大数据技术与工程专业课程，旨在适应我国经济建设和社会发展对高层次专业人才的需要，培养应用型、复合式高层次工程技术和数据工程管理人才。掌握数据挖掘、智能信息处理、特种数据分析等领域的基础理论和宽广的专业知识、先进技术方法和手段，在领域的某一方向具有独立从事工程设计、工程实施，工程研究、工程开发、工程管理等能力。
研究方向
数据挖掘与机器学习
本研究方向以大量数据为对象，以探索和发现数据中潜在的规律和知识为核心，以优化决策、智能预测为目标，采用大数据、统计学习、运筹学、自然语言处理等理论，重点研究大数据处理、精准推荐模型与算法、热点事件传播与预测、群体行为分析等核心科学问题。其成果可以帮助政府、企业将大量数据转化为知识，服务于政府网络舆情管理；服务于企业提升关键绩效，增强综合竞争力的智慧和能力；服务于人类理解自身行为规律。
大数据可视分析
本研究方向以大数据为对象，以分析和表达大数据中蕴含的关系与价值为核心，综合运用统计学习、数据挖掘、可视化、人机交互、并行计算理论，重点研究多维数据、关系数据、时间序列数据、空间数据、文本数据等大规模数据的存储、表示和可视分析模型，并行处理算法，以及可视分析平台和工具的构建方法，解决食品安全、金融分析、商业运营中大数据的可视表示、交互分析和辅助决策问题。
领域大数据应用
本研究方向围绕食品、轻工、商业、互联网等领域的核心问题，在数据感知、采集、传输、存储、处理等环节开展基于云的资源整合和业务协作模型、方法、技术以及软件平台和实际系统的研究，同时在掌握领域数据基础上，结合各种统计、建模、数据挖掘和机器挖掘方法，开展相关特色应用，提供大数据间的共性和差异性分析，提升在领域应用中资源配置效率、风险管控能力。