四川工商学院的数据科学与大数据技术专业怎么样？

四川工商学院于2023年获批设立数据科学与大数据技术本科专业，该专业以服务区域经济发展为导向，立足计算机科学与统计分析的交叉领域，构建了覆盖数据全生命周期的课程体系。作为工学学士学位授予点，其培养方案注重实践创新能力和工程问题解决能力的塑造，强调将大数据思维与领域知识融合，着力培养能适应行业需求的高素质应用型人才。这一专业定位既符合国家数字化战略对复合型人才的需求，也体现了高校在专业设置上的前瞻性。

在培养目标上，专业设置了5个递进式发展维度。首先要求学生掌握数理基础和专业技能，具备在具体环境中开展工作的能力；其次通过数据工程实践训练，强化复杂工程问题的解决能力；同时注重团队协作和国际化视野的培养，使毕业生既能融入多元工作场景，也能跟踪数据科学前沿技术。值得注意的是，课程体系中特别设置深度学习和分布式大数据系统等核心课程，确保学生掌握从数据采集到存储、处理、分析的全链条技术。

专业课程体系分为三个层次：

1. 基础技能层：包含C语言、Python程序设计等编程基础课程
2. 系统理论层：覆盖计算机组成原理、操作系统、数据库原理等计算机科学核心内容
3. 专业应用层：设置大数据实时计算、机器学习与数据挖掘等实践导向课程这种阶梯式设计既夯实了学生的计算机理论基础，又通过数据可视化技术和数据采集与预处理等课程强化工程实践能力。特别在毕业5年后的职业规划中，明确要求毕业生应具备领域知识融合创新能力，这体现了应用型人才培养的动态适应性。

就业方向呈现多元化特征，主要涵盖IT企业的大数据研究、数据管理、算法工程等岗位。根据培养方案，毕业生应能胜任数据采集、清洗、存储、分析全流程工作，并具备将技术应用于工业、农业等传统行业数字化转型的能力。这种"技术+行业"的复合定位，使该专业区别于纯理论研究型培养模式，更贴近企业实际用人需求。

专业的特色优势体现在三个方面：

• 产教融合导向：通过数据科学与大数据技术导论等课程建立行业认知，配合实践环节强化工程能力
• 能力递进培养：从基础编程到分布式系统开发，形成螺旋上升的知识结构
• 终身学习机制：在培养目标中明确要求建立持续学习意识，适应技术快速迭代这种培养模式既保证了毕业生在就业市场的竞争力，也为后续职业发展预留了成长空间。特别在人工智能技术快速发展的背景下，机器学习和深度学习课程的设置，使专业建设与产业趋势保持同步。