数据科学与大数据技术专业是一门 跨学科综合性学科，主要研究计算机科学、数据处理技术和大数据分析等相关知识和技能。该专业旨在培养具备扎实的数学基础、计算机科学和数据科学基础知识，能够进行大数据获取、存储、处理、分析与挖掘、可视化、数据安全等方面的高素质应用型复合人才。
专业培养目标
培养具有良好的科学素养和社会责任感，具有宽广的国际视野，能够从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发以及综合应用的高级工程技术人才。
培养具备扎实的大数据项目方案设计及实施能力，能够对海量、多样化的数据进行高效处理和深度分析，为企业和组织的决策提供有力支持。
专业知识能力
具备扎实的数据基础理论和基础知识。
具有较强的思维能力、算法设计与分析能力。
系统掌握计算机科学与技术专业基本理论、基本知识和操作技能。
了解学科的知识结构、典型技术、核心概念和基本工作流程。
需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维；需要持续保持学习状态；性格上能动能静。
课程设置
基础课程包括数学、统计学、计算机科学等方面的内容，如高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。
计算机科学课程有程序设计语言（如Python、Java等）、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络等。
专业核心课程聚焦于大数据技术，如大数据算法、人工智能、数据挖掘、机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理、大数据管理等。
实践教学
设置实验课程，包括软件、硬件及系统实验，让学生通过实际操作加深对理论知识的理解和掌握。
课程设计要求学生至少完成2个有一定规模和复杂度的系统的设计与开发，培养学生的综合实践能力和解决实际问题的能力。
就业方向
分析类岗位：包括分析类工程师、算法工程师，使用统计模型、数据挖掘、机器学习等方法进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型等。
研发类岗位：涉及大数据系统研发、大数据应用开发、大数据分析等。
未来发展前景
随着各行各业数据规模的不断扩大，对于懂得运用数据进行决策和分析的人才需求不断增长。大数据专业毕业生将在各个行业都有广阔的就业机会，如医疗保健、市场营销、智能科技等领域。
未来大数据应用领域将不断扩展，可能出现边缘计算和物联网、隐私保护和数据安全、数据伦理和社会影响等发展趋势。
建议
学生在选择大数据专业时，应关注自身兴趣和长期职业规划，选择有实力的高校和实习实训基地，以便更好地掌握专业技能和实际应用能力。
在学习过程中，注重理论与实践相结合，积极参加各类学科竞赛和项目实践，提升自己的创新能力和团队协作能力。