近日，面向信息工程、计算机科学、智能制造等专业高年级本科生和研究生开设的专业核心课程——《大数据技术与应用》建设工作圆满完成，课程建设目标顺利达成，在教学创新、资源共享、人才培养方面取得丰硕成果。
本课程精准定位于培养学生掌握大数据领域核心理论与关键技术，提升综合分析、数据建模和工程实现能力，支撑智能制造、汽车工程、交通管理等新兴领域的人才需求，服务学校“新工科”与“双一流”学科建设战略。课程强调理论与实践融合，形成了鲜明的交叉融合与实践导向特色，为后续数据挖掘和算法应用奠定了坚实基础。
课程内容体系系统完整，涵盖了大数据基础理论、分布式系统与计算模型、大数据存储技术、数据分析挖掘、大数据可视化技术及实际应用案例开发。学生在深入掌握Hadoop、Spark、Hive、MongoDB等主流平台技术的同时，通过完整项目实践如交通预测、用户画像、电池故障诊断等真实案例，显著提高了实际动手能力和工程素养。
在教学特色方面，课程团队创新构建了“立体化教学资源体系”，开发了知识地图和超过32个教学视频，全面支持自主学习和翻转课堂实施。教学过程突出项目驱动与案例导向，聚焦新能源汽车领域如BMS故障诊断、驾驶行为分析和供应链优化，提升学生实践应用能力。同时，课程积极引导学生参与省级及以上竞赛，取得多项荣誉，彰显了课程建设的成果导向性。
课程采用了先进的混合式教学模式，结合线上资源学习与线下深度实践，实施翻转课堂、小组研讨、项目驱动教学方法，充分激发了学生学习积极性与创造力。考核评价体系涵盖平时作业、项目成果、小组汇报及期末论文，多维度考察学生能力，教学效果显著。
自课程开设以来，培养了大量具备优秀数据思维与工程能力的人才，部分学生在省内外竞赛中取得佳绩，并顺利进入吉利集团、电力公司等知名企业从事大数据分析与开发工作。学生作品如“新能源汽车用户画像构建与客户细分分析”“新能源汽车供应链优化方法分析”等，充分体现了高水平技术应用与创新意识。
教学条件建设上，学校配备了完善的大数据实验平台，支持Spark、Hadoop、Hive、Python等技术实训。同时，依托与吉利汽车研究院（宁波）合作共建的吉利星睿数据智能产业学院，课程能有效对接实际产业需求，显著提升学生的实践能力。
为扩大课程影响力，课程资源已通过校内智慧教学平台及大数据课程联盟网站向社会开放共享。此外，相关教学成果还被国内权威期刊和教育会议发表，进一步提升了课程的社会影响力。未来，该课程将持续深化建设，推动更多创新成果落地，为新工科人才培养提供坚实支撑。
