一、培养目标
旨在培养学生掌握大数据相关的理论知识和实践技能，能够熟练运用各种大数据技术和工具，对海量数据进行采集、存储、处理、分析和可视化，为企业和社会提供有价值的信息和决策支持。例如，培养出能在互联网企业、金融机构、科研院所等单位从事大数据分析、挖掘、应用等工作的专业人才。
二、课程设置
基础课程：
数学类：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程，为后续学习数据分析和算法奠定数学基础。
计算机类：计算机基础、程序设计语言（如 Python、Java 等）、数据库原理与应用，使学生掌握计算机编程和数据库操作的基本技能。
核心课程：
大数据技术基础：包括 Hadoop 生态系统（HDFS、MapReduce、YARN 等）、Spark 框架等，让学生了解大数据处理的分布式架构和基本原理。
数据挖掘与分析：涵盖数据挖掘算法（如分类、聚类、关联规则挖掘等）、数据分析方法（如回归分析、主成分分析等），培养学生从数据中发现有价值信息的能力。
数据可视化：学习使用可视化工具（如 Tableau、PowerBI 等）将数据分析结果以直观、易懂的图表形式展示出来。
拓展课程：
人工智能与机器学习：涉及机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）、深度学习等内容，使学生能够应用人工智能技术进行数据分析和预测。
云计算与大数据平台：介绍云计算技术以及如何在云平台上部署和管理大数据应用。
行业应用案例：通过具体的行业案例（如电商、金融、医疗等），让学生了解大数据在不同领域的应用场景和解决方案。
三、就业方向
企业数据分析岗位：如数据分析师，负责收集、处理和分析企业内部的各种数据，为企业的战略决策、市场营销、运营管理等提供数据支持。通过对销售数据、用户行为数据等的分析，挖掘潜在的市场机会和客户需求，制定针对性的营销策略和业务优化方案。
互联网公司相关岗位：
大数据开发工程师：主要负责大数据平台的搭建、开发和维护，包括数据存储系统、数据处理系统的设计与实现。例如，构建基于 Hadoop 或 Spark 的大数据处理平台，实现对海量数据的高效存储和计算。
算法工程师：利用大数据和机器学习算法进行模型的设计、训练和优化，以解决各种业务问题，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。例如，在电商平台中开发个性化推荐算法，为用户提供精准的商品推荐。
金融机构岗位：例如在银行、证券等金融机构中担任风险分析师，通过对金融市场数据、客户信用数据等的分析，评估金融风险，制定风险控制策略；或者从事金融数据建模工作，为金融产品的定价、投资决策等提供模型支持。