山东大学潘丽教授深度解读数据科学与大数据技术专业 http://www.huaue.com　 2026年6月14日　 来源：微信公众号：北京考试报 　　作为融合数学、统计与计算机技术的交叉工科专业，数据科学与大数据技术专业贯通技术研发与产业应用，全面赋能各行各业数字化升级。那么，该专业究竟有何魅力与前景？答案尽在本期大学专业导航。 　　今天，山东大学潘丽教授为大家深度解读数据科学与大数据技术专业。 　　作者简介：潘丽，山东大学软件学院数据科学与大数据技术系主任，教授，博士生导师；主持多项国家级课题，发表顶级会议、期刊论文100余篇；主要研究方向为云计算、大数据、人工智能。 　　专业内涵 　　以数据为核心的交叉工科 　　赋能产业数字化发展 　　数据科学与大数据技术专业是一门融合数学、统计学、计算机科学的交叉学科，以数据为研究核心，围绕数据采集、清洗、存储、管理、分析、挖掘、可视化及应用的全生命周期开展理论研究与工程实践。在数字经济成为国家重要发展战略的背景下，数据被列为与土地、资本、技术并列的生产要素。 　　本专业核心使命是从海量、多源、异构的大数据中提取有效信息、挖掘潜在规律、形成科学决策依据，推动数据从基础信息素材转化为核心生产要素，为各领域数字化转型与高质量发展提供数据驱动的技术解决方案。 　　与相近专业的区别 　　区别于计算机科学与技术：计算机科学与技术专业是更宽泛的基础学科，研究计算理论、计算机软硬件系统的设计与开发，是大数据专业的技术基础；数据科学与大数据技术专业则聚焦于数据的处理与价值挖掘，是计算机科学在数据时代的重要应用与延伸。 　　区别于人工智能：大数据是人工智能的“燃料”，为AI模型训练提供海量数据和分析方法支撑；人工智能专业侧重构建能自主学习、推理的智能模型，而数据科学与大数据技术专业更注重数据的处理、分析与实际应用，两者在实际场景中常协同工作。 　　区别于统计学：统计学专业是大数据的理论基础，为数据分析提供推断、建模方法；数据科学与大数据技术专业则结合了计算机技术，能处理统计学难以覆盖的海量、实时、异构数据，且更强调工程实践与行业应用。 　　培养目标 　　成为赋能各行业的 　　“数据价值开发者” 　　面向“软件定义一切，数据驱动未来”发展需求，本专业旨在培养兼具扎实理论基础、较强工程实践能力、跨学科融合视野的复合型高级专门人才，学生毕业后需具备数学与统计学的分析思维、计算机科学的技术能力、大数据领域的专业素养，能熟练运用大数据核心技术解决各行业的实际工程问题，同时拥有良好的职业素养、社会责任感和国际视野。 　　夯实专业知识基础：学生要掌握数学、统计学、计算机科学的核心理论，搭建起完整的大数据领域知识体系，为后续专业应用筑牢理论根基。 　　锤炼工程实践能力：学生要具有掌握大数据采集、存储、处理、分析全流程的技术应用能力，能够独立完成大数据项目的设计与开发工作。 　　培育综合专业素养：本专业着重培养学生的数据思维、创新思维和跨学科协作能力，引导学生理解大数据技术的社会影响，树立科技向善的技术应用理念。 　　课程体系 　　学什么？怎么学？ 　　数据科学与大数据技术专业的学习内容，并不是单纯的理论背诵或编程训练，而是围绕数据处理全流程构建课程体系，同时通过多样化的学习方式，培养学生的实践能力和创新能力。 　　数理基础模块：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、最优化方法。 　　计算机核心模块：数据结构、操作系统、计算机网络、数据库系统、高级程序设计。 　　大数据专业模块：聚焦数据科学导论、数据仓库与数据挖掘、非关系型数据库、机器学习及并行计算等前沿技术。 　　