大数据应用学院由原财税学院更名组建，是学校顺应数字经济发展、推进数智转型、打造“数据赋能+行业应用”特色优势的重点二级学院。学院立足职业教育办学定位，坚持立德树人、产教融合、数智赋能、特色发展办学理念，深度对接大数据产业、数字财经、智慧审计等领域需求，构建“技术+应用”“数据+行业”的复合型人才培养体系，着力培养适应新时代数字经济发展的高素质技术技能人才。

大数据应用学院现开设大数据技术、大数据与审计、商务数据分析与应用和人工智能数据工程技术四个特色专业，聚焦数字经济发展需求，紧扣行业岗位核心能力，构建“数据采集—分析处理—智能应用—行业赋能”全链条人才培养体系，产教深度融合、课程精准对接产业，着力培养高素质复合型数字化技术技能人才。

大数据应用学院现有21名教师，其中博士4人，在读博士1人，学院硕士学位教师占比95%，“双师型”教师占比95%。

近三年，学院在各类高水平竞赛中屡获佳绩。荣获“互联网+”大创赛国赛金奖1项，省赛一等奖1项，三等奖3项；荣获江苏省教学能力比赛二等奖1项，三等奖1项；荣获江苏省职业院校技能大赛教师组一等奖1项，二等奖7项，三等奖7项，荣获江苏省职业院校技能大赛学生组一等奖1项，二等奖2项，三等奖2项；荣获苏北地区高校心理健康教育手工制作大赛一等奖1项；荣获2025江苏省职业院校创新创业大赛一等奖1项；荣获第四届江苏高校心理情景剧大赛三等奖1项。

大数据应用学院将持续深化内涵建设，推进专业升级、产教融合与社会服务，努力建设特色鲜明、省内有影响的大数据应用技术技能人才培养高地，为数字经济发展、教育强国建设与学校高质量发展贡献力量。

大数据技术专业介绍

【专业介绍】

大数据技术专业是适应数字经济时代需求而设立的新兴专业，我校是首批开设大数据技术与应用专业的高职院校之一，主要面向大数据采集、存储、处理、分析与应用等领域。该专业旨在培养具有扎实的计算机科学基础，掌握大数据技术基本理论和应用技能的高素质技术技能人才。在信息爆炸的时代，数据已成为重要的生产要素，大数据技术专业应运而生，为各行业提供数据处理与分析的专门人才。

大数据技术专业涵盖数据采集、存储、处理、分析、可视化等核心环节，涉及数据科学、统计学、计算机科学与技术等多个学科领域。我校引入大数据企业真实项目，让学生在校期间就能接触到实际的大数据平台和工具，实现学习与实践的紧密结合。同时，专业课程体系紧密对接大数据产业岗位需求，注重培养学生的实践能力和创新精神，使其毕业后能够胜任大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师等岗位，满足大数据时代对复合型技术人才的迫切需求。

【培养目标】

大数据技术专业的培养目标是培养德、智、体、美、劳全面发展，掌握扎实的大数据技术基础理论和技能，具有良好的职业道德和创新精神的高素质技术技能人才。具体而言，毕业生应具备以下能力和素质：

专业技能：掌握大数据技术的基本原理和方法，能够熟练使用大数据平台和工具进行数据采集、存储、处理、分析和可视化等操作。

数据分析能力：具备数据分析和挖掘能力，能够运用统计学和机器学习方法对大数据进行分析，提取有价值的信息。项目实践能力：通过实践教学和实训项目，培养学生的工程实践能力，能够将所学知识应用于实际项目中，解决实际问题。

职业素养：具有良好的团队协作精神和沟通能力，遵守数据安全和隐私保护等职业道德规范，能够适应大数据行业快速发展的需求。

通过上述培养目标，本专业毕业生能够胜任大数据相关岗位，如大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据库管理员等，为数字经济发展提供有力的人才支撑。

