仲恺农业工程学院的数据科学与大数据技术专业立足工学学科定位，通过数学建模、算法设计、系统开发三重能力培养，打造面向智慧农业领域的复合型人才。该专业设置于2019年，依托信息科学与技术学院的国家级一流本科专业建设点资源，构建了涵盖大数据采集、存储、分析、可视化的全链条课程体系。尤其注重将人工智能、物联网等现代技术与传统农学交叉融合，在2024年"挑战杯"竞赛中，学生团队研发的智慧养殖平台使饲料利用率提升15%、产蛋率增加30%，展现了突出的实践创新能力。
培养体系采用"目标导向+分层递进"模式。第一阶段强化数学与编程基础，通过C语言程序设计、Python语言程序设计夯实算法能力；第二阶段聚焦大数据技术核心，设置分布式文件系统、NoSql数据库技术等课程；第三阶段通过农业大数据、智能决策等方向课实现专业分流。这种培养路径既保证了学生掌握Hadoop、Spark等主流技术框架，又能根据兴趣选择智慧农业细分领域深化研究。
核心课程群围绕三个维度展开：
- 数据科学基础：包含大数据统计学基础、计算思维和数据科学
- 系统开发能力：涵盖操作系统、计算机网络、Linux操作系统
- 前沿技术应用：设置大数据可视技术、区块链技术与实践特别值得注意的是，专业将农业信息技术作为特色模块，与广东省农产品安全大数据工程技术研究中心深度联动，使学生在学习数据挖掘等通用技术时，同步掌握农产品溯源、环境监测等垂直场景解决方案。
实践教学突出"真实场景驱动"。以马冈鹅智慧养殖项目为例，学生需要完成：
- 搭建物联网环境监测系统
- 开发深度学习产蛋预测模型
- 设计多源数据融合算法
- 构建可视化交互平台这种"算法开发+系统集成+成果转化"的完整流程训练，使学生毕业时已具备独立承担大数据系统开发与运维的能力。近三年该专业学生获国家发明专利10项，印证了实践教学体系的有效性。
国际合作采用"3+2"本硕连读模式，与新西兰梅西大学共建实验室，学生在本科阶段即可接触农业表型分析、遥感数据处理等国际前沿课题。这种培养机制使毕业生升学率显著提高，2022-2024年有26.4%硕士毕业生进入中国农业大学、华南理工大学等知名学府深造。
就业生态呈现"双向赋能"特征。传统ICT企业需求占比约45%，农业科技公司占比达32%，另有23%进入政府智慧农业项目组。典型岗位包括农业大数据分析师（月薪8K-12K）、智能农机系统工程师（年薪15W+）等。用人单位反馈显示，毕业生在农业场景理解、跨学科协作方面表现突出，这得益于专业设置的农工交叉课程和实践项目的真实产业浸润。
