01培养目标

本专业注重实践能力培养，通过项目驱动、理实一体化的教学模式，使学生能够熟练运用各种人工智能数据工程技术工具和平台，解决产业数字化转型中的实际问题，成为具有创新精神和实践能力的人工智能数据工程技术专业人才。

本专业的课程设置涵盖了人工智能数据工程的核心理论和关键技术，包括Python程序设计、数据库应用技术、数据采集与ETL技术、大数据处理技术、机器学习、数据可视化技术、大模型技术、自然语言处理技术、深度学习应用技术等。学生将学习如何使用主流开发工具和平台来设计、实现和优化数据采集处理流程、大数据平台运维方案、AI数据准备流程以及大模型应用系统，能够独立进行数据工程项目的开发和应用。

通过三年学习，学生将系统掌握从数据采集、处理、分析到AI应用的全链路技能，成为具备“数据驱动思维、AI工程能力、产业服务意识”的高素质技术技能人才。

02专业的特色与优势

2-1未来发展

数据是数字经济时代的“石油”。国家“十四五”规划明确提出，要加快培育数据要素市场，推动人工智能与实体经济深度融合。2024年《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动，将数据工程技术纳入关键核心技术攻关范畴。随着“东数西算”工程的全面实施，全国范围内对数据工程技术人才的需求呈现爆发式增长。

据中国信息通信研究院数据，2023年我国人工智能核心产业规模达5784亿元，大数据产业规模达1.74万亿元。预计到2030年，我国人工智能产业规模将突破1万亿美元，数据工程领域人才需求年均增长超25%。

2-2人才缺口

当前，人工智能领域的竞争，主要体现为人才之争。根据中国信息通信研究院监测，截至2025年9月，我国人工智能企业超5300家，产业规模超9000亿元。在“人工智能+”行动推动下，数据工程领域人才供需比约1:10，年增速超30%。

数据人才特别紧缺的领域：数据采集与ETL、数据标注、大模型应用开发、数据平台运维等——这些正是本专业培养的核心方向

2-3就业领域

本专业毕业生在人工智能领域拥有广泛的就业机会和多样化的就业方向。以下是一些常见的就业领域和就业方向：

互联网企业

就业于互联网企业，从事数据分析、大模型应用开发等工作，参与电商用户行为分析、智能推荐系统开发等

金融机构

在金融机构从事数据风控、数据治理等工作，应用人工智能技术进行反欺诈模型数据准备、信用评分系统优化

制造业

在制造业中应用人工智能技术，参与工业大数据处理、产线质量预测等项目，提高生产效率和产品质量

能源行业

从事数据平台运维、AI数据工程等工作，参与能源数据实时分析、能耗优化模型支撑等项目

医疗健康领域

参与医疗数据标注、医学影像处理等人工智能医疗项目，帮助提高医疗诊疗水平

智慧城市

从事政务数据处理、城市数据分析等工作，参与交通流量预测、政务服务数据治理等项目

智能交通

从事数据分析、数据平台运维等工作，参与实时路况处理、自动驾驶数据准备等项目

教育科技

参与教育科技领域，从事教育数据分析、学习系统开发等工作，提升教学效果和学习体验

随着新一代信息化技术的快速发展，传统产业在逐步向智能化产业过渡，“智能+”行业已经成为大势所趋。因此，需要“智能”和信息化的行业都是本专业的就业领域。

2-4就业形势

目前人工智能行业人才缺口巨大，并且在高度跨学科复合型人才的标准下，人才短缺将会长期存在。“物以稀为贵。”人才需求如此之大，薪酬当然也随之水涨船高。

随着大数据、人工智能等技术在各行各业的应用持续深化，为吸引人才公司不断提升研发人员薪资待遇，数据工程相关岗位招聘起薪普遍具有较强竞争力。同时，核心岗位的人才招聘仍面临激烈竞争，人才需求量将会持续增长。

2-5职业规划

本专业毕业生拥有清晰的职业发展路径：

2-6毕业走向

本专业人才需求量暴涨
未来就业前景非常广阔

本专业毕业生凭借扎实的实操技能和项目经验，可在全国范围内的互联网企业、金融机构、能源企业、制造企业、数字科技公司等从事大数据开发、AI应用开发、数据分析等热门岗位，就业领域宽广，薪资水平领先。

学生毕业后可以选择继续深造
提升个人学历

学生毕业后可以选择参加统一的专升本考试升入统招全日制本科，或通过合作渠道继续提升个人学历和专业水平，增强核心竞争力，获得更好的就业机会和更广阔的发展前景。