图1：挑战赛合照

数据科学与大数据技术专业设立于2020年，依托计算机科学与技术、数学、统计学三大核心主干学科，聚焦交通大数据应用特色方向，围绕数据采集、预处理、存储管理、数据挖掘、深度分析及可视化呈现等核心技术领域开展教学与研究，并已建成《数据科学导论》《大数据分析》等多门省级一流课程。

在人才培养上，专业实施“课、赛、证、岗、创”五位一体的融合模式，将课堂教学、学科竞赛、职业认证、岗位实践与创新创业深度结合，系统提升学生的综合素养与实践能力。专业配套了完善的一体化实训环境，建有大数据技术实验室、数据挖掘与可视化实验室、计算机基础实验室及网络工程实验室等多个专业化实验平台，充分满足日常教学、实验实训与科研实践的多元需求。

图2：团队合照i

本专业立足立德树人的根本教育宗旨，紧扣新时代高素质人才培养要求，致力于培育德智体美劳全面发展、兼具创新素养与社会责任感的应用型人才。学院以扎实的数学、统计学、计算机科学基础知识为根基，让学生系统掌握数据科学与大数据技术的专业理论、核心方法与实操工具，重点培育学生处理海量数据问题的实操能力、大数据分析挖掘能力与大数据项目开发能力。同时注重塑造学生的团队协作能力、创新创业思维、政治素养与职业品德，培养能够适配大数据行业发展需求，可从事大数据项目开发、平台部署、数据分析、科研研究等相关工作的复合型高素质应用型人才。

图3：上课照片

数据科学导论、Java程序设计、数据结构与算法、数据库原理及应用、Python程序设计、Linux操作系统、数据采集与加工、大数据分析、分布式存储与计算、Spark编程与应用、Python Web应用技术、数据可视化、人工智能概论、机器学习、深度学习、大数据治理与安全、智能交通系统、云计算技术、物联网基础、大数据认知实习、Python程序设计课程设计、Java数据库综合课程设计、数据挖掘与可视化综合实训、交通大数据综合实训等。

图4：颁奖合照

《数据科学导论》本课程是本专业的核心基础性课程。课程打破传统纯知识灌输的教学模式，将教学核心聚焦于学生的思维塑造与能力培养。通过真实案例拆解、线上线下编程实战等多元化教学方式，帮助学生熟练掌握大数据的基础定义、核心研究方法及行业前沿发展动态。

《大数据分析》本课程为专业核心主干课程，核心目标是培养学生解决复杂大数据工程问题的综合能力，重点锤炼学生的业务需求拆解、数据统计分析、可视化处理、模型搭建与效果评估能力。通过课程系统学习，学生可全面、清晰地掌握大数据分析的核心概念与完整工作流程，熟练掌握数据处理、可视化呈现、数据分析建模的核心原理与实操方法，能够针对各类实际业务场景，独立设计完整的数据分析流程，精准运用专业方法解决真实工程问题。

《分布式存储与计算》本课程是大数据方向核心专业课程，系统讲解分布式存储与计算领域的基础理论、核心原理、主流架构体系及经典算法知识。课程内容覆盖行业主流大数据技术框架，包括Hadoop大数据平台、HDFS分布式文件系统、Hive分布式数据仓库、HBase分布式数据库、MapReduce分布式计算模型等核心技术。教学过程中兼顾理论讲解与场景应用，为后续从事大数据处理、云计算开发、分布式系统运维等相关岗位工作筑牢扎实的技术根基。

图5：大合照

本专业毕业生授予工学学士学位，就业覆盖面广。毕业生可在互联网、金融、交通、政务等领域从事数据分析、大数据开发、大数据运维等工作，也可进入软件研发、人工智能等新兴领域，从事算法工程、机器学习应用、智能系统开发等相关技术岗位。此外，学生还可继续深造，报考计算机科学与技术、大数据技术与工程、管理科学与工程、数据科学等专业硕士研究生。

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