【主干课程】

大数据技术专业的主干课程涵盖了从基础理论到应用实践的多个方面，旨在全面提升学生的专业知识和技能。以下是该专业的主要课程：

职业能力基础课程：大数据导论、、MySQL数据库、Linux操作系统、计算机网络技术、C语言程序设计等。

职业能力核心课程：Python程序设计、Python数据分析与可视化、Web前端开发、Hadoop大数据技术、云计算技术、Java程序设计等。

职业能力发展课程：机器学习技术、微信小程序、图形图像处理等。

以上课程构成了大数据技术专业的核心知识体系，通过理论教学与实践操作相结合，使学生能够系统掌握大数据技术的各个环节。除了以上课程，学生还将在实践教学中接触到真实的大数据项目和企业案例，在项目实践中深化对课程内容的理解和应用。

【技能证书】

为了提升学生的就业竞争力，大数据技术专业通常鼓励学生考取相关的职业技能证书。以下是一些与大数据技术相关的主要技能证书：

大数据分析师职业技能等级证书：由教育部教育管理信息中心等机构颁发的大数据分析师认证，旨在考核学生在大数据分析、数据挖掘、可视化等方面的技能水平，是大数据领域的权威证书之一。

数据分析师职业资格证书：国家职业资格认证中的数据分析师（三级/高级工），考核内容包括数据分析方法、数据处理工具、数据分析报告撰写等，是衡量数据分析师专业能力的重要依据。

大数据工程师相关认证：一些国际知名的大数据厂商提供的认证，如Hadoop大数据分析师认证、Spark应用开发认证等，这些认证能够证明学生对特定大数据技术平台的掌握程度，在就业市场上具有一定优势。

数据库管理相关证书：如Oracle数据库认证（OCP）、MySQL数据库认证等，这些证书反映了学生在数据库管理和维护方面的技能水平，对于从事大数据平台运维、数据库管理等岗位非常有帮助。

通过考取上述证书，学生不仅可以获得对自身技能的认可，还能在求职时增加竞争力。高职院校通常会为学生提供考证辅导和培训，帮助学生顺利通过相关考试。同时，企业也越来越重视应聘者的证书背景，拥有相关技能证书的毕业生在就业市场上更具优势。

【就业前景】

随着大数据时代的到来，大数据技术专业的毕业生就业前景十分广阔。各行各业对大数据人才的需求持续增长，就业方向也日益多元化。以下是本专业毕业生的主要就业领域和岗位：

互联网企业：互联网行业是大数据技术应用最广泛的领域之一。毕业生可以进入大型互联网公司，担任大数据工程师、数据分析师或数据挖掘工程师等职位，负责构建和维护公司的大数据平台，进行用户行为分析、推荐系统开发等工作。

金融行业：在银行、证券、保险等金融机构，大数据技术用于风险控制、信用评估、精准营销等。毕业生可以从事金融数据分析师、风控模型工程师等工作，利用大数据为金融决策提供支持。

电信行业：电信运营商需要处理海量的用户数据，用于网络优化、用户画像和精准营销。大数据技术专业毕业生可在电信企业担任数据分析师、大数据运维工程师等，负责数据的采集、分析和网络优化。

制造业：制造业企业通过大数据实现生产过程优化和质量控制。毕业生可以进入制造企业担任工业大数据分析师或智能制造工程师，利用大数据分析生产数据，提高生产效率和产品质量。

政府和公共事业：政府部门和公共服务领域也在积极应用大数据技术，如智慧城市、公共卫生、交通管理等。毕业生可以在政府机构或相关事业单位从事数据分析与决策支持工作，为公共管理提供数据依据。

其他行业：除了上述行业，物流、电商、医疗、教育等领域也对大数据人才有需求。例如，电商企业需要数据分析来优化运营和用户体验，医疗机构需要处理医疗大数据来辅助诊断和医疗管理。

从就业岗位来看，大数据技术专业毕业生主要从事大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据库管理员、大数据运维工程师等岗位。

大数据与审计专业介绍

【专业介绍】

大数据与审计专业是顺应数字经济发展与科技强审趋势、对接审计监督新要求设立的专业，为我校大数据与会计专业群核心专业之一。本专业立足江苏、服务长三角，面向会计师事务所、企事业单位及政府审计机关，以审计为基础、以大数据为支撑，秉持“数据赋能、业审融合”的育人理念，深度融合审计实务与大数据技术，致力于培养既懂传统审计，又精通数据稽查、智能审计与数字风控的高素质技术技能人才。

