作為融合數學、統計與計算機技術的交叉工科專業，數據科學與大數據技術專業貫通技術研發與產業應用，全面賦能各行各業數字化升級。那么，該專業究竟有何魅力與前景？山東大學潘麗教授為大家深度解讀數據科學與大數據技術專業。

專業內涵

以數據為核心的交叉工科

　　賦能產業數字化發展

　　數據科學與大數據技術專業是一門融合數學、統計學、計算機科學的交叉學科，以數據為研究核心，圍繞數據采集、清洗、存儲、管理、分析、挖掘、可視化及應用的全生命周期開展理論研究與工程實踐。在數字經濟成為國家重要發展戰略的背景下，數據被列為與土地、資本、技術并列的生產要素。

　　本專業核心使命是從海量、多源、異構的大數據中提取有效信息、挖掘潛在規律、形成科學決策依據，推動數據從基礎信息素材轉化為核心生產要素，為各領域數字化轉型與高質量發展提供數據驅動的技術解決方案。

　　與相近專業的區別

　　區別于計算機科學與技術：計算機科學與技術專業是更寬泛的基礎學科，研究計算理論、計算機軟硬件系統的設計與開發，是大數據專業的技術基礎;數據科學與大數據技術專業則聚焦于數據的處理與價值挖掘，是計算機科學在數據時代的重要應用與延伸。

　　區別于人工智能：大數據是人工智能的“燃料”，為AI模型訓練提供海量數據和分析方法支撐;人工智能專業側重構建能自主學習、推理的智能模型，而數據科學與大數據技術專業更注重數據的處理、分析與實際應用，兩者在實際場景中常協同工作。

　　區別于統計學：統計學專業是大數據的理論基礎，為數據分析提供推斷、建模方法;數據科學與大數據技術專業則結合了計算機技術，能處理統計學難以覆蓋的海量、實時、異構數據，且更強調工程實踐與行業應用。

培養目標

成為賦能各行業的

　　“數據價值開發者”

　　面向“軟件定義一切，數據驅動未來”發展需求，本專業旨在培養兼具扎實理論基礎、較強工程實踐能力、跨學科融合視野的復合型高級專門人才，學生畢業后需具備數學與統計學的分析思維、計算機科學的技術能力、大數據領域的專業素養，能熟練運用大數據核心技術解決各行業的實際工程問題，同時擁有良好的職業素養、社會責任感和國際視野。

　　夯實專業知識基礎：學生要掌握數學、統計學、計算機科學的核心理論，搭建起完整的大數據領域知識體系，為后續專業應用筑牢理論根基。

　　錘煉工程實踐能力：學生要具有掌握大數據采集、存儲、處理、分析全流程的技術應用能力，能夠獨立完成大數據項目的設計與開發工作。

　　培育綜合專業素養：本專業著重培養學生的數據思維、創新思維和跨學科協作能力，引導學生理解大數據技術的社會影響，樹立科技向善的技術應用理念。

課程體系

　　學什么?怎么學?

　　數據科學與大數據技術專業的學習內容，并不是單純的理論背誦或編程訓練，而是圍繞數據處理全流程構建課程體系，同時通過多樣化的學習方式，培養學生的實踐能力和創新能力。

　　數理基礎模塊：高等數學、線性代數、概率論與數理統計、離散數學、最優化方法。

　　計算機核心模塊：數據結構、操作系統、計算機網絡、數據庫系統、高級程序設計。

　　大數據專業模塊：聚焦數據科學導論、數據倉庫與數據挖掘、非關系型數據庫、機器學習及并行計算等前沿技術。

　　典型學習方式

　　“理論-實驗-項目”聯動：本專業核心課程配套對應的實驗課和課程設計。在課堂學習理論后，學生要在實驗室完成技術驗證，再通過綜合性項目融會貫通，實現學用結合。

　　競賽與科研驅動：本專業鼓勵學生參與全國大學生數學建模競賽、國際大學生程序設計競賽等賽事，同時開放實驗室和科研項目，讓本科生有機會參與國家級、省部級科研課題。部分學生可在本科階段發表學術論文、獲得競賽大獎。

