从行业发展对于大数据人才的实际需求出发，以专业能力、从业素养、通用知识与人文素养为三维途径，驱动整个数据科学与大数据技术专业建设和人才培养活动，包括培养方案优化、师资培养、设课程体系设计、教学实践环境建设、落实教学环节和完成评价反馈等全过程循环设计。确保学生在学习过程中，创新实践能力可持续性发展和螺旋式上升，具备数据思维和解决复杂工程问题的能力，以此满足行业企业的人才需求，同时实现教育教学人才培养目标的达成。数据科学与大数据技术专业的建设目标及思路具体如下：

1、 优化人才培养方案，创新人才培养模式
在大数据课程体系设置、人才培养方案制定以及考核评估等方面，与企业联合，根据市场人才需求，结合大数据行业的用人岗位需求，依据国家教学规范要求和学校原专业的基础和办学定位，多方共同制定人才培养特色方案、专业授课计划以及考核评估标准。
2、丰富实践教学资源，提高学生动手实践能力
结合数据科学与大数据技术专业人才培养方案，构建具有本校特色的课程体系，建设丰富的实践教学资源，设计创新性、趣味性实践课程，将学习与实践实训充分结合。使得学生在进行的理论学习后可基于大数据教学实践环境的相应实践课程开展实践练习，提升学生对于知识点的掌握，提高其动手实践能力。
3、强化大数据综合实训，提升学生就业竞争力。
根据企业端用人的真实需求，将行业应用与专业学科的优势课程进行深度融合，提供基于企业各行业典型应用场景实训案例，将大数据在行业中的具体应用、解决相应问题的具体方法融入到教学活动中，实现专业与产业对接、课程内容与职业标准对接、教学过程与业务过程对接。通过结合实际案例应用场景教学，提高学生对在各领域的大数据分析实战能力，以协助学校完成培养数字化人才为目标，弥合高校人才培养与企业用人需求之间的鸿沟。
4、建设教学实践环境，打造大数据特色实验室。
立足于专业学科建设的根本，全面落实“产、学、研、监、用、评”一体化的思想和模式，创新建设教学实践、集中实训、应用创新、项目科研于一体的大数据实验平台，打造大数据特色实验室。整体从教学资源、实践环境着手，注重真实的实验环境，融入实操实训，结合行业项目训练，以岗位职业培养为导向，同时支持竞赛训练、以赛促学，满足不同的教学场景需求，为学生大数据分析能力培养及教师的工作提供强有力的支持。
5、加强校企联合培养，提高师资教学水平
高校师资在实践教学方面缺乏一定的项目实战经验，美林数据将与高校开展联合培养，学校组织团队实施公共课和基础课以及基础技术课教学，美林数据可派驻工程师承担专业核心课程的教学；同时，通过和企业互动合作，可建立双师型师资培养机制，提升师资整体的科研和实践教学水平。
6、深化校企合作，保障学生实习就业
以产业人才需求为导向，以实战型人才培养为目标，学校与企业充分利用各自的优势资源进行多方位的合作，联合共建大数据实践基地。一方面为学生提供良好的实习实践环境和实训项目，同时，由企业工程师和高校教师联合开展实训项目实践，提升学生的整体实践水平和社会竞争力，保证大数据相关人才培养的规格和质量。并通过高校与企业的良性互动，为学生实习就业创造良好的条件，保障学生实习就业，在学生专业实习阶段，让学生“走出去”，真正参与到企业的项目实践当中，了解在具体业务应用中如何使用大数据知识解决具体问题，提供学生实战应用能力，积累行业项目经验。真正参与到 企业的实践当中，进一步了解企业行业规范，增强 实践能力。