长春大学的数据科学与大数据技术专业是工学门类本科专业，学制四年，授予工学学士学位。该专业聚焦数学、统计学和计算机科学的交叉融合，致力于培养具备数据采集、存储、分析、挖掘等核心能力的高级应用型人才。课程体系涵盖数学基础理论、编程技术和大数据工具链，同时强调创新意识和实践能力的塑造。学生毕业后可在人工智能、互联网、金融等领域从事技术开发或科研工作，就业前景广阔。
一、培养目标与核心能力
本专业以德智体美劳全面发展为宗旨，要求学生掌握数据科学思想和大数据技术服务意识。培养方向包括：
- 理论能力：通过数学分析、概率论基础、数理统计等课程夯实数理基础；
- 技术实践：学习Hadoop生态系统（如Hbase、Hive、Spark）及机器学习算法，掌握分布式存储、数据可视化等技术；
- 行业应用：针对金融、教育、行政等领域需求，培养数据治理和系统设计能力。
二、课程体系架构
专业课程分为三大模块：
- 数学基础模块
- 数学分析与高等代数构建数学建模能力
- 解析几何和多元统计分析支撑数据空间分析
- 计算机技术模块
- 面向对象程序设计（Java/Scala）
- 数据结构与算法优化数据处理效率
- Linux操作系统与大型数据库应用强化系统开发
- 大数据技术模块
- 机器学习和深度学习算法实现智能分析
- 分布式存储与计算技术（Zookeeper、Spark）应对海量数据
- 数据安全与隐私保护保障合规性
三、实践与就业路径
专业建立“产学研用”一体化培养机制：
- 实习基地：依托长春中软数据产业定制班，提供企业级项目实训；
- 学科竞赛：学生在全国大学生数学建模竞赛、数据挖掘大赛中屡获国家级奖项；
- 就业方向：
- 互联网企业：从事数据平台开发、算法优化
- 金融机构：负责风险建模、量化分析
- 科研院所：参与大数据算法研究或教育推广
近三年毕业生考研率位居全校前列，就业率高于吉林省平均水平，主要分布在长三角、珠三角地区的高新技术企业。
四、学院资源支撑
专业所属的数学与统计学院拥有：
- 师资力量：教授6人、副教授15人，博士占比47%，含吉林省教学名师2人；
- 科研平台：省级数学与交叉科学实验基地、黄大年式教师团队；
- 教学成果：建设国家级一流本科课程1门、省级精品课程3门；
- 学术活动：定期举办微分方程与动力系统学术会议，拓展学生视野。
通过理论深度与技术广度的平衡设计，该专业形成了“数学筑基-工具赋能-行业贯通”的特色培养路径，为大数据产业输送兼具工程能力和创新思维的复合型人才。
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