业设计（真题真做）

四、就业方向（高需求、宽领域、深技术）

毕业生可进入互联网、金融、政务、制造、医疗、咨询等领域，从事数据全生命周期管理与分析工作，典型岗位：

数据开发类：大数据开发工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、实时计算工程师

数据分析类：数据分析师、数据科学家（初级）、商业智能（BI）分析师

数据平台类：大数据平台运维工程师、数据架构师（助理）

算法与挖掘类：数据挖掘工程师、机器学习工程师、推荐系统工程师

数据治理类：数据治理工程师、数据质量管理专员

典型雇主：

阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度、美团、滴滴；各大银行（工行、招行）、证券、保险科技部门；华为云、浪潮、用友；政务大数据中心、智慧城市运营商；咨询公司（埃森哲、德勤数字化）等。

五、培养特色

全链路数据工程能力：从数据采集（爬虫/API）、存储（HBase/ClickHouse）、计算（Spark/Flink）到可视化（ECharts/Tableau）和机器学习建模，完整覆盖数据价值链条。

校企协同实战：引入企业真实脱敏数据集（用户行为、金融风控、工业传感等），开展数据竞赛与项目实训，毕业时具备至少2个完整数据项目经验。

本硕贯通：优秀学生可进入计算机科学与技术、统计学、人工智能硕士点深造，专攻数据挖掘、大数据系统方向。

认证与竞赛支持：支持考取阿里云ACA/ACP大数据认证、华为大数据HCIA/HCIP；组织参加“全国大学生大数据技能竞赛”、“Kaggle”等赛事。

双导师制：企业数据总监+学校教授联合指导，真题真做，毕业设计直接对接产业需求。

——数据驱动世界，算法定义未来，数据科学家之路由此启程