培养德智体美全面发展，基础理论扎实，富有创新精神和创业能力，具有沂蒙精神特质和国际视野，掌握数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的数学、统计学和计算机科学的基础知识，大数据建模、高效分析与处理、统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能，能胜任大数据分析与挖掘、大数据处理系统开发与构建等工作的高级专门科学技术人才。
主修课程：
主要课程：高等数学I、线性代数、大数据分析的Python基础、概率论与数理统计、Java语言程序设计、大数据基础、计算方法、机器学习、大数据基础导论、大数据行业案例导论、大数据开发、TensorFlow基础、Spark开发、HTML5、Hadoop开发、数据可视化基础。
学制与层次：
四年，本科。
就业与发展方向：
- 本专业考试合格学生100%免费推荐就业，资深HR经理给学生讲授职业生涯规划，并进行就业辅导
- 就业企业: 主要集中在北上广深一线城市和大多数二线城市, 就业企业具体包括但不限于青苔数据以及旗下关联公司、阿里系公司、中关村软件园入住互联网公司、一二线主流互联网公司和软件公司、政府、企业和事业位等。
- 就业岗位: 主要包括大数据开发工程师、数据可视化工程师、算法工程师、大数据ETL工程师、数据分析师和运营等。
- 就业前景: 根据IDC报告，2019年全球大数据市场规模将达到1250亿美金，中国在全球大数据市场占比将超过8%（超过650亿人民币）。考虑到和大数据相关的行业软件、解决方案、服务和硬件，整个大数据市场规模在2019年已经达到几千亿的规模，每年都在以非常快的速度递增。根据麦肯锡全球研究院的报告，中国未来3-5年内需要有180万人从事大数据相关的岗位，目前大约有150万人才缺口。
- 学生就业薪酬: 如下图（以大数据开发工程师为例）所示：
- 大数据开发工程师画像
大数据开发工程师是大数据开发领域两种主要开发岗位之一，是大数据从业人数最多的一个岗位，主要负责大数据和移动互联网时代的软件开发，熟悉分布式开发、多线程、海量数据等。大数据工程师的职业生涯发展规划和薪酬如上图所示，相比传统程序员有了更高的发展空间和薪酬待遇。大数据开发工程师与传统程序员的区别主要是：
1) 大数据开发工程师主要在分布式环境下进行各种开发；传统程序员主要在IOE架构下进行开发；
2) 大数据开发工程师需要熟悉在海量数据下如何进行高并发和多线程等操作； 传统程序员更多时候是在小数据量下进行有限的并发（并发数省级应用也就几百个数据库并发）和多进程开发。
3) 相比传统程序员，大数据开发工程师除了需要熟悉JAVA/PYTHON开发语言、关系型数据库和应用服务器以外， 还需要熟悉分布式下的关系型数据库服务、离线分布式计算平台、云计算提供的ECS服务等。 - 数据可视化工程师画像
数据可视化开发工程师是大数据开发领域两种主要开发岗位之一，在大数据领域从业人员仅次于大数据开发工程师。数据可视化开发工程师主要以大数据/计算机本专科为主，主要负责数据可视化以及WEB前端开发，熟悉HTML5/CSS/JS和各种BI报表工具、数据可视化工具等。
数据可视化工程师和传统WEB前端开发工程师的区别如下：
1) 数据可视化工程师主要在分布式环境下进行各种开发；传统WEB前端开发工程师主要在IOE架构下进行开发；
2) 数据可视化工程师需要熟悉在海量数据下如何满足高并发的访问需求，需要考虑如何在分布式下实现各种前端展现；传统WEB前端开发工程师更多时候是在小数据量下进行有限的并发。
3) 相比传统WEB前端开发工程师，数据可视化工程师除了需要熟悉JHTML5/CSS/JS以外， 还需要熟悉各种BI报表工具、数据可视化工具等。
