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数据科学与大数据技术专业

【来源: | 发布日期:2023-09-13 】


专业简介

数据科学与大数据技术专业是2016年教育部在计算机类下设置的新兴本科专业。该专业面向北京城市功能定位及经济社会发展需求,立足学校培养复合应用型人才的总目标,以大数据分析技术为主线,实现大数据的采集、处理、分析、可视化及辅助决策,培养大数据科学与工程领域复合应用型人才。建有大数据技术等专业实验室和校企共建协同育人教学实践基地,强化专业实训功能,深化人才培养体系,构建校企合作模式。

毕业生具备自主学习能力、创新创业精神和良好的职业道德素养,掌握数据科学基础知识、计算机理论和大数据处理技术,能够运用大数据思维分析和解决大数据应用领域复杂工程问题。

主要课程

专业主干学科为计算机科学与技术;核心课程包括大数据技术导论、计算机组成原理与系统结构、计算机网络、数据结构与算法、数据库原理与应用、数据分析与挖掘、大数据存储与处理技术、数据可视化技术、ETL技术与应用、Spark大数据分析、农业大数据应用案例;实践教学环节包括Python综合实训、数据分析与挖掘课程设计、Hadoop综合实训、大数据综合实训、科研训练与毕业论文、专业综合实习。

学制:四年

授予学位:工学学士学位

就业方向

1)大数据产品经理:结合业务领域内需求场景,进行数据产品设计和规划;撰写需求文档,生成产品设计原型,提供数据分析解决方案,研究和设计可视化产品;执行产品线的生命周期管理,推动产品的开发、上线、迭代、运营、推广等工作;完成解决方案产品化和商品。

2)大数据分析师:深入挖掘和分析业务数据,提取业务领域的用户特征和数据价值;根据数据特性和业务需求,建立大数据分析模型;应用分析结果,结合业务场景,总结业务规律、诊断现有业务,提出改进建议并提供决策支持;推动数据产品研发工作,将数据分析模型和分析结果转化为数据分析产品。

3)大数据开发工程师:负责大数据处理框架的规划、部署、管理和优化,保障平台稳定可靠高效运行;根据领域业务需求设计和开发大数据应用系统,进行数据采集、数据存储以及可视化分析等环节的开发;进行大数据环境下的数据分析、数据清洗、转换、建模、挖掘等工作,提供面向业务的数据服务。

4)大数据运维工程师:负责大数据集群平台和其他各业务线系统的日常运营监测、数据备份、数据监控、报警、故障处理、大数据平台规划、部署和系统优化等,确保系统平台高性能稳定运行;设计实现大规模分布式集群的运维、监控和管理平台。