吉林化工学院的数据科学与大数据技术专业自2020年获批设立以来,已成为该校重点发展的新兴交叉学科。该专业依托理学院开展教学,目前在校本科生达215人,2024年首届毕业生就业率超过80%。通过与华为云学院等企业的深度合作,专业构建了“大数据开发”与大数据分析两大培养方向,致力于培养兼具工程实践能力与数据科学素养的复合型人才。其课程体系融合了数学建模、算法设计与分布式计算等核心领域,形成了鲜明的应用型教育特色。
专业建设与学科布局
该专业在学科架构上体现了产教融合的核心理念。2020年建成青软大数据平台后,同年与华为签订合作协议,引入华为云学院大数据中心项目。这种校企合作模式使教学内容紧密对接行业需求,例如Hadoop生态体系、Spark实时处理等前沿技术被纳入课程模块。专业设置的两个方向中,大数据开发侧重系统架构与工程实现,大数据分析聚焦数据挖掘与智能决策,形成从底层技术到上层应用的全链条培养路径。
人才培养体系特色
课程设计凸显多学科交叉特性,核心课程包括:
- Python程序设计与JAVA程序设计:奠定编程基础
- 数据结构与数据库原理:构建系统思维
- 数据采集与清洗:强化数据处理全流程能力
- 多元统计分析与时间序列分析:深化数学建模应用实践环节采用“3+1”模式,前三年完成数学建模竞赛、ACM编程训练等基础能力培养,第四年通过企业实习参与TB级数据处理项目。这种培养体系使学生在数据可视化、云计算平台运维等领域形成差异化竞争力。
校企协同创新机制
专业与华为、青软等企业建立的协同育人平台,实现了教学资源的动态更新。华为云学院项目不仅提供分布式集群部署等实训环境,更将数据安全合规、GDPR法规等产业标准融入课程。学生可参与电商用户行为分析、智慧城市交通预测等真实项目,在Flink实时流处理、Kafka消息队列等技术应用中提升工程能力。这种机制使毕业生平均起薪高于传统计算机专业15%。
就业竞争力与发展前景
首届41名毕业生中,大数据工程师岗位占比达45%,数据分析师占30%,另有部分学生进入查尔姆斯理工大学等海外高校深造。典型就业企业包括科技公司研发部门、金融机构风控中心及政府大数据管理局。随着国家“东数西算”工程推进,专业新增的工业大数据分析、知识图谱建模等课程,将进一步增强学生在智能制造、生物医药等领域的就业适配性。
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