数据可视化工程师的职业生涯发展规划和薪酬如下图所示，相比传统WEB前端开发工程师有了更高的发展空间和薪酬待遇： - 算法工程师画像
算法工程师主要是各个专业的本硕博，实现具体商业过程中算法的落地和优化（依赖算法软件工具，图形化或API），比如音/视频算法工程师、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、搜索算法工程师。 -
大数据ETL工程师画像
大数据ETL工程师以计算机或大数据本专科为主，主要负责大数据采集、加工、处理、海量数据存储、数据可视化、BI报表等，熟悉SQL语句处理，熟悉3NF、星型模型/雪花模型等。
大数据ETL工程师和传统ETL工程师的区别如下：
1) 大数据ETL工程师主要在分布式环境下进行各种开发；传统ETL工程师主要在IOE架构下进行开发；
2) 大数据ETL工程师需要考虑如何在分布式下实现大数据的采集、加工、处理、数据同步和海量存储；传统ETL工程师更多时候是在小数据量下进行ETL和数据存储；
3) 相比传统ETL工程师，大数据ETL工程师师除了需要熟悉传统数据仓库、动态数据仓库、数据挖掘的各种知识以外， 还需要熟悉离线分布式计算平台、分布式的大数据集成平台、数据云接入、分布式BI报表工具和分布式机器学习工具。
大数据ETL工程师的职业生涯发展规划和薪酬如下图所示，相比传统ETL工程师有了更高的发展空间和薪酬待遇：
- (1) 毕业第一年作为大数据开发助理工程师月薪最高可以达到15K（1万5千元），整体薪酬介于6K-15K，薪酬浮动取决于个人的大数据开发技术水平和项目经验、项目管理和沟通能力以及简单业务单元的架构能力、就业的城市等；
(2) 工作1-5年的大数据工程师月薪最高可以达到30K，整体介于10-30K；
(3) 工作5-10年的大数据资深开发工程师月薪最高可以达到60K以上，少数进入到头部互联网公司的年薪+股票期权可以达到几百万，整体介于20K-60K；
(4) 工作10年以上的大数据架构师月薪区间在40K-100K，最高每月现金收入可以超过10万元（股票期权没有计入）。
充分利用来自一线前沿互联网大数据公司的优势，面向各个企业培养实战型人才
(1) 人才培养体系同时覆盖阿里云大数据和开源大数据双体系，全面满足市场不同人才需求
(2) 由阿里云最有价值专家（阿里云MVP）进行授课，带领学生在阿里云大数据实验室真实环境中快速提升大数据实际动手能力, 学生毕业即具有大数据相关岗位工作满一年的技术水平；
(3) 每个学期都安排多场次的大数据业内大咖专题报告，以便开拓学生视野
(4) 培养学生考取阿里云大数据相关证书和相关“1+X”证书
公司创始团队来自国际顶级IT公司如阿里云、IBM、Oracle等，拥有丰富的大数据实际工作经验，目前青苔数据拥有200名大数据和人工智能技术人员，其中拥有阿里云认证的讲师数量30多人，公司还拥有阿里云最有价值专家（阿里云全球MVP） 8人；
（1）程永（永初），青苔数据CEO，阿里云MVP，前阿里云数据业务总经理，从业20年，著有《智慧的分析洞察》、 《数据仓库与数据挖掘》、《DB2 V9权威指南》等书；曾在清华大学进行《大数据平台核心技术》授课、北京理工大学进行《数据仓库与数据挖掘》授课，目前是南京信息工程大学（国家双一流）校外导师，是全国移动互联创新大赛评委；
（2）王艾军（清风），阿里云MVP, 拥有8年以上大数据和人工智能工作经验，主讲过数十场阿里云大数据认证（ACP）、阿里云大数据助理工程师认证（ACA）培训，主持开发了几十门阿里云大数据实验室实训课程；
（3）张兵，阿里云MVP，拥有20年以上Java开发、大数据开发经验，参与过数十个大型项目实施。