大连交通大学的计算机科学与技术专业立足行业需求与区域发展，形成了以智慧交通和工业互联网为核心的应用型人才培养体系。该专业通过学科交叉与产教融合，强调工程实践能力与创新意识的双重塑造，构建了覆盖基础理论、技术开发与行业应用的课程框架。作为面向交通领域数字化转型的特色学科，其培养方向紧密对接国家战略，为学生在智能技术与工程领域的发展提供了坚实基础。
在培养目标上，该专业以智慧交通和工业互联网为切入点，旨在培养掌握计算机科学理论与工程技术的复合型人才。学生需具备扎实的数学与自然科学基础，能够胜任软硬件系统设计、技术研发与运维管理等工作。课程设置注重算法设计、系统开发与数据应用的结合，例如数据结构与算法、机器学习导论等核心课程，强化学生对人工智能、大数据等前沿技术的掌握。此外，专业还开设编译原理、操作系统等传统计算机学科课程，形成理论与实践的平衡体系。
专业特色体现在三个方面：
- 行业导向：依托学校在交通领域的学科优势，课程融入智能交通系统、工业物联网等应用场景，培养学生解决实际工程问题的能力。
- 实践创新：通过校企合作与项目驱动教学，建立“课堂-实验室-企业”三级实践平台。例如，部分课程引入企业真实案例，要求学生完成从需求分析到系统部署的全流程开发。
- 学科交叉：结合人工智能与大数据技术，拓展计算机科学在制造业、物流等领域的融合应用，例如机器学习课程中融入交通流量预测案例分析。
实践教学体系采用“基础实验-综合设计-创新项目”的阶梯式训练模式。学生需完成以下环节：
- 基础技能训练：通过数据结构实验、操作系统配置等课程实验掌握工具使用。
- 项目开发实践：在软件工程综合实践中组队完成跨学科系统开发，例如智能交通调度模拟系统。
- 企业实习：高年级学生进入合作企业参与工业级项目开发，积累工程经验。这种“学用结合”的模式显著提升了学生的工程素养与就业竞争力。
从就业方向来看，毕业生主要服务于IT企业、交通行业及相关科研机构。典型岗位包括：
- 智慧交通系统开发工程师：负责交通数据平台搭建与算法优化；
- 工业互联网运维技术员：参与智能制造场景中的设备联网与数据管理；
- 人工智能算法研究员：聚焦机器学习模型在交通预测、车辆识别等场景的应用。据统计，该专业近年就业率保持高位，部分毕业生进入国内知名企业或继续攻读计算机科学与技术硕士学位，展现了较强的职业发展潜力。
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