合肥城市学院的数据科学与大数据技术专业是该校工学领域的重点本科专业之一，自设立以来紧密对接国家战略需求，聚焦大数据产业链的人才培养。该专业以“应用型”为导向，强调理论与实践的结合，通过系统化的课程设置和丰富的实践环节，致力于培养具备扎实技术能力和创新思维的高素质人才。以下从培养目标、课程体系、实践支撑及就业前景等方面展开分析。
在培养目标上，该专业明确以服务国家现代化建设为核心，要求学生德智体美劳全面发展。学生需掌握信息科学与数据科学的基础理论，并熟练运用大数据采集、处理、分析与应用的核心技术。培养方案特别强调“工程特色”，注重提升学生的动手能力和技术应用能力，使其成为能适应企业需求的实用型人才。例如，课程设计中融入Hadoop大数据开发技术和机器学习等前沿内容，确保学生掌握行业主流工具与方法。
课程体系设计兼顾学科交叉与技能深化。主干课程分为三大模块：
- 技术基础模块：包括数据库原理与应用、算法分析与设计等，夯实计算机科学与数学基础；
- 核心技能模块：涵盖数据挖掘与分析、非结构化数据处理技术等，聚焦大数据全流程技术；
- 实践应用模块：通过认识实习、毕业设计等环节强化工程实践能力。值得注意的是，专业还引入Python程序设计和Linux技术及应用等工具类课程，提升学生解决实际问题的能力。课程内容与科大讯飞等企业的合作项目紧密结合，确保教学与产业需求同步。
实践教学是专业的突出特色。校内建有大数据实验室，配备虚拟化教学平台和集群系统，支持从理论学习到项目实战的全程训练。学生需完成四个层级的实践环节：
- 基础认知：通过电工实习熟悉硬件环境；
- 技术应用：在课程设计中实现数据采集与清洗；
- 综合创新：参与机器学习算法优化等毕业设计课题；
- 产业对接：进入合作企业进行生产实习，接触真实业务场景。这种“阶梯式”培养模式有效衔接了课堂知识与职业能力。
就业方向上，毕业生可胜任大数据分析师、系统架构师等岗位，覆盖企业、政府、科研机构等多类单位。专业能力矩阵包含四大方向：
- 大数据开发：侧重Hadoop/Spark平台搭建；
- 数据分析：聚焦数据可视化与商业洞察；
- 产品设计：负责大数据工具的需求分析；
- 运维管理：保障系统安全与高效运行。近五年数据显示，该专业就业率保持在95%以上，部分毕业生进入华为、科大讯飞等企业，或攻读计算机科学与技术方向研究生。
此外，专业建设依托省级教学团队和校企合作基地，师资队伍中既有深耕算法的博士，也有具备产业经验的工程师。这种“双师型”结构确保教学内容既涵盖数据建模等理论深度，又对接云计算技术等应用热点。未来，学院计划深化“AI+专业”建设，推动大数据技术与新质生产力领域的交叉创新，进一步强化人才培养的前瞻性。
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