大学本科专业解读(数据科学与大数据技术)

第一部分：选择河南大学数据科学与大数据技术专业的理由

1.专业发展前景无限。数据科学与大数据技术专业于2020年入选河南省一流本科专业建设点。2021年6月，全国高校人工智能与大数据创新联盟针对全国674所普通高校的“数据科学与大数据技术”专业进行调研，河南大学数据科学与大数据技术专业以68名的优秀成绩位列A类。本专业致力于培养应用型、复合型大数据高级技术人才，教学传统优良，科研成绩显著，职业发展前景好。

2.师资力量雄厚。本专业教师队伍教授、博士化率100%。积极推进教研成果转化，具有双师型和具有工程行业背景的专业教师10名。通过实施师资队伍国际化培养、教师高标准上岗考核等措施，打造了一支综合素质优秀的专业教学团队。本专业教师主持国家基金项目11项，国家航天局航天遥感论证中心和河南省等省部级科研项目多项，出版专著、教材10部。

3.创新实践能力强。本专业旨在培养专业知识扎实、人文素养深厚、具有良好的大数据开发与分析能力、复杂工程问题分析解决能力以及较强创新实践能力的高素质应用型人才。本专业学生主持国家级、省级等大学生创新创业训练计划项目多项，并在各种程序设计大赛、数学建模竞赛等比赛中取得优异成绩。

第二部分：专业问答

Q1: 数据科学与大数据技术专业的学习(研究)对象是什么？

数据科学与大数据技术专业的研究对象是数据。数据统治着世界，无论它服务于哪个行业。高效利用大数据的需求将数据科学和数据分析技术推向了最前沿。数据科学广泛地涵盖了统计、数据分析、数据挖掘和机器学习等方面。

大数据意味着大量原始数据，而常规应用程序（例如传统数据库管理系统）无法高效处理这些原始数据。由于数量巨大，应用程序无法将数据存储在单台计算机中。如此大量的结构化和非结构化数据（大数据）经常使企业不堪重负，他们需要利用此数据来分析业务，以便采取战略性业务举措和更好的决策。数据科学是从数据中获得见解和信息的相关技术的更广泛的概念，涉及大数据的处理(结构化和非结构化)，包括数据的准备、分析和清理，以及编程、数学、统计等相关内容。而数据分析使用工具结合算法从原始数据中提取结果。许多行业使用数据分析帮助他们做出有效的决策，并测试和驳斥旧的模型或理论。

Q2: 数据科学与大数据技术专业本科核心课程有哪些?

本专业本科核心课程包括大数据分析数学基础、数据结构、操作系统、大数据平台技术、数据分析和可视化、算法设计与分析、机器学习与数据挖掘、云计算、行业大数据应用、当代人工智能等。

Q3: 数据科学与大数据技术专业的培养目标是什么？

培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好的科学素养、职业道德和社会责任感，系统掌握数学、自然科学、数据科学及大数据技术专业的基本知识、基本理论和基本技能，具有良好的创新意识、团队沟通合作精神和国际化视野，具有良好的大数据开发与分析能力、复杂工程问题分析解决能力以及较强的工程实践能力，从事企事业单位和科研部门的数据管理、大数据分析、大数据研发等工作的高素质应用型人才。

Q4：学习数据科学与大数据技术专业学生需要具备什么素质？

1.逻辑分析能力。具有分析复杂大数据工程问题的能力，能够针对大数据应用领域的复杂工程问题提出系统性的解决方案，具备在实际工程中的研究与创新能力。

2.快速学习能力。找到数据科学与大数据技术专业学习的核心关键点并快速学习，能够综合运用各种专业知识、大数据开发技术与平台，分析、设计和开发满足实际应用需求的大数据应用系统。

3.数据思维能力。在研究大数据之前，你能做的最好的事情就是培养对数据的兴趣，提高自己的数据思维能力，系统掌握大数据领域的专业知识，并将各类知识用于解决大数据领域复杂工程问题。

4.自主学习和终身学习能力。能够自觉跟踪学习数据科学与大数据技术领域的新知识和前沿技术，能够积极主动持续学习，持续更新专业知识，紧跟大数据专业领域发展。

Q5:在数据科学与大数据技术专业学习过程中，有可能遇到什么困难？

数据科学与大数据技术专业属于交叉学科，本身具有一定的学习难度，对数学知识的要求也相对较高。学习数据科学与大数据技术专业知识是一个系统的过程，在学习的过程中要结合自身的能力特点和兴趣爱好选择一个主攻的专业方向，然后根据个人专业方向学习所需要的专业知识。

