本文目录导读：
专业简介
数据挖掘技术与应用专业，旨在培养具备数据挖掘、数据分析和数据可视化等能力的高素质技术人才，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛，已成为推动社会进步的重要力量，本专业旨在培养具备扎实理论基础和实践技能的数据挖掘人才，为我国大数据产业发展提供有力支持。
课程设置
1、基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等，为后续专业课程打下坚实基础。
2、专业课程：数据结构、算法设计与分析、数据库原理与应用、计算机网络、数据挖掘技术、机器学习、模式识别、人工智能等。
3、实践课程：数据挖掘项目实战、大数据处理与分析、数据可视化等，提高学生的实践能力和解决实际问题的能力。
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4、选修课程：根据学生兴趣和就业需求，开设Python编程、R语言、Hadoop、Spark等课程。
核心能力
1、数据挖掘与分析能力：掌握数据挖掘的基本理论、方法和工具，能够对海量数据进行挖掘和分析，发现数据背后的规律和趋势。
2、数据处理能力：熟练掌握数据清洗、数据集成、数据转换等数据处理技术，为数据挖掘提供高质量的数据基础。
3、数据可视化能力：能够运用可视化工具将数据挖掘结果以图表、图形等形式展示，提高数据挖掘结果的可读性和易理解性。
4、项目实践能力：具备独立完成数据挖掘项目的能力，能够将理论知识应用于实际工作中。
就业前景
1、数据分析师：在企业、政府、科研机构等从事数据挖掘、数据分析、数据可视化等工作。
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2、数据工程师：负责企业大数据平台的建设、维护和优化，确保数据挖掘和数据分析的顺利进行。
3、人工智能工程师：从事人工智能领域的研究和开发，将数据挖掘技术应用于人工智能算法中。
4、咨询师：为企业提供数据挖掘和数据分析方面的咨询服务，帮助企业提升数据驱动决策能力。
5、教育与科研：在高校、科研机构从事数据挖掘技术的研究和教学工作。
专业特色
1、产学研结合：与国内外知名企业、科研机构合作，为学生提供实习和实践机会。
2、国际化视野：引进国际先进的数据挖掘技术和课程体系，拓宽学生的国际视野。
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3、注重实践：注重培养学生的实践能力和解决实际问题的能力，提高学生的就业竞争力。
4、跨学科培养：融合数学、计算机、统计学等多个学科知识，培养学生的综合素质。
数据挖掘技术与应用专业为有志于从事数据挖掘、数据分析等领域的人才提供了广阔的发展空间，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术人才将越来越受到市场的欢迎，本专业毕业生将在就业市场上具有明显的竞争优势。
标签： #数据挖掘技术与应用学什么
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