大数据管理与应用专业介绍

一、行业背景介绍

在当前数字经济蓬勃发展的背景下，大数据管理与应用专业已成为推动社会变革的核心力量。全球每日产生的数据量已突破2.5万亿字节，5G、人工智能、云计算等技术的深度融合，加速了数据从生产要素向核心竞争力的转化。中国“十四五”规划将大数据列为战略产业，东数西算工程与数据要素市场化政策为行业注入强劲动能。金融、医疗、制造等领域的智能化转型催生巨大人才需求，预计2025年大数据人才缺口达230万，相关岗位薪资高于传统IT行业30%-50%。该专业聚焦“技术+管理”双核能力，培养能驾驭数据采集分析、驱动商业决策的复合型人才，助力企业实现风险降低20%、运营效率提升50%的量化价值，在破解数据孤岛与隐私安全挑战的同时，把握数据资产化、AI平民化的万亿级市场机遇，成为数字经济时代最具发展潜力的前沿领域。

二、专业介绍

1.专业基本情况

大数据管理与应用专业是随着数字经济时代对数据科学、人工智能和商业分析复合型人才需求激增而设立的新兴交叉学科。2017年教育部首次将“大数据管理与应用”列入本科专业目录，定位为“技术+管理”复合型学科，隶属于管理科学与工程类‌。大数据管理与应用专业以“技术赋能管理，数据驱动创新”为核心理念，通过产教深度融合、实践导向的课程体系，培养具备数据思维、技术能力和行业洞察的复合型人才。未来将持续聚焦人工智能、隐私计算等前沿领域，推动专业建设与产业需求动态适配。

2.师资队伍建设情况

本专业具有教学经验丰富、知识结构完备的师资队伍，教学团队由17位专兼职教师组成，其中教授4人，副教授1人，高级工程师1人，具有博士学位教师2人，硕士研究生16名。近几年，教学团队有10余人次接受了涉及大数据技术、大数据获取、大数据分析、Python、数字孪生、BIM智能建造、区块链等各类全链路大数据管理实训的师资培训班。同时，本专业教师在数据分析移动教学平台建设、大学生数学建模竞赛、大学生创新创业等方面进行了教学改革研究。

3.专业建设特色

通过“课程前沿化、教学实战化、资源社会化”的改革路径，该专业构建了与数字经济高度适配的课程生态，有效解决了传统商科课程技术脱节、行业应用薄弱等痛点，成为新文科建设的示范性标杆。

一、课程体系升级

1.“技术-管理-行业”模块化设计

技术层：新增《分布式计算框架（Spark）》等前沿课程，强化大数据全链路技术能力。

管理层：开发《数据治理》等课程，衔接企业数据管理需求。

行业层：开设《金融科技与量化分析》等垂直领域课程，覆盖10+重点行业场景。

2.动态更新机制

每两年修订培养方案，快速纳入AIGC、元宇宙数据分析等新兴技术内容。

二、教学模式创新

1.项目式学习（PBL）全覆盖

与企业联合开发实战案例库（如“电商用户画像构建”“物流路径优化算法”），70%核心课程采用真实项目驱动教学，学生团队处理TB级数据并输出商业报告。

2.虚实结合的实验教学

引入数字孪生技术构建“虚拟大数据实验室”，模拟智慧城市、工业物联网等复杂场景数据分析。

三、校企协同育人突破

1.课程共建

与华为、腾讯等企业联合开发《大数据平台架构》《数据可视化高阶应用》等课程，企业导师承担30%课时。引入企业认证体系（如阿里云ACA/ACP、华为HCIA-Big Data）与学分互认。

2.教材与案例库建设

企业提供脱敏数据集（如银行信贷数据、医疗影像数据）用于教学案例开发。

四、跨学科融合实践

1.“X+大数据”课程群

与法学专业共建《数据合规与法律风险》、与环境科学专业合开《碳中和数据分析》，培养跨界能力。

2.伦理教育强化

增设《人工智能伦理》《数据社会责任》必修模块，通过“算法偏见模拟实验”等教学提升学生伦理意识。

4.人才培养目标

大数据管理与应用专业旨在培养具备“技术-管理-行业”三重素养的复合型人才，以数据科学为核心、商业智能为纽带、行业应用为导向，系统掌握大数据采集、分析、挖掘及可视化技术（如Python、Hadoop、机器学习），同时融合数据治理、商务决策与行业场景知识（如金融风控、智慧医疗），注重通过企业级项目实践与创新创业孵化提升学生解决复杂问题的能力。培养过程中强调数据伦理意识与社会责任，使学生既能胜任数据分析师、数据产品经理等新兴职业，又能推动产业数字化转型，服务于数字中国建设与前沿技术发展（如人工智能、元宇宙），成为兼具技术硬实力与商业洞察力的未来行业领军者。

5.核心课程

核心课程有《机器学习与人工智能》、《大数据商业模式》、《商务分析方法与工具》、《Hadoop大数据分析》、《商务智能与决策支持系统》、《社交网络与文本分析》、《行业大数据分析》、《数据可视化》等。

6.证书资质

CDA、CPDA数据分析师（中国商业联合会数据分析专业委员会）

大数据工程师认证（工信部）

计算机技术与软件专业技术资格（软考）

大数据挖掘高级工程师（工信部）

大数据技术应用工程师（工信部）

数据库管理工程师（工信部）

阿里云ACP大数据认证

‌华为大数据认证（HCIA/HCIP）

谷歌专业数据工程师认证

7.就业前景

从就业前景来看，大数据管理与应用专业的毕业生在就业市场上拥有多元化的选择。他们不仅可以在互联网公司、金融机构、电信运营商等传统大数据应用领域找到心仪的工作，还可以在智能制造、智慧城市、在线教育、体育娱乐等新兴领域大展拳脚。预计未来几年，大数据管理与应用的就业前景将持续看好。一方面，企业对大数据人才的需求不断增加；另一方面，政府也在推动大数据产业的发展，为毕业生提供了更多的就业机会。

在这个快速变化的时代，大数据技术日新月异，新的工具、算法、框架层出不穷。因此，对于大数据人才而言，持续学习和技能提升显得尤为重要。在校期间，学生可以通过参加各类竞赛、项目实践等方式锻炼自己的实战能力；毕业后，也可以通过参加培训课程、考取专业证书等方式不断提升自己的专业技能。此外，积极参与行业交流、关注前沿动态也是拓宽视野、提升自我的重要途径。

三、其他专业建设亮点

创新培养模式

1.“产学研一体化”实践‌

通过校企共建实验室、引入真实项目，实现“订单班”培养，提升学生工程思维和实战能力。与行业协会（如西安市大数据产业协会）签订订单班协议，定向输送具备行业适配能力的人才‌。

2.“3+1”培养方案‌

配备大数据开发、数据分析、可视化等专业实验室，支持全流程数据技能训练。前三年完成理论学习，第四年通过企业实习或项目实训实现就业无缝对接‌。

3.因材施教机制‌

实践课程采用“基础性—设计性—综合创新性”分层体系，支持学生个性化发展‌，采用校内教师与企业导师联合指导模式。组织学生参与高校大数据应用竞赛、创新创业大赛，提升创新能力和行业竞争力。