浙江农林大学暨阳学院的数据科学与大数据技术专业立足国家大数据战略需求，围绕数字经济时代的人才培养目标，构建了多学科交叉融合的课程体系。该专业以计算机科学、数学和统计学为学科基础，结合人工智能、云计算等前沿技术，培养能够从事数据采集、算法设计、系统开发与行业应用的高素质人才。其课程设置强调理论与实践结合，学生通过掌握Python、Spark等工具，在数据挖掘、智能分析等领域形成核心竞争力。
专业定位与学科优势
作为新兴本科专业，该专业依托信息与计算科学、应用统计学等成熟学科，形成“数据-算法-应用”三层知识架构。学习内容涵盖数据采集与预处理、数据挖掘、机器学习等核心模块，同时融入金融大数据、农业大数据等垂直领域课程。专业建设中突出产学研合作，与政府机构、IT企业共建实训基地，为学生提供真实场景的项目实践机会，强化算法工程与系统开发能力。
课程体系与培养模式
课程体系分为三大方向：
- 数据分析：聚焦数据清洗、可视化与商业决策，核心课包括数据库技术、数据可视化技术；
- 大数据开发：侧重分布式系统构建，开设云计算基础与开发、大数据架构与技术；
- 人工智能：延伸至深度学习与行业应用，设置计算机视觉、自然语言处理等选修模块。实践环节贯穿四年培养周期，通过大数据分析与应用实验教学中心、农业大数据分析实验室等平台，学生可参与数据建模竞赛与科研项目，近三年获省部级以上奖项124项，发表论文10篇，体现创新能力培养成效。
就业前景与升学路径
该专业毕业生就业面覆盖金融、医疗、电商、智慧农业等领域，主要从事数据分析师、大数据工程师、数据科学家等岗位。2023届数据显示，就业率达97%，升学率35%，部分学生进入国内外高校攻读计算机科学与技术、数据科学等方向研究生。行业需求方面，随着数字化转型加速，企业对掌握数据治理、智能算法的复合型人才需求持续增长，尤其在互联网金融与生物技术领域呈现显著优势。
核心能力与培养特色
学生需具备三大核心素养：
- 数学建模能力：通过概率论与数理统计、优化理论与算法等课程建立数理基础；
- 工程实践能力：借助爬虫技术、数据采集工具完成从数据获取到系统部署的全流程训练；
- 跨领域协作能力：在金融风险分析、农业信息化等项目中培养业务理解与团队协作意识。专业特色体现在多学科交叉与应用导向，例如将深度学习技术与农业病虫害预测结合，开发智慧农业解决方案，凸显农林院校的资源整合优势
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