PART 1

这个专业都学什么？

数据科学与大数据技术的专业基础课以及专业核心课程包括专业基础课与专业课：人工智能通识、程序设计基础、数据结构、离散数学、操作系统（Linux）、数据库原理与技术、应用统计与试验设计、大数据技术架构、分布式计算框架、分布式实时计算、数据挖掘、高性能系统架构、机器学习、AI视觉应用开发、数据可视化等，从基础编程开始由浅入深地逐步接触数据科学与大数据领域。

PART 2

学完之后将来可以到哪里工作、毕业之后可以从事哪些岗位？

技术岗：数据科学家、大数据工程师、AI算法工程师

分析岗：商业分析师、用户行为分析师、风控模型开发

工程岗：ETL开发、数据平台架构师、数据产品经理

行业分布：互联网(如:推荐系统/广告算法)、金融(如:量化分析)、医疗(如:基因数据分析)、政府(如:智慧城市数据治理)等。

PART 3

和别的学校相比，我们的培养方式有哪些优势？

学校紧密依托东软的IT服务优势和大连高新区的产业优势，构建了产教融合、面向应用的办学体制，形成了校企合作、协同共赢的运行机制。目前，本专业与IBM、百度、东软等国内外十余家知名企业联合，建立了大学生实践基地和实验室，接收高年级学生到企业参加实习，参与企业真实的大数据项目的研发。培养学生的项目实战能力，真正做到学以致用。

PART 4

专业就业前景怎么样？

人社部《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告（2023）》显示：2023年中国大数据行业人才需求规模已突破300万，预计2025年将达400万，且需求增速持续保持在35%-45%，供需缺口长期存在。据智联招聘《2024年大数据人才就业报告》，大数据工程技术人员平均起薪达12-15万元/年，资深工程师年薪超30万元，远高于社会平均水平。

PART 5

以前从来没有接触过编程、软件，也很少接触电脑，基础差能学好这个专业吗？

别担心！专业课程会从零开始教，比如《程序设计基础》《数据结构》等，就像搭积木一样，先学简单模块再拼复杂项目。兴趣比天赋更重要！很多同学入学时连电脑都很少碰，但通过课后刷题、参加实验课，也能写出漂亮的代码。专业有“保姆级”支持！实验室开放、老师手把手教项目，基础差的同学完全能跟上节奏。

PART 6

主修课程难学吗？

难是肯定的，但“难”≠“学不会”！一开始可能晕，但多敲代码、多看案例就上手了。课程设计很“接地气”！用真实企业项目当作业，比如：银行系统的风控模型，学完就能用，让成就感拉满！课前预习资料包、课后答疑群、考试重点划重点，只要肯下功夫，谁都可以学会。

PART 7

因为大多数计算机相关专业都是男生多于女生，在专业学习上女生学习会不会比较吃力？

不会！数据科学需要逻辑、耐心和细节把控，女生在这些方面往往更有优势。行业很多领域，如：互联网、金融、医疗领域对女性技术岗需求大，且女生在团队协作、需求沟通上更占优。其实任何专业只要认真学习，用心对待，不分性别，都会适合。

PART 8

目前，行业内要求从事这份工作的人应该具备什么样的教育和培训背景？

首先学历是“入场券”，本科是标配，硕士/博士更适合科研或高阶算法岗，不同的岗位对应不同教育背景的人才。重要的是，持续学习是关键！企业喜欢会“折腾”的人——比如自学最新AI框架（如ChatGPT原理）、考行业认证。

PART 9

如果想真正在行业中站住脚，必须拥有并保持什么样的能力？

编程是“肌肉记忆”：每天写代码，像健身一样坚持，Python/Java/SQL要像用手机一样熟练。

数据思维是“超能力”：能从一堆数据里看出规律，比如帮老板使用用户行为数据优化产品。

业务理解是“必杀技”：不要只会写代码，要懂行业——比如做医疗数据分析，得先学点医学常识。

持续学习是“生存法则”：大数据领域日新月异，需要持续了解行业发展，更新知识体系。

最后送你一句话：“数据科学是‘未来世界的显微镜’，你看到的不仅是数字，而是改变世界的机会！”。