选科要求以各高校实际招生要求为准，以上为该专业常见选科要求。

数据科学与大数据技术（授予工学学士学位）【培养目标和专业特色】本专业旨在培养掌握数据采集、存储、计算、分析、可视化全链路技术栈，将大数据技术与财经、金融、商务等行业深度结合，运用机器学习、数据挖掘技术解决复杂业务问题的能力的应用型人才。其核心竞争力在于数据价值转化能力，即从海量数据中提炼商业洞察、构建智能决策的综合能力。基于“技术+场景+智能”的三维能力体系，构成本专业毕业生在人才市场上的核心壁垒。 （1） 国家级教学质量认证：国家一流课程专业、浙江省一流课程专业、宁波市重点学科支撑，教学质量获权威认可；（2） 财经行业应用特色：依托学校财经类学科优势，重点培养金融大数据、商务大数据分析能力，精准对接银行、证券、电商等高薪行业需求；（3） 全栈式技术能力培养：系统掌握Python编程、大数据平台、机器学习、数据可视化等核心技术，具备从数据获取到价值输出的完整能力链；（4） 深度产教融合：与行业头部企业深度合作，资深工程师进课堂授课，真实项目进课程实践，确保所学即所用；（5） 完善的竞赛驱动体系：通过数学建模竞赛、“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、国家级大学生创新创业训练计划项目等学科竞赛和科研项目申报，以赛、研促学，强化实战能力，为就业增加核心竞争力。大数据实验实训平台【专业能力和素质】大数据全链路技术能力：数据采集、清洗、存储、计算、分析、可视化；机器学习与数据挖掘能力：构建预测模型、推荐系统、智能决策系统；行业场景应用能力：金融风控、精准营销、智能运营等实战场景解决方案；大数据平台运维能力：企业级大数据系统的部署、管理与优化；数据驱动决策能力：从数据中提炼商业洞察，支撑管理决策；学科竞赛【专业核心课程】工程数学、程序设计基础（Python）、应用统计学、Linux操作系统、数据库技术与应用、Python数据分析、大数据平台技术、机器学习、Web前端开发、数据挖掘科创训练营【就业前景和方向】（1） 行业需求旺盛：国家数字经济战略下，大数据人才缺口超百万，各行各业数字化转型带来持续性强劲需求；（2） 就业领域广阔：金融证券：银行数据中心、证券量化交易、保险精算部门；互联网科技：互联网企业数据分析、算法工程、产品运营岗位；政府机构：智慧城市、政务大数据、数据治理等部门；传统行业数字化：制造业、零售业、医疗健康等行业的数据智能岗位；（3） 核心就业岗位： 数据分析师、数据工程师、算法工程师、数据产品经理、大数据架构师等；（4） 深造与创业： 支持报考国内外知名高校研究生（计算机、人工智能、数据科学等方向），或依托专业技能自主创业。