　　產教深度融合：多數院校會與企業共建基地，通過學生大三、大四階段的企業實訓，讓學生接觸行業真實需求與工程流程。

學生發展路徑

　　升學與就業方向

　　國內深造：優秀畢業生可升入國內頂尖高校、科研院所，攻讀碩士、博士學位，深入研究數據科學、人工智能、計算機科學、統計學等相關方向。

　　海外深造：畢業生可前往海內外知名學府繼續學術深造，聚焦大數據前沿技術與跨學科應用等研究方向。

　　產業界：畢業生可集中進入互聯網大廠、科技創新企業，以及智能制造、金融、能源、醫療等數字化轉型的傳統行業，從事大數據開發、數據分析、數據挖掘、大數據架構設計等工作。

　　學術界：畢業生也可進入高校或科研院所，從事數據科學與大數據技術相關的教學與科研工作。

　　長遠發展前景

　　機遇：數字經濟持續發展，各行業加速數字化轉型，大數據人才成為全行業剛需，尤其是兼具大數據技術與行業知識的跨學科復合型人才，在多個領域缺口較大。同時，大數據技術與人工智能、區塊鏈等新技術深度融合，為專業人才提供了更多創新發展方向。

　　挑戰：大數據技術更新迭代速度快，要求從業者保持終身學習的習慣，及時掌握新工具、新方法;隨著技術普及，基礎數據分析與開發崗位門檻有所降低，行業對高端原創性人才、跨領域復合型人才以及能解決復雜工程問題的工程型人才，需求將更為凸顯。

給高中生與家長的建議

　　專業所需能力與特質

　　興趣與熱情：學生要對數據探索抱有濃厚興趣，樂于從海量數據中挖掘規律、解決實際問題，主動探索編程與數據分析相關內容。

　　學科與思維特質：學生的數學基礎要扎實;其具備的物理知識能夠助力模型搭建與邏輯思考;具備嚴謹的邏輯思維，善于拆解和分析復雜問題。

　　個人素養：學生做事要耐心細致，擁有較強的實操能力、創新意識，同時保持終身學習的良好心態。

　　理性評估與選擇

　　選報時，學生要避開三大誤區：一是盲目跟風，僅因熱門高薪而選擇，忽略自身興趣;二是望文生義，將大數據等同于簡單的數據統計或計算機操作，忽視其交叉學科的理論和實踐要求;三是擔心無編程基礎不敢報，大學會從零基礎開展編程教學，關鍵在于學習的意愿和耐心。

高中階段的準備

　　學科重點：學生要深耕數學筑牢核心基礎，同時兼顧物理、英語的學習，夯實學科根基。

　　能力與素養培養：學生要利用課余時間學習 Python 基礎內容，動手完成簡單的數據分析項目，積累邏輯思維與實踐經驗。

　　拓寬視野與實踐：學生要閱讀大數據相關科普書籍，觀看高校公開課、關注行業資訊，全面了解專業內容與行業發展趨勢，建立初步認知。

　　高考選科指導

　　典型的選科組合是物理+化學。

常見問題解答

　　Q：學生高中時沒有接觸過編程，在大學期間學習該專業會跟不上嗎?

　　A：不會。大學會從零基礎開始教授學生Python、C++等編程內容。學生高中無編程基礎完全不影響。大學編程學習側重實際應用，難度并非競賽級，學生只要認真聽課、完成課后實驗和項目，就能逐步掌握技能。

　　作者簡介：潘麗，山東大學軟件學院數據科學與大數據技術系主任，教授，博士生導師;主持多項國家級課題，發表頂級會議、期刊論文100余篇;主要研究方向為云計算、大數據、人工智能。