典型学习方式 　　“理论——实验——项目”联动：本专业核心课程配套对应的实验课和课程设计。在课堂学习理论后，学生要在实验室完成技术验证，再通过综合性项目融会贯通，实现学用结合。 　　竞赛与科研驱动：本专业鼓励学生参与全国大学生数学建模竞赛、国际大学生程序设计竞赛等赛事，同时开放实验室和科研项目，让本科生有机会参与国家级、省部级科研课题。部分学生可在本科阶段发表学术论文、获得竞赛大奖。 　　产教深度融合：多数院校会与企业共建基地，通过学生大三、大四阶段的企业实训，让学生接触行业真实需求与工程流程。 　　学生发展路径 　　升学与就业方向 　　国内深造：优秀毕业生可升入国内顶尖高校、科研院所，攻读硕士、博士学位，深入研究数据科学、人工智能、计算机科学、统计学等相关方向。 　　海外深造：毕业生可前往海内外知名学府继续学术深造，聚焦大数据前沿技术与跨学科应用等研究方向。 　　产业界：毕业生可集中进入互联网大厂、科技创新企业，以及智能制造、金融、能源、医疗等数字化转型的传统行业，从事大数据开发、数据分析、数据挖掘、大数据架构设计等工作。 　　学术界：毕业生也可进入高校或科研院所，从事数据科学与大数据技术相关的教学与科研工作。 　　长远发展前景 　　机遇：数字经济持续发展，各行业加速数字化转型，大数据人才成为全行业刚需，尤其是兼具大数据技术与行业知识的跨学科复合型人才，在多个领域缺口较大。同时，大数据技术与人工智能、区块链等新技术深度融合，为专业人才提供了更多创新发展方向。 　　挑战：大数据技术更新迭代速度快，要求从业者保持终身学习的习惯，及时掌握新工具、新方法；随着技术普及，基础数据分析与开发岗位门槛有所降低，行业对高端原创性人才、跨领域复合型人才以及能解决复杂工程问题的工程型人才，需求将更为凸显。 　　给高中生与家长的建议 　　专业所需能力与特质 　　兴趣与热情：学生要对数据探索抱有浓厚兴趣，乐于从海量数据中挖掘规律、解决实际问题，主动探索编程与数据分析相关内容。 　　学科与思维特质：学生的数学基础要扎实；其具备的物理知识能够助力模型搭建与逻辑思考；具备严谨的逻辑思维，善于拆解和分析复杂问题。 　　个人素养：学生做事要耐心细致，拥有较强的实操能力、创新意识，同时保持终身学习的良好心态。 　　理性评估与选择 　　选报时，学生要避开三大误区：一是盲目跟风，仅因热门高薪而选择，忽略自身兴趣；二是望文生义，将大数据等同于简单的数据统计或计算机操作，忽视其交叉学科的理论和实践要求；三是担心无编程基础不敢报，大学会从零基础开展编程教学，关键在于学习的意愿和耐心。 　　高中阶段的准备 　　学科重点：学生要深耕数学筑牢核心基础，同时兼顾物理、英语的学习，夯实学科根基。 　　能力与素养培养：学生要利用课余时间学习 Python 基础内容，动手完成简单的数据分析项目，积累逻辑思维与实践经验。 　　拓宽视野与实践：学生要阅读大数据相关科普书籍，观看高校公开课、关注行业资讯，全面了解专业内容与行业发展趋势，建立初步认知。 　　高考选科指导 　　典型的选科组合是物理+化学。 　　常见问题解答 　　Q：学生高中时没有接触过编程，在大学期间学习该专业会跟不上吗？ 　　A：不会。大学会从零基础开始教授学生Python、C++等编程内容。学生高中无编程基础完全不影响。大学编程学习侧重实际应用，难度并非竞赛级，学生只要认真听课、完成课后实验和项目，就能逐步掌握技能。 　关于专业信息更多的相关文章请点击查看　 特别说明：由于各方面情况的不断调整与变化，华禹教育网（Www.Huaue.Com）所提供的信息为非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性，仅供参考，相关信息敬请以权威部门公布的正式信息为准。