数据科学与大数据技术

培养特色

本专业的特色是培养学生的计算思维能力，在系统学习数学与自然科学基础知识的基础上，着重掌握数据科学与大数据分析的技术与方法，以及相应平台的开发方法，并了解一定的经济与金融学科知识，具备解决数据科学与大数据技术领域相关复杂工程问题的能力以及解决金融科技领域大数据分析及应用系统的开发能力，成为一个既懂机器学习、数据分析与数据挖掘以及大数据分析技术，又懂金融科技等相关业务数据分析的数据科学家。本专业注重学生实践能力的培养，以项目驱动为抓手，采取“全程项目导师制”方法，由经验丰富的导师指导学生实践，提高学生的动手能力和创新能力。

专业介绍

本专业教师全部具有硕士以上学位，部分教师拥有海外留学背景。具有博士学位占比约46%，具有副高级以上职称占比约35%，双师型教师及具有行业经验教师占比约50%。本专业拥有数据挖掘与大数据分析实验室、数据可视化技术实验室，与用友-新道科技有限公司、拓尔思信息技术有限公司等大数据公司合作建立校外联合实践基地，为学生的实习实践提供了良好的环境，使学生可以通过实际的大数据分析项目加深对大数据分析平台等的理解与认知。

课程设置

本专业依托的学科是计算机科学技术学科。主要课程包括:Python程序设计、数据库系统原理、计算机组成原理、计算机网络、操作系统、机器学习、数据挖掘与金融大数据分析、大数据与区块链金融。

• 第一学年：高等数学、数据科学导论、高级语言程序设计、数据结构、面向对象程序设计、大学物理。
• 第二学年：线性代数、概率论与数理统计、数字系统基础、大数据程序设计、数据库系统原理、离散数学、计算机组成原理。
• 第三学年：经济学基础、操作系统、计算机网络、机器学习、大数据与区块链金融、数据挖掘与金融大数据分析。
• 第四学年：大数据技术专业综合实践、金融大数据分析综合实践。

就业深造

数据科学与大数据技术专业的职业前景十分广阔，随着国家大数据战略的推进实施以及各行业数字化转型的加速，该专业人才需求旺盛，就业领域广泛，薪资水平较高，发展空间较大。该专业的就业方向包括但不限于：

技术岗：数据工程师、算法工程师等，主要负责数据采集、清洗、存储以及模型开发、算法优化等工作，多就职于互联网大厂、科技公司。

业务岗：数据分析师、商业分析师等，聚焦业务场景，通过数据发现问题、提出解决方案，常见于零售、金融、医疗等行业。

产品岗：数据产品经理，连接技术与业务，负责设计数据相关产品，如用户画像平台、BI系统等。

跨界岗：金融行业数据顾问、战略分析师等，如果毕业生选择金融行业深耕，对行业有较高认知度，则会成为金融行业数据顾问，为企业提供数字化转型解决方案。