专业依托省级现代服务业实训中心、大商科智慧实训中心，建有审计智慧教室、“以审代训”实训中心等教学实训载体，引入企业真实审计项目与数字化审计平台，实现“学习—实训—上岗”的无缝衔接。本专业与连云港市审计局、连云港港口集团、江苏苏亚金诚会计师事务所、连云港天凯会计师事务所等多家单位共建实训基地，构建“政行校企”协同育人机制，精准对接审计助理、内部审计、大数据风控、内控合规等岗位需求，为数字审计领域输送“懂审计、精数据、守诚信、善实操”的专业人才。

【培养目标】

本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，践行社会主义核心价值观，具有良好职业道德、人文素养、数字素养和工匠精神，掌握专业知识，具备核心能力，能够在会计师事务所、企事业单位、政府及公共部门从事审计鉴证、内部审计、大数据风控、财务监督等工作，适应新时代审计数字化转型需要的高素质技术技能人才。

专业技能：熟练掌握社会审计、政府审计、内部审计全流程，能够独立完成风险评估、控制测试、实质性程序、审计取证、工作底稿编制及审计报告撰写；能够运用大数据工具开展财务数据的采集、清洗、整理、分析与可视化工作，熟练借助数字化审计平台实施大数据筛查、疑点定位与穿透核查。掌握企业财务会计、成本核算、纳税申报等业务技能，具备财务数据核查能力，可精准识别财务风险与违规问题；熟悉企业内部控制规范与流程，能够开展内控评价、风险识别、风险应对及制度完善工作，具备财务监督与合规管理能力。

职业素养：能够拥护党的领导，坚守正确政治方向，恪守国家财经法律法规、审计准则与职业规范，坚持依法审计、客观公正；坚守审计职业操守，做到独立、客观、公正，对审计结果负责；具备数据思维、信息素养与数字化学习能力，主动适应审计智能化、信息化转型，持续更新知识、提升技能。

【主干课程】

大数据审计专业的主干课程涵盖了从基础理论到应用实践的多个方面，旨在全面提升学生的专业知识和技能。以下是该专业的主要课程：

职业能力基础课程：会计基础、经济学基础、管理学基础、经济法基础、财政与金融、企业财务会计等；

职业能力核心课程：企业财务会计、大数据审计基础、统计学基础、审计实务、内部审计、大数据财务管理、税法、Python实务与应用、Excel在财务中的应用、RPA财务机器人开发与应用等；

职业能力发展课程：企业内部控制与风险管理、证券投资、智能化成本核算与管理、政府会计、税收筹划、财务报表分析（审计方向）、数字化管理会计、商务礼仪、电子商务、WPS Office办公软件应用、图形图像处理等；

综合实训课程：会计基础实训、审计综合实训、跟岗实习（动态真账平台）等。

以上课程构成了大数据审计专业的核心知识体系，通过理论教学与实践操作相结合，使学生能够系统掌握大数据技术在审计领域应用的各个环节。学生可在实践教学中接触真实的大数据审计项目与企业案例，通过项目实践深化对课程内容的理解与应用能力。

【技能证书】

本专业高度重视课证融通与职业能力培养，积极引导学生考取国家认可、行业通用、就业含金量高的权威证书。

在专业技术等级证书方面，学生可报考初级审计师、初级会计师、初级经济师等国家初级职称证书。其中，初级审计师为审计专业对口职称证书，侧重考查审计理论与实务操作能力；初级会计师是财经领域基础准入类证书，覆盖会计核算、财税处理等核心技能；初级经济师为财经通用职称证书，可选择财政税收、金融、工商管理等方向，全面提升经济管理与综合分析能力，三者均由国家人社部与行业主管部门联合颁发，全国有效、企事业单位广泛认可。

在国家职业资格证书方面，学生可重点备考注册会计师（CPA）专业阶段、资产评估师等高端证书。注册会计师是财经审计领域极具权威性的职业资格，是进入会计师事务所、从事高端审计与财务工作的核心资质；资产评估师具备资产价值评定、核查与鉴定专业能力，与审计资产核实、风险评估高度契合，是拓展职业发展空间、提升就业竞争力的重要资格。

