河南工业大学的数据科学与大数据技术专业作为近年来重点发展的新兴学科，依托学校工科优势与人工智能与大数据学院的资源整合，形成了理论与实践并重的培养体系。该专业以服务国家战略需求为导向，注重学科交叉与产教融合，旨在培养具备扎实理论基础和工程实践能力的高素质应用型人才。以下从课程体系、培养模式、实践平台、师资力量及就业前景等方面展开分析。
在课程体系方面，专业课程覆盖数据科学全链条技术。核心课程包括Python程序设计、Hadoop大数据技术、机器学习、数据挖掘与数据仓库、分布式计算系统原理等，同时融入数学、统计学和计算机科学的交叉内容，例如数学分析、概率论与数理统计、离散数学等基础课程。课程设计强调理论-方法-工具的递进关系，例如通过数据库系统原理掌握数据处理基础，再结合大数据分析实践课程提升实际应用能力。
实践教学是该专业的突出特色。学院不仅开设大数据分析实验、云计算实验等校内实训项目，还与科大讯飞等企业共建人工智能现代产业学院，实施“3+1”校企联合培养模式（即3年校内学习+1年企业实践）。学生可参与企业真实项目开发，例如基于数据采集与预处理技术的行业解决方案设计，或通过数据可视化技术完成商业智能分析任务。此外，学院还拥有河南省大数据创新人才培训基地等平台，支持学生参与挑战杯、互联网+等竞赛，近三年累计获得省级以上奖项300余项。
师资力量方面，专业教师团队具有高学历背景与行业经验。专职教师博士化比例达100%，其中教授5人、副教授11人，部分教师拥有河南省科技创新杰出人才等称号。团队研究方向覆盖分布式存储、农业大数据、智能优化算法等领域，近年来承担国家自然科学基金项目15项，发表SCI论文100余篇，为教学提供了前沿技术支撑。
从就业前景看，毕业生可在互联网、金融、通信等行业从事大数据系统研发、数据分析建模、商业智能决策等工作。近三年平均一次就业率超过97%，就业单位包括阿里、腾讯等头部企业，部分学生进入浙江大学、电子科技大学等双一流高校深造。专业还通过郑州大数据人才培养“码农计划”与地方政府合作，为区域数字化转型输送人才。
值得注意的是，该专业在学科交叉融合方面表现突出。例如，依托学校在粮食科学领域的优势，开设农业大数据特色课程，探索大数据技术在粮食储运、加工等场景的应用。这种“工科+行业”的培养路径，既响应了国家“新工科”建设要求，也增强了学生的行业适应能力。
