贵州师范学院的数据科学与大数据技术专业是面向信息化时代需求的新兴本科专业，旨在培养兼具计算机科学技术与大数据技术理论基础的复合型人才。该专业前身可追溯至2014年招生的计算机科学与技术（大数据技术与应用方向），经过多年发展，已形成理论与实践深度融合的培养体系，涵盖数据处理、分析、应用全链条能力训练。依托数学与大数据学院的师资力量与实验室资源，学生不仅掌握核心技术，还能通过校企合作、项目实训等方式提升实践能力，适应金融、医疗、教育等多领域的大数据岗位需求。
培养目标：跨学科素养与创新能力
专业以培养应用型大数据专门人才为核心目标，强调科学精神、人文素养与服务意识的融合。课程设计注重夯实计算机科学技术基础，同时融入统计学、数学等交叉学科知识，使学生具备从数据采集到决策支持的全流程能力。例如，毕业生需掌握机器学习算法开发、分布式系统架构设计等技能，并能将技术应用于实际场景，如企业数据分析、政府决策支持等。
课程体系：理论支撑与技术实践并重
专业课程分为三大模块：
- 基础理论：包括概率论与数理统计、数据结构、高级语言程序设计，构建数学与编程基础；
- 核心技术：覆盖大数据分析与处理、Hadoop编程、非关系式数据库原理等，强化数据处理能力；
- 前沿拓展：如数据可视化技术、云计算原理、数据安全技术，紧跟行业趋势。此外，课程设置突出跨学科整合，例如通过多元统计分析课程衔接数学与数据科学，借助网络程序设计强化工程实践能力。
实践特色：校企协同与项目驱动
学院通过实验室实践、校企合作、竞赛参与等方式提升学生实战经验。例如：
- 依托15个专业实验室和省级物联网与大数据工程中心，开展真实环境下的数据建模与分析；
- 联合企业实施“项目驱动”培养模式，让学生在大数据系统开发、可视化设计等项目中积累经验；
- 鼓励学生参与全国大学生数学建模竞赛、机器人大赛等赛事，近五年获奖成果显著。
就业方向：多元化岗位与行业覆盖
毕业生可在科研院所、IT企业、政府机关等领域担任以下角色：
- 数据分析师：利用数据挖掘技术提取商业价值；
- 系统开发工程师：设计分布式系统或大数据平台；
- 决策咨询顾问：基于数据建模为行业提供策略支持。随着金融科技、智慧医疗等领域的快速发展，该专业在银行、互联网公司、教育机构的就业需求持续增长，部分毕业生还可选择攻读计算机科学或统计学研究生进一步深造。
通过系统化的课程设计、实践平台支撑以及跨学科能力培养，贵州师范学院的数据科学与大数据技术专业为学生构建了从技术学习到行业应用的完整路径，成为区域大数据产业发展的重要人才输送基地。
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