一、专业介绍

大数据技术专业致力于培养适应国家数字经济发展需求，德智体美劳全面发展的高素质技术技能人才。本专业聚焦大数据全产业链技术应用，重点培养学生掌握大数据采集与清洗、分布式存储与计算、数据分析与挖掘、数据可视化等核心技能。学生将通过系统学习掌握Hadoop、Spark、Flink等主流大数据平台架构，熟练运用Python、Java、Scala等编程语言进行数据处理，深入理解数据仓库、数据湖、实时计算等关键技术。专业课程设置紧密结合行业需求，涵盖大数据平台部署与运维、数据ETL处理、机器学习算法应用等内容。同时，本专业注重培养学生的数据思维、创新意识和职业素养，使其具备良好的团队协作能力和持续学习能力。毕业生可在互联网、金融、医疗、智能制造、智慧城市等领域从事大数据开发工程师、数据分析师、数据运维工程师等岗位工作，为各行业数字化转型提供关键技术支撑。随着5G、人工智能、物联网等新技术的发展，大数据技术人才将在数据驱动决策、智能应用开发等领域发挥越来越重要的作用，职业发展前景广阔。

二、核心课程

本专业的核心课程体系围绕数据采集、存储、处理、分析与应用全流程构建，涵盖编程基础、大数据平台、数据分析与可视化等关键领域。Python与Java编程、面向对象程序设计课程培养学生扎实的编程能力，为后续大数据处理奠定基础；Linux操作系统与Shell编程帮助学生掌握大数据环境下的系统操作技能；数据结构与算法优化重点讲解适用于海量数据处理的哈希、B树等高效结构；数据库原理与应用不仅涵盖传统SQL数据库，更深入NoSQL数据库与分布式存储技术；Hadoop与Spark大数据开发课程系统讲解分布式计算框架的核心原理与实战应用；数据采集与网络爬虫技术教授多源数据获取方法；数据仓库与ETL技术专注于企业级数据整合流程；机器学习与数据挖掘课程结合Python生态，涵盖分类、聚类等经典算法实战。本专业还设置大数据项目实战课程，让学生完整经历需求分析、方案设计、系统实现的项目全流程，全面提升工程实践能力。

三、就业前景

在大数据时代浪潮下，数据已成为驱动社会发展的新型生产要素。作为培养数据工匠的摇篮，我们的大数据技术专业正迎来前所未有的发展机遇。从金融风控到医疗健康，从智能制造到智慧城市，数据赋能正在重塑每个行业的发展模式。

我们的毕业生将掌握数据采集、清洗、分析到应用的全链路技能，成为企业数字化转型的中坚力量。无论是互联网企业的精准推荐系统搭建，还是金融机构的智能风控模型开发，亦或是医疗机构的临床决策辅助，都活跃着大数据技术人才的身影。

值得关注的是，数据相关岗位不仅薪资水平持续领跑，更呈现出多元化的发展路径。技术路线可以从数据工程师成长为数据架构师，业务方向可发展为数据分析专家或商业智能顾问。随着5G、AI等新技术与数据的深度融合，未来还将涌现更多新兴岗位，为年轻人提供无限可能。

四、对应工作岗位

大数据开发工程师：主要负责搭建和维护大数据处理平台，如Hadoop、Spark和Flink，开发数据清洗、存储和计算程序，确保海量数据的高效处理，并为业务提供可靠的数据支持。他们需要掌握Java、Python或Scala等编程语言，熟悉分布式系统原理及SQL/NoSQL数据库，并能够熟练运用Hive、Kafka等大数据技术组件。  

大数据运维工程师：专注于大数据集群的部署、监控和优化，确保HDFS、YARN、Spark等平台的稳定运行，及时处理节点故障和资源调度问题。该岗位要求熟悉Linux系统和Shell脚本，具备Hadoop/Spark生态组件的运维经验，同时了解云计算平台（如AWS、阿里云）和容器化技术（如Docker/Kubernetes）。  

数据采集工程师：负责从网页、APP、传感器等渠道采集数据，设计爬虫程序或接口，并对原始数据进行清洗和预处理，以保证数据质量和规范性。该岗位需要熟练使用Python爬虫框架（如Scrapy、Requests），了解反爬机制和分布式数据采集技术，同时掌握HTTP协议、正则表达式及数据库存储方法。  

数据分析师：通过SQL、Python或R等工具对业务数据进行分析，挖掘用户行为、销售趋势等关键信息，并借助Excel、Tableau或Power BI制作可视化报表，为决策提供数据支持。该岗位要求具备扎实的SQL和统计学基础，熟悉常见数据分析方法，并能够结合业务场景提出优化建议。  

数据仓库工程师：负责设计和优化企业数据仓库，构建ETL流程，将分散的业务数据整合到Hive、MaxCompute等数据仓库中，以支持高效的OLAP分析。他们需要精通SQL和ETL工具（如Kettle、DataX），熟悉数据建模方法（如星型模型、雪花模型），并了解数据治理和元数据管理的最佳实践。  

机器学习工程师：专注于开发和训练机器学习模型，包括分类、预测、自然语言处理等任务，并利用大数据技术进行特征工程和模型优化，最终将算法部署到生产环境。该岗位要求熟练掌握Python及机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch），具备扎实的算法基础，并了解Spark MLlib等分布式机器学习框架。

推荐系统工程师：致力于构建个性化推荐算法，如电商商品推荐或短视频内容推荐，通过分析用户画像和行为数据优化推荐策略，并利用AB测试评估模型效果。该岗位需要熟悉协同过滤、深度学习推荐模型（如Wide & Deep），掌握Python/Java及Spark等大数据处理技术，同时具备良好的数据分析能力以持续提升推荐效果。