大数据技术专业是当前热门的IT专业之一，具有广阔的发展前景和就业机会。
1.学科概述
大数据技术专业是计算机科学与技术、软件工程等相关学科中的一个分支，主要研究如何有效地处理、管理和分析大规模、高维度、异构的数据。它涵盖了数据获取、存储、处理、分析和可视化等方面的知识和技能。
2.就业前景
随着信息化时代的到来，大数据技术在各个行业中发挥着越来越重要的作用。因此，大数据技术专业的就业前景非常广阔。毕业生可以在互联网企业、金融机构、电信公司、制造业、医疗机构等领域从事数据分析师、数据工程师、数据科学家、数据挖掘工程师等相关职业。
3.技术需求
大数据技术专业需要掌握一定的数学、统计学、数据库管理、数据挖掘、机器学习、云计算等方面的基础知识。此外，还需要熟悉大数据处理工具和平台，如Hadoop、Spark等。对于专业技术人员而言，不断学习和更新技术是必不可少的。
4.发展趋势
随着互联网的高速发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术将继续迎来更多的机遇和挑战。未来，人工智能、物联网、区块链等新兴技术将与大数据技术融合，为大数据专业带来更多的发展机会。同时，随着数据隐私和安全问题日益凸显，大数据伦理和法律问题也将成为重要的研究方向。
5.自身素质与发展
作为大数据技术专业的学生，需要具备良好的分析思维、数据感知和问题解决能力。此外，还需要具备团队合作精神和沟通能力，因为大数据项目常常需要协作完成。同时，不断学习和保持对技术发展的敏感度也是大数据技术人员能够持续成长的关键。
大数据技术专业前景广阔。
1、培养目标
本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础及数据库基本原理、程序设计、操作系统原理、计算机网络及相关法律法规等知识，
具备大数据项目方案设计及实施等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务与产品运营等工作的高素质技术技能人才。
2、就业方向
面向大数据工程技术人员、数据分析处理工程技术人员、信息系统运行维护工程技术人员等职业，大数据实施与运维、大数据分析与可视化等技术领域。
3、主要专业能力要求
具备初步分析用户业务需求，制订大数据项目解决方案的基础能力；
具备开发数据采集、抽取、清洗、转换与加载等数据预处理模型的能力；
具备安装部署与使用数据分析工具，运用大数据分析平台完成大数据分析任务的能力；
具备数据可视化设计，开发应用程序进行数据可视化展示，以及撰写数据可视化结果分析报告的能力；
具备大数据平台搭建部署与基本使用，以及大数据集群运维能力；
具备大数据平台管理、大数据技术服务、大数据产品运营等应用能力；
具备基于行业应用与典型工作场景，解决业务需求的数字技术综合应用能力；
具有探究学习、终身学习和可持续发展的能力。
4、主要专业课程与实习实训
专业基础课程：计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术。
专业核心课程：数据采集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用、数据挖掘应用、大数据平台部署与运维。
实习实训：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行大数据平台部署与运维、数据采集、数据预处理、大数据分析、数据可视化、数据挖掘应用等实训。在大数据相关企事业单位或生产性实训基地等场所进行岗位实习。