贵州财经大学的数据科学与大数据技术专业怎么样？

贵州财经大学的数据科学与大数据技术专业自2018年开办以来，已成为贵州省数字经济人才培养的重要基地。该专业以工学为学科归属，聚焦商务数据分析领域，旨在培养适应人工智能与大数据技术高速发展的复合型人才。作为贵州省首个与国家级机构共建的同类专业，其依托大数据统计学院的科研资源，联合头部企业构建协同育人模式，形成了理论与实践并重的教学特色。以下从培养定位、学科支撑、就业前景等方面展开分析。

在专业定位上，该专业将数据定义为继土地、劳动、资本和技术之后的第五生产要素，强调其在现代经济中的“乘数效应”。课程体系以技术驱动为核心，融合数学、统计学、计算机科学的跨学科知识，重点培养学生在数据采集、清洗、建模及可视化全链条的实操能力。例如，学生需掌握机器学习算法的应用，并能通过Python或R语言完成复杂数据分析任务，这种能力在金融、电商等场景中具有广泛适用性。

学科建设方面，专业依托三大核心平台：一是贵州省社会与经济数据科学人才基地，由省人才工作领导小组直接授牌；二是与浙江大华、科大讯飞、华为-鲲鹏共建的实训基地，提供真实项目演练机会；三是国家统计局与贵州省政府联合设立的大数据统计学院，该学院通过整合统计业务优势与大数据产业资源，开展现代统计调查体系研究。这种“政产学研”协同机制，使学生能接触到国家级大数据项目案例。

就业市场对该专业毕业生呈现刚性需求，主要岗位包括：

• 数据分析师（负责业务数据解读与决策支持）
• 数据工程师（构建和维护大数据平台架构）
• 机器学习工程师（开发智能算法模型）
• 数据科学家（跨领域复杂问题建模）典型就业案例显示，毕业生既有进入普华永道数智科技等全球头部企业的技术岗位，也有在地方国企承担数字化管理职责，体现了人才培养的多元化出口。2025届学生杨富生即通过数据治理工程师岗位，直接参与企业级数据资产管理工作。

在学术深造方面，专业的跨学科特性为学生提供了广阔的研究方向选择空间。毕业生可向人工智能、数据库管理、数据挖掘等领域延伸，例如：

1. 攻读统计学习理论方向硕士，深化算法优化研究
2. 选择商务智能系统开发，侧重应用型技术创新
3. 探索非结构化数据处理前沿课题，如图像语义分析这种知识结构的延展性，使该专业学生在考研竞争中展现出独特优势，已有毕业生进入国内外知名高校继续深造。