就业方向：

一、技术研发类

大数据工程师：负责大数据平台的建设，包括数据采集、存储、处理和分析，需要熟练掌握Hadoop、Spark等大数据处理技术，以及利用Java、Python等编程语言进行软件开发工作。

大数据开发工程师：基于Hadoop、Spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的部分开发工作。

二、数据分析类

数据分析师：主要负责收集、处理和分析数据，为企业提供决策支持，需要具备扎实的统计学和数据分析技能，能够熟练使用Excel、SQL、Python等数据分析工具，以及Matplotlib、Tableau等常用的数据可视化工具。

数据挖掘工程师：专注于从海量数据中挖掘有价值的信息和模式，通过运用机器学习、深度学习等算法，进行数据建模和算法设计，以支持业务决策和产品优化。

数据标注工程师：主要负责对各种类型的数据进行标注和处理，需要掌握数据标注、质量把控、工具运用与优化等多个方面的技能，为机器学习和人工智能算法提供高质量的训练数据。

三、运维管理类

大数据运维工程师：负责大数据基础平台的运维工作，保障平台的稳定可用，包括服务器、网络、存储等硬件设备的维护，以及Hadoop、Spark等软件系统的安装、配置、升级和故障排除。需要熟悉Linux/Unix系统及其脚本shell等，以及Java等编程语言。

主要课程：

计算机网络基础、Python程序设计、HADOOP技术与应用、数据库技术与应用、Linux操作系统、数据采集技术、面向对象程序设计、Python数据分析技术、数据预处理与数据标记、大数据挖掘技术与应用、数据可视化技术与应用、Spark大数据技术、人工智能概论、交换路由技术、Web前端技术等。

可考技能证书：

大数据技术（Python）中级证书、大数据应用工程师、大数据平台管理工程师、数据库系统工程师（初/中级）、程序开发工程师（初/中级）、阿里云大数据中级工程师证书、华为基础级别大数据工程师证书等。

校内外实训基地：

惠州GCH信创造配中心、广州小鹏汽车科技有限公司、广东泰迪智能科技股份有限公司、联想集团、金石易服（深圳）科技有限公司。