作为教育部审批设立的新型本科专业，辽宁师范大学海华学院数据科学与大数据技术专业立足时代需求，以培养高级应用型专门人才为目标，构建了融合统计学、计算机科学、数学建模等多学科的知识体系。该专业依托数学科学学院与计算机系的协同优势，通过理论与实践并重的教学模式，致力于解决大数据时代的数据采集、存储、处理与分析等核心挑战，为金融、医疗、教育等领域输送具备分布式系统设计和机器学习应用能力的复合型人才。
一、跨学科的培养体系
专业以计算思维为核心培养逻辑，整合数学基础与计算机技术两大支柱。课程设置覆盖数据科学导论、算法设计与分析、大数据平台技术应用等核心模块，同时强化统计学原理和机器学习算法的交叉渗透。例如，数据挖掘课程通过案例教学引导学生掌握关联规则发现技术，而分布式系统与云计算课程则聚焦Hadoop框架的实操训练。这种培养模式使学生既能理解数据背后的数学逻辑，又能熟练运用Python、Java等工具实现工程化解决方案。
二、模块化课程结构
专业主干课程分为三大能力层级：
- 基础理论层：包括离散数学、数据库原理与应用，构建数学与计算机科学的知识框架；
- 核心技术层：重点开设大数据分析程序设计、机器学习与应用，培养算法实现与模型优化能力；
- 实践拓展层：通过大数据采集技术、数据可视化等课程，训练从数据预处理到商业洞察的全流程技能。特别值得注意的是，最优化方法与计算统计学两门课程被列为高阶必修课，为学生参与科研项目奠定方法论基础。
三、产学研结合的实践特色
专业采用"3+1"培养模式，前三年在校完成理论学习，第四年进入企业实习。合作单位包括东软集团、中软国际等行业头部企业，实习内容涵盖大数据系统部署、业务数据分析等真实场景任务。实验室配置了Hadoop集群、Spark实时计算平台，支持学生开展数据建模竞赛与创新项目。例如，在2024年辽宁省大学生创新创业训练计划中，该专业团队凭借"基于深度学习的交通流量预测系统"斩获省级一等奖，验证了教学成果的实践转化能力。
四、多元化的职业发展路径
毕业生可在互联网企业担任大数据开发工程师，负责分布式存储架构设计；在金融机构作为数据分析师，运用R语言进行风险建模；或进入科研机构从事算法优化研究。近三年就业数据显示，约15%毕业生考入985高校攻读硕士学位，主要方向为人工智能与计算数学。职业认证方面，学院鼓励学生考取AWS大数据认证、Cloudera数据科学家证书，提升行业竞争力。值得一提的是，数据产品经理与AI工程师等新兴岗位已成为就业增长点，反映了专业设置的前瞻性。
通过以上分析可见，该专业通过学科交叉、项目驱动和产业对接的三维创新，形成了独特的人才培养生态。随着《"十四五"数字经济发展规划》的推进，掌握大数据技术与数据科学思维的毕业生将在智慧城市、工业互联网等领域获得更广阔的发展空间。
