一、专业概述
大数据技术专业旨在培养具备大数据采集、存储、处理、分析与应用能力的高素质技术技能人才。学生将学习大数据相关的理论知识和实践技能，能够运用大数据技术解决实际问题。
二、培养目标
掌握大数据技术的基本理论、基本知识和基本技能。
具备大数据采集、存储、处理、分析与应用的能力。
能够运用大数据技术解决实际问题，具备较强的实践能力和创新精神。
具有良好的职业道德和团队合作精神，能够适应大数据技术行业的发展需求。
三、主要课程
编程语言：如 Python、Java 等，用于大数据处理和分析的编程实现。
数据库原理与应用：学习数据库的设计、管理和操作，以及与大数据相关的数据库技术。
数据结构与算法：掌握数据的组织和处理方式，提高数据处理的效率。
大数据采集与预处理：了解大数据的采集方法和数据预处理技术，确保数据的质量和可用性。
数据存储与管理：学习大数据的存储方式和管理技术，如 Hadoop 分布式文件系统、NoSQL 数据库等。
数据分析与挖掘：掌握数据分析和挖掘的方法和技术，能够从大数据中提取有价值的信息。
大数据可视化：学习如何将大数据以直观、易懂的方式进行可视化展示。
机器学习：了解机器学习的基本原理和算法，能够应用机器学习技术进行数据分析和预测。
云计算技术：掌握云计算的基本概念和技术，为大数据处理提供支持。
大数据应用开发：通过实际项目开发，培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力。
四、实践教学
实验课程：通过实验课程，学生可以亲自动手操作，加深对理论知识的理解和掌握。
课程设计：安排课程设计项目，让学生综合运用所学知识，完成大数据相关的系统设计和开发。
实习实训：与企业合作，为学生提供实习实训机会，让学生在实际工作环境中锻炼自己的能力。
毕业设计：学生在毕业前需要完成毕业设计项目，展示自己在大数据技术方面的综合能力。
五、就业方向
大数据分析师：负责对大数据进行分析和挖掘，为企业决策提供支持。
大数据工程师：从事大数据系统的设计、开发、维护和优化工作。
数据科学家：运用数据科学的方法和技术，解决复杂的数据分析和建模问题。
人工智能工程师：结合大数据和人工智能技术，开发智能应用系统。
数据可视化工程师：将大数据以可视化的形式呈现，帮助用户更好地理解数据。
大数据运维工程师：负责大数据系统的运行和维护，确保系统的稳定和可靠。