一、培养目标:

掌握大数据处理技术。学生需要学习大数据的计算、存储、分析等方面的技术，掌握大数据平台搭建、分布式存储、分布式计算、MapReduce算法、Hadoop等大数据处理工具的使用方法。

具备数据分析能力。学生需要学习数据挖掘、机器学习等数据分析领域的知识，能够使用统计学、模型建立等方法进行数据分析，并能够对分析结果进行解释。

具备数据可视化能力。学生需要学习数据可视化的原理和方法，掌握数据可视化工具的使用方法能够通过可视化手段将数据转化为易于理解的图表和图形。

了解大数据应用场景。学生需要了解大数据在各行业的应用场景，掌握大数据在金融、医疗、教育、物流等领域的应用方法和案例，能够为企业提供更好的数据分析服务。

具备团队合作能力。学生需要具备良好的沟通能力和团队合作能力，能够与其他专业人员共同开展大数据项目，为企业提供更好的数据决策支持。

二、市场需求:

大数据行业的现状与发展趋势表明，随着全球数据总量的爆炸式增长和技术的不断进步，对大数据人才的需求日益迫切，几乎每一个行业都意识到了大数据的重要性，从金融、零售、制造到医疗、教育、政府服务，大数据正在成为优化业务流程、提高决策效率、创造新增长点的核心手段。这种需求的普遍性导致了大数据专业人才供不应求的局面，特别是在数据科学家、高级数据工程师等高端职位上，人才缺口尤为明显。尽管如此，大数据领域的广阔市场前景和优厚的薪资待遇仍然吸引着众多人才投身其中，为国家和企业的决策提供科学依据，推动社会的可持续发展 ，因此，大数据技术专业的毕业生具有广阔的就业前景和发展空间。

三、就业方向:

大数据技术专业的毕业生拥有广阔的就业前景和多元化的职业选择，以下是本专业毕业生的主要就业方向:

大数据工程师：数据工程师负责构建和维护大规模的数据基础设施，包括数据仓库、数据管道和数据处理系统等。他们需要熟悉各种数据库技术和编程语言，以确保数据的高效存储和处理。数据工程师在数据流程的设计和实施方面扮演着关键的角色。

大数据开发工程师:负责大数据平台的搭建、维护和优化，以及大数据应用的开发工作。

大数据分析师:运用数据分析技术，对海量数据进行挖掘和分析，为企业决策提供支持。

大数据运维工程师:负责大数据系统的日常运维和故障处理，确保系统的稳定运行。

大数据治理专家:制定和实施数据管理政策，确保企业数据的安全、质量和合规性，同时推动企业数据资产的价值最大化。

ETL工程师:负责数据仓库核心结构设计，及相关数据模块任务模块设计；负责各种业务数据的ETL任务及数据仓库部署和管理和持续改进优化ETL、分析处理、数据呈现等流程，协调海量数据压力问题，从而保证数据安全、稳定和可恢复。

市场营销分析师：市场营销分析师利用大数据分析工具和技术来评估市场趋势、消费者行为和竞争动态。他们通过对大数据的分析和解读，为企业提供市场营销策略和决策的依据。市场营销分析师可以通过洞察消费者喜好和需求，提高产品定位和市场推广的效果。