Q6:社会上对数据科学与大数据技术专业存在哪些理解误区？

社会上对数据科学与大数据技术专业的认识存在盲人摸象的现象。数据科学与大数据技术不是简单的“碎片化”数据累加，更不会在大数据分析阶段泄露个人隐私。该专业通过大数据分析来发现数据规律、总结经验，或者通过大数据研发来预测数据趋势、帮助决策。因此，从点到面构建大数据领域完整的知识体系至关重要。学生在专业学习过程中，应在清晰了解大数据相关技术体系、大数据处理流程的基础上，根据个人兴趣选择大数据分析或大数据研发等不同的专业方向，找准自身学习切入点开展专业知识的学习。

第三部分：专业深造与就业前景

大数据行业在全球范围的快速发展导致相关专业人才供不应求，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据专业毕业生就业岗位选择大概分为三类，分别是大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位。在不同的行业和技术体系结构下，这些岗位又具有不同的特点。大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，选择大数据开发岗位会有相对较大的选择空间。大数据开发岗位分为平台研发岗位和行业场景开发岗位两大类，通常大数据平台研发岗位对于从业者的要求相对比较高，而大数据行业应用场景开发则相对容易一些。大数据分析岗位专门从事行业数据的搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。大数据分析岗位需要运用大数据技术或工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的行业意义。大数据运维岗位的核心职责是监控大数据系统是否正常运转，包括资源是否够用、产品应用是否能正常使用等，也可以开发相关的工具，保证大数据系统异常能够及时发现。

第四部分：寄语

乔保军[计算机与信息工程学院院长、数据科学系教授、博士生导师]

数据科学与大数据技术专业是多学科交叉的、新兴工科专业。选择该专业的学生要打好两个基础：一是数学基础，二是编程基础。基础扎实之后再开始专业核心课程学习，例如数据结构、云计算、大数据平台技术、数据分析和可视化、机器学习与数据挖掘等。对数据的兴趣和对专业的热情，是我们勇往直前的动力源泉。

张重生[河南大学数据科学系教授、博士生导师，玛丽居里学者]

数据科学旨在用数据的方法研究科学，用科学的方法研究数据。该专业有强烈的现实需求和遍地开花的实际应用。河南大学数据科学与大数据技术专业，在课程设置上对标国内外顶尖高校，厚基础、重前沿，学生能够掌握扎实的理论和前沿的技术，逐步成长为一流的数据科学人才。

刘秋雨[数据科学与大数据技术专业2018级本科生，保研到天津大学]

数据科学与大数据技术作为一门新工科专业，前景广阔、应用广泛，需要具备多学科知识。因此，在大一学年应尽快调整状态以适应大学生活，并学好数学、英语等基础知识，同时积极参加社团活动来锻炼自己综合能力。大二学年要努力学好专业课知识。大三学年主要是实践锻炼，跟着老师做项目，将所学专业知识应用于实际项目中。大四学年就可以找到一份理想的工作或者选择继续深造（保研或考研）。

数据科学与大数据技术专业明德实验班

数据科学与大数据技术专业是新工科背景下河南大学重点建设的多学科交叉新兴工科专业，目前为省级一流专业建设点。

数据科学与大数据技术专业“明德计划”实验班致力于培养掌握自然科学和人文社科基本知识，掌握计算机科学、数据科学及大数据技术的基本知识、基本理论和基本技能，具有良好的创新意识、团队沟通合作精神和国际化视野，能够跟踪大数据领域的前沿技术，具备一定的大数据工程创新能力、大数据分析与价值挖掘能力，从事应用驱动的大数据产品的设计、开发和生产，胜任大数据领域与行业应用交叉融合的复合型高级技术人才。

明德实验班培养特点：导师制、个性化、项目驱动、小班教学

按照数据科学与大数据技术专业培养方案，结合“明德计划”实验班的人才培养要求，实验班配备专职班主任并实施本科生导师制，加大对学生的实践与科研引导，鼓励和创造条件让学生参与横向课题训练或导师科研项目，切实提升学生项目实战能力及解决实际问题的能力。建立了全程实施小班教学，以学习效果为导向，以实现课程目标、学科竞赛为抓手，以多样化教学为重点，以过程性评价为手段，以产学研协同育人、校企协同育人为载体，基于社团形式广泛开展技术交流和展示活动的个性化人才培养模式。

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