为主动对接数字经济发展需求，破解大数据领域“人才供给与产业需求脱节”难题，数据科学与大数据技术专业聚焦“技术实战、思维塑造、行业适配”三大核心，创新构建大数据技术专业人才培养体系。
一、重构课程体系：从“学科导向”到“能力导向”
制定递进课程模块。基础阶段以高等数学、概率论与数理统计、线性代数、Python与网络爬虫、数据库系统、Linux系统及应用为核心，夯实学生数学与技术基础；进阶阶段开设Web应用开发实训、大数据集群技术、机器学习等课程，引入企业真实数据集，让学生在“处理百万级用户行为数据”“搭建实时数据监控看板”等任务中掌握核心技术；高阶阶段则聚焦行业细分领域，开设数据分析与可视化、人工智能等方向课，实现“学习内容与岗位需求”的精准对接。
同时，专业将“项目式教学”贯穿全程，每门核心课程均配套一个课程设计。例如《大数据技术应用实训》课程中，学生需基于电商平台历史销售数据，完成数据清洗、特征工程、销量预测模型搭建全流程，并提交可落地的分析报告，课程成绩直接与项目成果挂钩，倒逼学生从“被动听课”转向“主动解决问题”。
数据科学与大数据技术专业能力图
二、助力学生职业成长：从“认识实习”到“专业实习”
为解决学生“纸上谈兵”问题，构建了“认识实习-专业实习-毕业实习”三级实习路径。通过分阶段、递进式的实践训练，帮助学生从理论认知过渡到职业能力构建，最终实现从校园到职场的无缝衔接。
认识实习作为三级路径的起点，安排在大学二年级。其核心目标是通过行业观察与岗位体验，帮助学生建立对专业的初步认知，明确职业方向。
专业实习是三级路径的关键环节，安排在大学三年级。其核心目标是通过实际项目操作，将理论知识转化为岗位技能，提升学生解决实际问题的能力。
毕业实习是三级路径的终章，安排在大学四年级。其核心目标是通过参与实际工作项目，培养学生独立解决问题的能力，完成从“学生”到“职业人”的身份转换。
“认识实习-专业实习-毕业实习”三级路径的实施，不仅提升了学生的职业能力与就业竞争力，也为企业输送了大量高素质应用型人才，实现了校、企、生三方共赢。未来，将继续优化三级路径实施细节，拓展合作企业范围与实习项目类型，为学生提供更多元化、高质量的实践机会，助力学生成长为行业需要的复合型人才。
数据科学与大数据技术专业学生认识实习
三、强化师资建设：从“单一教学”到“双师引领”
通过“内培外引”打造“双师型”师资队伍。一方面，要求专业教师每两年至少有一次到企业数据部门“挂职锻炼”，参与项目开发，更新技术储备；另一方面，从企业聘请资深数据工程师、算法专家担任“项目实训导师”，定期开展专题讲座、指导学生项目实训。目前，大多数专业教师具备企业项目经验，“校内教师+项目实训导师”的双指导模式，让学生既能学习系统的理论知识，又能及时掌握行业前沿技术与实践经验。
部分教师培训证书
（图/文：数据科学与大数据技术教研室）