在职业技能证书方面，学生可根据自身发展规划，选择对应层级、方向的证书报考。可以考取智能审计职业技能等级证书、审计信息化应用职业技能等级证书、CDA数据分析师（LevelⅠ）等数字化相关证书，匹配大数据与审计专业的数字化技能培养要求，强化数据分析、数据处理能力，进一步贴合行业数字化转型下的岗位需求，为求职就业增添优势。

学院依托专业课程体系，为学生备考提供系统辅导与支撑，助力学生以证强能、以证就业。

【就业前景】

本专业就业面向广泛、岗位适配度高，毕业生主要进入会计师事务所、企事业单位、政府及公共部门、金融机构、财税服务机构等领域就业，可从事审计助理、内部审计、大数据风控、合规核查、资产评估、财务监督、内部控制等岗位工作。当前数字审计、科技强审全面推进，兼具审计专业能力与大数据技术的复合型人才供不应求，毕业生就业稳定、发展空间广阔。从业3—5年可成长为审计主管、内审经理、风控主管、资产评估专员等骨干人才，职业晋升路径清晰，就业质量与社会认可度高。

商务数据分析与应用专业介绍

【专业介绍】

商务数据分析与应用专业是一门融合统计学、计算机技术和商业管理的新兴交叉学科专业，其核心目标是培养学生掌握数据分析的方法和工具，能够从海量的商业数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。该专业注重将数据分析技能应用于市场营销、运营管理、金融财务等领域，培养既懂数据分析又了解商务业务的复合型人才。近年来，随着大数据时代的到来，企业对数据分析人才的需求激增，商务数据分析与应用专业应运而生，成为高职院校中热门的专业方向之一。

【培养目标】

商务数据分析与应用专业的培养目标是使学生成为具备扎实数据分析能力和商务思维的专业人才。具体而言，毕业生应能够熟练运用数据分析工具和技术，对企业的业务数据进行收集、清洗、分析和可视化呈现；具备解读数据分析结果并据此提出商业建议的能力，能够为企业的市场推广、运营优化、风险控制等决策提供数据支持。同时，本专业注重培养学生的团队协作和沟通能力，使其能够在跨部门团队中有效交流分析结论，推动数据驱动决策在组织中的应用。通过理论学习与实践训练相结合，毕业生将在大数据时代胜任数据分析专员、数据分析师、市场分析师等岗位，为企业的数字化转型和商业决策提供智力支持。

【主干课程】

商务数据分析与应用专业的课程体系紧密围绕数据分析技能和商务知识展开。

数据分析基础课程：涵盖统计学原理、概率论、数据挖掘基础等内容，使学生掌握数据分析的基本理论和方法。

数据分析工具与软件：包括Excel高级应用、数据库原理与应用、SQL语言、Python语言编程、Python数据分析等课程，培养学生熟练使用数据分析工具的能力。

商务与管理课程：为了使学生了解数据分析在商业环境中的应用，专业设置了市场营销、财务管理、运营管理、商务智能等相关课程。这些课程帮助学生掌握商业流程和业务知识，从而能够将数据分析结果与实际业务决策相结合。

数据可视化与决策支持：包括数据可视化技术、商业智能工具（如Power BI、Tableau等）以及决策支持系统等课程。通过这些课程，学生学会将分析结果以直观的图表和报告形式呈现，提高决策支持的有效性。

实践实训课程：为了提高学生的实践操作能力，本专业通常安排大数据分析实践、数据分析综合实训、企业实习等实践环节。在实践中，学生将运用所学知识解决实际商业案例中的数据分析问题，积累项目经验，提高分析思维和问题解决能力。

【技能证书】

为了增强学生的就业竞争力，商务数据分析与应用专业鼓励学生考取相关的职业资格证书或技能认证。

【就业前景】

数据分析专员/数据分析师：毕业生可以在各类企事业单位从事数据分析工作，担任数据分析专员或数据分析师。他们的主要职责是收集、整理和分析业务数据，为企业决策提供数据支持。

市场调研与分析：在市场调研公司、咨询机构或企业市场部门，毕业生可以担任市场研究员或市场分析师。他们负责收集和分析市场数据，撰写市场调研报告，为企业制定市场策略提供依据。

