集美大学诚毅学院的数据科学与大数据技术专业作为新工科交叉学科，紧密贴合信息技术高速发展需求，以培养多学科交叉能力的大数据技术应用型人才为目标。该专业融合数学、计算机科学、统计学、人工智能等学科体系，通过校企合作办学与真实案例实训强化学生实践能力，形成了“基础性、实践性、应用性”三位一体的培养模式。随着大数据技术在金融、教育、科研等领域的广泛应用，该专业毕业生在数据分析、系统开发、算法研究等岗位展现出较强竞争力，成为数字经济时代的热门选择。
专业定位与培养目标
该专业旨在培养掌握数据科学与大数据技术基础知识和核心理论，具备数据分析管理、数据挖掘算法研究、大数据处理应用能力的技术人才。通过系统学习Python程序设计、机器学习、分布式计算等课程，学生能够熟练运用计算机与统计建模方法解决实际问题。培养方案特别强调职业能力导向，与国内知名大数据企业共建课程体系，确保教学内容与行业需求同步。
课程体系与教学特色
专业课程设置注重理论与实践深度融合，核心课程包括：
- 数据挖掘：涵盖文本、图像等非结构化数据处理技术
- 大数据分析平台：Hadoop、Spark等分布式计算框架应用
- 多元统计分析：基于R语言、SPSS等工具的数据建模方法
- 人工智能：神经网络、深度学习等前沿技术探索
实践教学环节通过横向课题转化与企业工程问题导入，构建了包含数据清洗、可视化技术、系统开发的全流程实训体系。例如在大数据技术研究所中，学生可参与真实项目开发，将课堂知识转化为工程实践能力。
师资力量与科研成果
教学团队由高级职称教师占比40%、双师双能型教师超90%的13人组成，研究领域覆盖数据可视化、分布式计算、机器学习算法优化等方向。近五年承担中国高校产学研创新基金项目1项、省市科研课题12项，发表SCI/EI论文10篇，取得软件著作权5项，形成科研反哺教学的良性循环。2025年与兄弟院校开展的校际合作调研，进一步推动了学科建设与人才培养模式创新。
实践平台与就业前景
专业建有大数据分析实验室、空间数据挖掘工程中心等实践平台，并与福建省大数据集团、厦门智慧同安数据公司建立实习基地。学生通过参与全国数据挖掘竞赛、美国大学生数学建模竞赛等赛事，近三年斩获国家级奖项9项、省级奖项50余项。毕业生可从事大数据开发工程师、数据分析师等岗位，就业单位涵盖国投智能、建设银行等知名企业，部分学生进入东北财经大学、英国纽卡斯尔大学深造。
发展动态与行业趋势
随着《“十四五”数字经济发展规划》的推进，专业持续优化数据治理、云计算等方向课程模块。2025年新增的数字图像处理、数据仓库构建等教学内容，响应了行业对多模态数据处理人才的迫切需求。校政企三方联动的人才培养质量保障体系，确保毕业生在数据可视化、数字孪生等新兴领域保持竞争优势。
