西安工业大学的数据科学与大数据技术专业是面向国家战略性新兴产业需求的新工科专业，其发展历程与学科建设紧密贴合国家大数据发展行动纲要。该专业自2020年招生以来，依托数学学科和计算机科学的交叉融合背景，通过校企协同育人和实践导向教学，构建了涵盖数据采集、存储、分析与应用的全链条培养体系。专业建设以数学基础为核心支撑，结合行业实际需求，形成了"理论+实践"双轮驱动的特色模式，为数字化转型浪潮输送具备数据分析能力和系统开发技能的复合型人才。
在专业定位与学科基础方面，该专业注重数学思维与计算机技术的深度融合。依托数学一级博士点和计算机科学与技术博士点的学科优势，课程设置强化数学分析、高等代数等基础学科，同时引入Python程序设计、机器学习等前沿技术课程。这种设计既夯实学生的数理逻辑能力，又培养其运用Hadoop、Spark等工具处理海量数据的技术素养。专业实验室配备Web日志分析、推荐系统等案例资源，通过模拟真实场景提升学生解决复杂问题的能力。
培养模式突出校企合作与阶梯式实践训练。通过引入阿里云大数据应用学院、鲲鹏产业学院等校企平台，采用"大一大二主攻理论、大三强化实践"的递进式教学。实践环节包含课程设计、企业实习和毕业设计，例如暑期实训项目涵盖数据爬取、神经网络建模到Hadoop流量统计等全流程操作，由企业工程师指导完成真实项目开发。这种"双师型"教学模式使超66%的教师具备企业实战经验，有效衔接产业需求。
课程体系围绕数据全生命周期构建能力矩阵：
- 数据采集与预处理：通过网络爬虫技术、数据清洗课程掌握多源数据获取方法
- 存储与管理：学习数据库原理、Hbase列式数据库等构建数据仓库
- 分析与挖掘：运用机器学习算法、数据可视化工具实现价值提取
- 系统开发与运维：基于Spark生态和Linux系统完成分布式计算框架搭建特色课程如知识图谱建模、工业大数据分析，聚焦垂直领域应用场景，强化行业适配性。
就业前景呈现多元化特征，毕业生可在金融保险、智能制造、医疗健康等领域从事大数据架构师、算法工程师等岗位。近三年学生在A/B类科技竞赛中屡获国家级奖项，就业竞争力持续提升。专业同时为深造提供通道，约30%毕业生选择攻读人工智能、计算机科学等方向研究生，形成学术与产业并重的发展格局。
