中国人民解放军战略支援部队信息工程大学的大数据工程（数据保障）专业是面向国防信息化需求的前沿学科，聚焦数据治理、军事智能应用与信息保障技术的深度融合。该专业依托数据与目标工程学院（网页2），以大数据中心和智能算法研究中心等实验平台为基础，培养具备数据采集分析、系统研发维护及战场决策支持能力的复合型军事技术人才。当前，数据资源已成为现代战争的核心要素，而该专业通过多学科交叉和实战化训练，为军事智能化转型提供关键支撑。
在培养目标上，该专业致力于打造能够胜任数据保障全链条工作的技术骨干。学生需掌握海量数据存储、目标态势分析及智能算法设计等核心技能，并具备将理论转化为作战效能的实践能力（网页2）。例如，课程体系涵盖数据挖掘、信息安全与机器学习，强调通过案例推演和装备操作提升对战场数据的动态处理能力。这种培养模式使毕业生既能应对传统军事任务，又能适应无人化、智能化战争的新需求。
专业课程体系围绕数据全生命周期管理展开，核心模块包括：
- 数据采集与清洗：学习传感器技术、异构数据融合方法；
- 数据分析与建模：重点掌握Python编程、Spark框架及深度学习算法；
- 军事应用场景：涉及目标探测预警、无人系统协同等领域的专项训练（网页2）；
- 安全防护技术：强化数据加密、访问控制及抗干扰能力培养（网页3）。
实践环节依托8500㎡实验场地和近3亿元设备投入（网页2），构建了大数据仿真平台与无人作战模拟系统。学生需参与舆情分析、目标整编等真实项目，并在雷达成像、光电望远镜等设备操作中积累实战经验。此外，学院要求所有学生加入科研团队，在导师指导下完成至少一项军队级课题研究，以此强化创新能力。
就业方向上，毕业生主要服务于战略支援部队、联合作战指挥机构及国防科研院所，从事战场数据管理、智能决策系统开发及信息安全防护等工作（网页2）。典型岗位包括数据分析师、系统架构师和无人装备技术保障官。值得注意的是，该专业与军事智能、网络空间安全等学科深度协同（网页3），毕业生在量子通信、时空大数据等尖端领域具有显著竞争优势。
随着人工智能和无人作战技术的快速发展，大数据工程（数据保障）专业将持续优化算法研发与工程应用的衔接机制。未来，该专业可能进一步拓展多源异构数据融合、边缘计算在战场实时决策中的应用，并加强与国际前沿技术的接轨，为构建智能化军事体系提供更坚实的技术底座。
