人工智能数据工程技术（专科）专业—— 智能时代的＂数据燃料＂工程师
来源：人工智能与电子工程学院
作者：
日期：2026-06-17 11:04
一、招生科类：物理组，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"人工智能、大数据、数字经济"等国家战略，培养支撑AI大模型与产业智能化的数据工程骨干人才。
· 科技前沿：聚焦AI训练数据工程、数据治理与质量管理、智能数据分析等前沿方向，掌握从数据采集到价值释放的全链路技术。
· 产业背景：深度融入互联网、金融科技、智能制造、自动驾驶等数据密集型产业生态，课程与头部企业数据项目同步迭代。
三、主要课程（工程导向，逐级进阶）
· 数理与编程基础：高等数学、Python程序设计、数据库原理及应用、Linux操作系统基础
· 核心数据技术：数据采集与清洗、数据标注与质量管控、大数据技术基础、数据可视化技术、数据结构与算法分析
· 前沿技术模块：机器学习基础、AI训练数据工程、数据治理与合规、大模型数据处理、智能数据分析与挖掘
· 工程实践：Python课程设计、大数据分析与可视化实训、数据工程综合实训、企业项目实战、毕业实习
四、就业方向（高起点、硬技能、广出口）
毕业生主要进入数字经济核心领域、科技企业及数据服务公司，担任技术技能型核心岗位：
· AI训练数据工程：AI训练数据工程师、数据标注与质量经理、数据清洗工程师
· 数据治理与开发：数据治理工程师、大数据开发工程师、数据仓库工程师
· 智能数据分析：数据分析师、商业智能（BI）工程师、数据可视化工程师
· 学历提升与深造：可通过专升本进入数据科学与大数据技术、人工智能等本科专业继续深造，或考取大数据应用开发等1+X职业技能等级证书
典型雇主：百度、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、华为、科大讯飞、海康威视、本地大数据产业园及数据标注基地等。
五、培养特色
· 专本贯通：优秀学生提供专升本通道和相关条件，无缝衔接本校数据科学与大数据技术等本科专业。
· 课证融通：课程体系对接1+X大数据应用开发、数据治理工程师等职业技能等级证书，学历与技能双证加持。
· 项目制学习：以真实行业数据集为载体，完成从数据采集、清洗、标注到分析可视化的完整工程实战。
数据驱动智能，工程成就未来。下一个AI时代的"数据燃料"工程师，虚席以待！
二、专业定位：回应三大核心需求
· 国家战略：对接"人工智能、大数据、数字经济"等国家战略，培养支撑AI大模型与产业智能化的数据工程骨干人才。
· 科技前沿：聚焦AI训练数据工程、数据治理与质量管理、智能数据分析等前沿方向，掌握从数据采集到价值释放的全链路技术。
· 产业背景：深度融入互联网、金融科技、智能制造、自动驾驶等数据密集型产业生态，课程与头部企业数据项目同步迭代。
三、主要课程（工程导向，逐级进阶）
· 数理与编程基础：高等数学、Python程序设计、数据库原理及应用、Linux操作系统基础
· 核心数据技术：数据采集与清洗、数据标注与质量管控、大数据技术基础、数据可视化技术、数据结构与算法分析
· 前沿技术模块：机器学习基础、AI训练数据工程、数据治理与合规、大模型数据处理、智能数据分析与挖掘
· 工程实践：Python课程设计、大数据分析与可视化实训、数据工程综合实训、企业项目实战、毕业实习
四、就业方向（高起点、硬技能、广出口）
毕业生主要进入数字经济核心领域、科技企业及数据服务公司，担任技术技能型核心岗位：
· AI训练数据工程：AI训练数据工程师、数据标注与质量经理、数据清洗工程师
· 数据治理与开发：数据治理工程师、大数据开发工程师、数据仓库工程师
· 智能数据分析：数据分析师、商业智能（BI）工程师、数据可视化工程师
· 学历提升与深造：可通过专升本进入数据科学与大数据技术、人工智能等本科专业继续深造，或考取大数据应用开发等1+X职业技能等级证书
典型雇主：百度、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、华为、科大讯飞、海康威视、本地大数据产业园及数据标注基地等。
五、培养特色
· 专本贯通：优秀学生提供专升本通道和相关条件，无缝衔接本校数据科学与大数据技术等本科专业。
· 课证融通：课程体系对接1+X大数据应用开发、数据治理工程师等职业技能等级证书，学历与技能双证加持。
· 项目制学习：以真实行业数据集为载体，完成从数据采集、清洗、标注到分析可视化的完整工程实战。
数据驱动智能，工程成就未来。下一个AI时代的"数据燃料"工程师，虚席以待！
