数据科学与大数据技术专业以“数据驱动 + 技术融合 + 实践创新” 为核心，注重语言表达和创新思维；依托河南日报报业集团优势，聚焦主流媒体的数据爬取、数据可视化展示、舆情监测、情感分析、视频和商品推荐技能，熟悉机器学习与数据挖掘算法，能在金融、医疗、零售、微短剧、物联网、智慧城市等领域，从事大数据系统开发、数据分析与决策、数据产品设计等工作，满足数字化时代对数据价值挖掘的行业需求。
一、揭秘数据时代的黄金技能图谱
技术引擎：用Hadoop/Spark 搭建数据高速公路，以HTML、ECharts展示数据；
算法罗盘：从机器学习的监督/ 无监督模型到深度学习的 Transformer 架构，让数据在特征工程与预测模型中绽放商业洞察；
场景熔炉：在金融风控的精密逻辑、医疗影像的智能诊断、工业物联网的预测性维护中，用Tableau/echarts 将数据转化为决策利刃。
二、锻造数据时代的超级能力矩阵
数据洞察的超级处理器：用统计学思维解构数据分布规律，以机器学习算法构建预测模型，在海量噪声中捕捉业务关键指标的「神经突触」，让数据成为精准决策的「先知水晶球」；
技术架构的锻造师：用Hadoop/Spark 搭建数据高速公路，利用机器学习、深度学习算法在社交媒体数据、医疗数据共享、金融数据场景中挖掘「无价宝藏」；
场景价值的解码者：用Tableau/Echarts 的数据可视化魔法，让枯燥的指标成为驱动业务的动态仪表盘，在电商用户画像、智能制造预测性维护中，实现数据到商业价值的「核聚变反应」。
三、知识体系的动态进化链
统计学思维形成：离散数据、大数据数学基础、概率论与数据统计等；
数据的自动收集：以Python程序设计、Java程序设计等基础语言对接网络爬虫技术，用数据库应用技术破解多源异构数据的存储难题；
数据价值的释放：通过大数据平台技术、数据分析和可视化、机器学习与数据挖掘等课程，打造能说话的数据仪表盘。
四、职业坐标系的锚定
用户画像与需求挖掘：通过LDA 主题模型和 Kano 模型分析用户评论数据，识别核心需求，进而调整微短剧的拍摄方向；
无人驾驶系统构建：通过对多源数据采集与预处理，对目标进行实时监测，依据监测数据实施决策；
设备健康管理：通过数据蒸馏算法从海量原始数据过滤无关信息，提升故障检测的准确率；
数据预测：客流量预测与调度、动态定价、西永风险预测等；
学术深潜：推荐系统与用户行为分析、金融科技与智能风控、隐私计算与数据安全、医疗大数据与生物信息、城市计算与时空数据等。
五、数据挖掘的天选之子
计算机技术爱好者：对计算机科学和编程有浓厚兴趣，喜欢动手实践；
数学基础扎实者：扎实的数学基础有助于理解数据挖掘、机器学习等领域的算法原理；
逻辑思维强者：逻辑思维强的学生，能够更高效地分析数据背后的规律；
实践能力突出者：喜欢动手实践，乐于参与项目开发和实验操作的学生；
跨学科兴趣者：对多个学科领域感兴趣，希望将大数据技术应用于不同行业场景。