商业智能分析师：在大型企业中，商业智能（BI）分析师是一个重要的岗位。他们利用商业智能工具和数据仓库，为企业管理层提供可视化的数据分析报告和决策支持。毕业生可以在制造业、零售业、金融业等行业担任商业智能分析师，帮助企业通过数据洞察优化运营和战略。商业智能分析师通常需要具备良好的沟通能力，能够将复杂的数据结果以易懂的方式呈现给非技术背景的决策者。

数据运营专员：在互联网公司和科技企业，数据运营专员负责监控和分析产品或业务的数据指标，通过数据分析来优化产品功能和用户体验。

金融与风险管理：在金融机构，如银行、证券、保险等，需要大量数据分析和风险管理人才。毕业生可以从事金融数据分析、风险控制、信用评估等工作。

除了上述主要方向，商务数据分析与应用专业的毕业生还可以在政府部门、科研机构、咨询公司等单位从事数据分析相关工作。总体而言，数据分析已经成为各行各业的通用技能，掌握这一技能的人才在就业市场上具有明显优势。

人工智能数据工程技术专业介绍

【专业简介】

本专业立足数字经济与人工智能产业发展需求，聚焦人工智能数据全生命周期处理与工程化应用，注重实践能力与工匠精神培养。通过实训教学、项目实践、企业实习等方式，将理论知识与产业应用深度结合，毕业生可胜任人工智能数据服务、数据治理、模型训练与测试、智能体开发、AI系统运维等岗位，满足人工智能技术落地与行业数字化转型的人才需求。

【培养目标】

培养思想政治坚定、德技并修、全面发展，适应人工智能与信息技术产业发展需要，具有良好职业道德、工匠精神和创新意识，掌握数据采集与预处理、数据标注、数据库应用、大数据分析、大模型数据工程、多模态数据处理、智能体开发、AI系统运维等知识与技术技能，面向软件和信息技术服务行业，能够从事数据工程、人工智能训练、数据分析、智能体开发、AI系统运维等工作，具备可持续发展能力的高素质技术技能人才。

【师资队伍】

本专业依托学校信息技术专业群，建有专兼结合、双师素质教学团队。现有专任教师8人、兼职教师3人，其中正高级工程师3人、副教授（高级工程师）4人，博士3人、硕士8人，双师型教师占比82%。教师团队拥有企业项目开发、挂职锻炼经历，同时聘请企业技术专家、省级产业教授参与教学，保障教学内容与产业技术同步。

【主干课程】

（一）职业能力基础课程

Linux操作系统、C语言程序设计、Java语言程序设计、计算机网络技术、Python程序设计、MySQL数据库、Web前端技术

（二）职业能力核心课程

数据采集及爬虫技术、多模态数据处理、大数据分析与挖掘、大模型数据工程、人工智能数据服务、知识库和知识图谱、数据集管理

（三）职业能力发展课程

数据可视化与分析、机器学习和深度学习、生成式人工智能实战、行业智能体设计与实践、智能体系统运维与优化、云计算与容器化、自然语言处理应用开发、计算机视觉应用

【软硬件支持】

学校建有18个信息技术类校内实训室，总面积2000余平方米，实训设备300余台（套），设备总值超500万元，可满足本专业实验实训需求。主要包括Python开发技能实训室、人工智能技术实训室、大模型应用实训室、云计算技术实训室、大数据技术实训室、信息安全基础实验室、网络攻防实验室等。已与紫光云、格创东智、南京巅峰数据服务等企业建立校外实训基地，为学生提供实习、顶岗实践平台。

【就业前景】

本专业深度对接人工智能、大数据、大模型、智能体等新一代技术产业需求，契合国家数字经济发展战略与区域数字化转型方向。随着大模型应用普及、智能体技术快速落地，数据采集、数据治理、模型训练、智能体开发、AI系统运维等岗位人才需求持续增长。

毕业生主要面向数据工程技术人员、人工智能训练师、商务数据分析师等职业，可从事数据采集与处理、数据标注、AI模型训练与测试、数据分析、智能体开发、多模态数据处理、AI系统运维等工作，就业覆盖软件与信息技术服务、互联网、智慧城市、智能制造、智慧金融、智慧医疗等领域。

随着人工智能与各行业深度融合、智能体在政务、金融、工业、服务等场景规模化应用，本专业人才需求将持续扩大，职业发展路径清晰，就业空间广阔。