在数字化、智能化日益深入的今天，

数据已经成为新的石油。

具备数据的收集、处理和分析能力，

意味着拥有了

开启未来之门的钥匙。

数据科学与大数据技术专业是

适应国家大数据战略发展需求，

结合计算机科学、数学、统计学

等多个学科领域

而设立的新兴交叉学科。

旨在培养学生掌握

数据收集、处理、分析和可视化的

全套技能。

我们的课程设计注重理论与实践的结合，

确保学生能够在毕业后

立即投入到数据驱动的决策制定过程中。

本专业的毕业生可以成为

数据分析与挖掘、大数据系统开发等领域

从事研究、设计、开发和管理的

复合型、创新型人才。

什么是数据科学与大数据技术？

数据科学与大数据技术专业是一门跨学科的领域，它集成了数学、统计学、计算机科学和各类领域知识，旨在通过数据的收集、处理和分析支持决策制定并实现数据的价值。数据科学与大数据技术专业在多个领域都有着广泛的应用。以下是一些具体的应用案例：

社交网络：利用数据科学进行大规模定量研究，通过深度学习技术，如面部识别和文本分析，了解人们的社交互动，从而改进产品并优化广告投放策略。

电子商务：通过个性化推荐系统提高客户满意度，使用大数据分析用户购买模式，优化库存管理和物流，同时利用算法进行价格优化和欺诈检测。

交通运输：使用大数据维护司机和客户信息数据库，通过算法优化匹配司机与乘客，动态调整定价策略以应对供需变化。

住宿服务：使用数据科学提供更好的搜索结果，通过分析网站跳出率和其他用户行为数据来优化用户体验。

这些案例展示了数据科学与大数据技术在不同行业中的实际应用，体现了该专业在解决实际问题、优化业务流程和提升用户体验方面的巨大潜力。

我们的培养目标

培养符合国家战略及区域大数据产业发展需求，具有大数据分析的数学基础、统计学基础及扎实的编程基础，掌握数据科学和大数据应用领域的基本知识与技能，具备大数据采集、预处理、存储、处理、分析、挖掘等行业核心技术的应用能力，能够运用大数据思维、模型和工具解决实际问题的德、智、体、美、劳全面发展的高素质应用型人才。

我们学什么？

教与学：在数据科学与大数据技术专业中，会学习到很多基础知识和专业技能。

核心课程：python程序设计基础、数据结构与算法、计算机系统基础、计算机网络基础、操作系统原理、数据库系统、机器学习基础、应用统计学、大数据原理与可视化技术等。这些课程为大家打下了坚实的理论基础。

实际案例：学生在学习可视化技术时，会学到如何处理和清洗数据，掌握各种可视化工具和图表类型，理解设计原则和数据讲故事的方法，创建交互式图表，并提升编程技能以实现高级自定义可视化，从而有效地呈现数据并传达有意义的洞察。

专业技能：大数据专业学生将学习数据处理与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘、大数据处理框架、数据可视化、数据安全与隐私、实时数据处理、云计算、项目管理与团队合作等专业技能，这些课程内容使学生们能够掌握大数据技术的全过程。

实际案例：在数据分析与挖掘课程中，学生会利用机器学习算法来对数据进行分类、聚类或预测。他们可以利用已有的数据集建立一个模型，这个模型可以应用到淘宝的推荐系统当中去，为用户提供商品的个性化推荐。

未来之路——毕业后

1.数据工程与架构：在这个领域，将在数据驱动型企业或组织从事数据系统的集成、构建和优化工作。他们需要将各种数据源、处理工具和分析技术整合在一起，构建高效的数据处理和分析平台，并进行测试和优化，以确保系统的稳定性和可靠性。

实际案例：一家大型电子商务公司的数据工程师负责构建和维护公司的大数据处理平台。他们需要将来自各个部门和系统的数据整合到统一的数据仓库中，以支持企业内部的数据分析和决策。通过持续的改进和调优，数据工程师们为企业提供了可靠的数据基础设施，支持企业的业务增长和发展。

2.数据分析与挖掘：在这个领域，负责分析大数据并提取有价值的信息和洞见，为企业决策提供数据支持。需要运用各种数据分析工具和技术，如统计分析、机器学习和数据挖掘，来发现数据中的模式、趋势和关联，并提出相应的解决方案或优化建议。

实际案例：在一家市场营销公司的数据分析师负责分析客户的购物行为数据，以发现潜在的市场机会和消费者趋势。通过对大量的销售数据和市场调研结果进行分析，可以识别出最受欢迎的产品类别、最有效的促销活动和最有潜力的客户群体，并向管理团队提供相应的营销策略和推荐方案。

3.机器学习与人工智能：在这个领域，将应用机器学习和深度学习技术，解决各种数据挑战，如预测、分类、聚类等。需要设计和实现机器学习模型，对大量的数据进行训练和优化，以实现自动化的数据分析和决策支持。

实际案例：一家智能制造公司的机器学习工程师负责开发和优化生产线上的质量检测系统。通过分析生产过程中产生的大量数据和图像信息，可以训练机器学习模型来识别产品的缺陷和质量问题，并及时进行预警和调整。通过引入机器学习技术，可以提高产品的质量和生产效率，降低生产成本和资源浪费。

升学：可报考数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、人工智能与机器学习、应用统计学等方向的研究生。

期待着你们

有一天能设计出高效、稳定的

大数据分析与处理系统

让科技更加便捷地服务生活

期待着你们与志同道合的伙伴们

共同攻克技术难题

不断拓展自己的知识边界

不断推动大数据专业的发展