一、培养目标

本专业旨在培养适应大数据时代需求的大数据高素质技术技能型人才，学生将掌握大数据采集、存储、处理、分析与应用的核心技术，具备扎实的编程能力、数据处理能力和数据可视化技能。通过理论与实践结合的教学模式，培养学生成为能够胜任大数据平台运维、数据分析、数据挖掘等岗位的复合型人才，同时注重职业道德、创新意识和团队协作能力的塑造。

二、核心课程

1. 基础课程

- 编程基础（Python/Java）

- 数据库原理与应用（MySQL、NoSQL）

- Linux操作系统

- 数据结构与算法

- 统计学基础

2. 专业核心课程

- 大数据技术基础（Hadoop/Spark生态圈）

- 数据采集与清洗技术

- 数据仓库与数据挖掘

- 大数据分析与可视化（Tableau/Power BI）

- 机器学习基础（Scikit-learn/TensorFlow入门）

- 云计算与分布式系统

3. 实践环节

- 大数据项目实战（如电商用户行为分析、舆情监控系统开发）

- 企业顶岗实习

- 职业技能认证培训（如阿里云ACA、Cloudera认证）

三、就业方向

毕业生可在互联网、金融、医疗、教育、电商等多个领域从事以下岗位：

1. 技术类岗位：大数据运维工程师、ETL工程师、数据开发工程师。

2. 分析类岗位：数据分析师、商业智能（BI）分析师、数据可视化工程师。

3. 拓展岗位：云计算工程师、人工智能助理工程师（需进一步学习）。

4. 升学方向：通过“专升本”攻读数据科学、计算机应用等相关本科专业。

四、师资团队

1. 双师型教师队伍：专业教师兼具高校教学经验与企业项目实战背景，多数持有阿里云、华为等企业认证资质。

2. 行业专家授课：定期邀请企业技术骨干开展讲座，分享真实项目案例与技术趋势（如实时数据处理、工业大数据应用）。

3. 科研与实训结合：教师团队主导横向课题开发，指导学生参与省级技能竞赛（如大数据技术与应用赛项）及创新创业项目。

五、专业特色

校企合作：与本地IT企业、数据中心共建实训基地，提供真实项目演练机会。

1+X证书融合：将“大数据分析与应用”“数据采集”等职业技能等级证书融入课程体系，提升就业竞争力。

紧跟技术前沿：课程内容动态更新，涵盖数据湖、边缘计算等新兴技术方向。