1. 专业定位

本微专业聚焦跨学科复合型人才培养，定位为理科、工科学生知识拓展与能力升级的赋能平台。依托学生在数学、自然科学及人文领域的学科积淀，以大数据分析技术为核心培养方向，深度融合数据科学、计算机科学与行业特色知识体系。通过系统化理论与实践教学，增强学生在大数据分析技术等领域的专业能力，打破学科壁垒，推动多学科交叉融合创新。致力于培养既具备扎实专业基础，又掌握前沿大数据技术的复合型人才，全面提升学生的创新实践能力与就业核心竞争力，为未来职业发展与学术深造筑牢根基。

2. 专业特色

跨学科融合紧密：立足本校电子科技优势，将大数据分析与数学建模、计算机技术行业知识深度绑定，依托学生原有理科、工科基础，实现“技术+行业”双向赋能，培养适配多领域需求的复合型人才。

课程体系实用导向：课程从编程基础到算法建模，再到行业实训，形成“基础-核心-应用”三层递进体系，所学技术均为企业需求，确保知识与岗位技能无缝衔接。

实践教学突出：所有课程嵌入实验项目，实训课采用行业真实案例，引导学生参与数据全流程处理；鼓励结合电子信息领域（如设备数据监测、用户行为分析）开展实践，强化技术落地能力。

就业与深造双适配：课程既覆盖企业岗位核心技能，提升就业竞争力，又夯实数据科学理论基础，为学生报考数据挖掘、人工智能等方向研究生提供支撑，兼顾职业发展与学术深造需求。

3. 就业方向

（1）大数据分析师：负责企业数据清洗、分析与建模，生成业务报告（如销售趋势、用户画像），辅助决策，适配金融、电商、电子制造等行业。

（2）数据挖掘工程师：运用机器学习算法挖掘数据规律（如用户流失预测、风险识别），优化业务流程，服务互联网、金融科技公司及大型制造企业。

（3）大数据开发工程师：搭建数据处理框架，开发数据 ETL 流程，保障数据存储与计算效率，就业于互联网、云计算及电子信息企业。

（4）数据可视化工程师：设计直观数据图表与 dashboard，将分析结果可视化呈现，助力业务理解，适配企业数据分析部门、咨询公司及政府数据中心。

（5）行业数据专员：聚焦电子制造、金融等特定领域，处理行业专属数据（如设备运行数据、交易数据），提供行业定制化分析服务。

4. 课程设置