厦门理工学院数据科学与大数据技术专业排名怎么样？好不好

厦门理工学院数据科学与大数据技术专业怎么样好不好，全国排名多少？

厦门理工学院数据科学与大数据技术专业被软科评为B等级，全国排名第240位，实力仅次于贵州民族大学；在福建省内排名第6位，排在闽南师范大学之上。

一、厦门理工学院数据科学与大数据技术专业排名

以下为新高考网根据软科发布的2024年中国大学专业排名榜整理的厦门理工学院数据科学与大数据技术专业的具体排名情况，欢迎参考！

1、厦门理工学院数据科学与大数据技术专业排名一览表（全国）

在2024年软科发布的数据科学与大数据技术专业大学排名中，共有378所大学上榜。其中，厦门理工学院数据科学与大数据技术专业位列全国第240名，仅排在海南师范大学和贵州民族大学之后。

2、厦门理工学院数据科学与大数据技术专业排名一览表（本省）

在福建省，共有10所高校的数据科学与大数据技术专业跻身软科专业排名榜单，厦门理工学院的数据科学与大数据技术专业位列福建省内第6名，超越了闽南师范大学。

二、厦门理工学院数据科学与大数据技术专业在本校怎么样

在最新的软科中国大学专业排名榜中，厦门理工学院共有48个专业上榜。其中，厦门理工学院的数据科学与大数据技术专业获得了B级评价，与此实力水平和就业率相近的专业有人工智能、软件工程、财务管理、环境设计等，详见如下。

三、厦门理工学院数据科学与大数据技术专业简介

厦门理工学院的数据科学与大数据技术专业类别为医学类，隶属于厦门理工学院计算机与信息工程学院。2024年厦门理工学院数据科学与大数据技术专业在全国共招生45人，学费为5460元/年。

数据科学与大数据技术是教育部于2016年新开设的专业，首批开设该专业的高校有北京大学、中南大学、对外经贸大学三家。我校于2018年经教育部批准成为第三批开办数据科学与大数据专业的高校。专业定位于数据科学基本理论（包括计算机及软件理论）和大数据技术等热点技术，按照学校确定的“建设海西一流、亲产业大学”的办学定位，结合专业的特点，对传统的“以计算机为中心”课程体系进行调整，构建“面向应用”课程体系，针对健康医疗大数据、交通大数据、电商大数据、社交媒体大数据等应用领域，专注于网络数据爬取、海量数据存储、自然语言处理、时空数据分析、搜索引擎开发、数据可视化等技术，培养当前市场急需的大数据分析、系统研发、系统维护和管理的高素质应用型人才。专业贴近市场前沿需求，从培养学生解决复杂工程能力出发，推动本科生加入教师科研团队，参与科研和企业实践。目前，专业所支撑的省级和市厅级科研机构有：福建省模式识别与图像理解重点实验室、福建省医疗数据挖掘与应用工程技术研究中心、厦门市智慧交通诱导工程技术研究中心等。参与建设的机构还包括数字福建自然灾害监测大数据研究所、福建省数据挖掘与智能推荐高校重点实验室等。【培养目标】专业立足福建省建设21世纪海上丝绸之路核心区的大背景，适应海峡西岸经济区软件和信息技术服务行业的发展需要，培养具备国际化视野，德、智、体、美、劳全面发展，具有扎实的数据科学理论基础，掌握大数据领域前沿技术，具备良好创新思维、职业素养和复杂工程问题解决能力，能在数据处理与分析企业或政府企事业单位的信息部门，从事数据采集系统、数据管理系统的设计开发和行业数据分析方面工作的技术开发与工程应用综合型专业技术人才。【专业特色】作为新兴专业，专业致力于教学模式和教学手段上的革新与提升。为及时了解学生感受和需求，适时调整教学方式，教师坚持“以生为本”理念，在大一下专业分流后，专业以3-4人为一队构建本科生团队，实施“一队一导师”、“导师全程负责”的策略，坚持“产、学、研、用”深度结合，通过导师与企事业单位的横纵向课题合作，实施具备三阶段（创新创业训练、企业项目实践、企业实习或高校实验室实习）经历的育人模式，逐步引导学生掌握实际项目开发与分析所需技能，形成面向技术研发与工程应用综合型的大数据人才培养创新模式。专业针对大数据技术人才培养的特点，采用项目驱动的教学方法，确定更为科学合理的“亲产业、应用型”课程体系。专业将围绕阿里巴巴1+X“大数据分析与应用”职业技能高级证书的标准，从数据分析处理、可视化、建模、机器学习预测、数据库搭建等环节入手，推动学生参与企业与行业学会组织的第三方认证，提升学生的社会认知度。通过与兄弟院校和企业的合作，专业得到许多校内外实践教学基地的强力支持，拥有优越的实验环境，实践教学体系较完善，教学资源丰富。【主要课程】C语言程序设计、面向对象程序设计、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库原理及应用、大数据算法分析与设计、数据科学导论、机器学习与模式识别、智能搜索引擎技术、大数据编程技术、社交网络与舆情分析、数据可视化、数学建模应用、自然语言处理技术、大数据编程实训、行业大数据分析实训等。【就业方向】毕业后可以在健康医疗大数据、交通大数据、电商大数据、社交网站等应用领域的企业和科研院所等单位从事大数据管理和分析系统的分析、设计和开发、运维工作，如数据分析师、大数据开发工程师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师、大数据运维工程师等；也可以进一步攻读数据科学、计算机软件与理论、计算机应用技术、人工智能、模式识别与智能系统筹领域的硕博士研究生。