大连科技学院的数据科学与大数据技术专业怎么样？

大连科技学院自2020年开设数据科学与大数据技术专业以来，依托信息科学与技术学院的教学资源，逐步构建起以行业需求为导向的人才培养体系。该专业聚焦智慧交通、电商大数据等前沿领域，通过理论与实践相结合的教学模式，培养具备数据分析与挖掘、大数据开发双核心能力的复合型人才。专业课程设置紧密围绕数据科学导论、Hadoop生态系统、机器学习等关键技术展开，同时配备丰富的综合实训环节，形成了特色鲜明的教学闭环。

在培养目标方面，该专业强调德智体美劳全面发展，注重学生数据思维与工程素养的双重塑造。学生不仅需要掌握Java程序设计、Python编程等基础工具，还需深入理解HDFS分布式存储、Spark实时计算等技术原理。通过大数据认知实习、交通大数据综合实训等实践环节，学生可系统提升解决数据密集型问题的实战能力，为未来从事大数据架构工程师、数据挖掘工程师等岗位奠定基础。

课程体系设计凸显三大维度：

1. 基础理论层：以数据结构与算法、数据库原理为核心，夯实计算机科学基础；
2. 技术应用层：涵盖数据采集与加工、数据可视化等关键技能，重点培养Hadoop和MapReduce框架应用能力；
3. 行业融合层：开设智能交通系统、云计算技术等交叉课程，强化特定场景下的数据分析能力。特别是《大数据技术》课程，通过构建Hbase列式数据库实践项目，使学生直观掌握非结构化数据处理流程。

专业建设中的特色创新体现在三个方面：

• 方向细分：设置数据分析与挖掘、大数据开发两个培养方向，满足行业细分需求；
• 赛教融合：将全国大学生大数据竞赛等赛事纳入教学评估体系，激发创新潜能；
• 校企协同：与智慧城市相关企业共建交通大数据实验室，引入真实业务场景开展Spark编程与应用实训。这种培养模式使毕业生在电商用户行为分析、交通流量预测等实际项目中展现出较强竞争力。

从就业前景看，该专业毕业生可在智慧城市、金融科技等领域担任大数据分析师或开发工程师。近三年数据显示，约35%的毕业生进入交通大数据相关企业，主要从事集群运维与数据治理工作；另有20%选择攻读数据科学方向研究生，持续深化在深度学习、物联网数据融合等领域的研究能力。随着国家大数据战略的推进，掌握Hadoop生态系统与Spark实时计算技术的专业人才市场需求持续增长，该专业的发展潜力值得期待。