上海大学数据科学与大数据技术专业是交叉学科，以统计学、数学、计算机科学为三大支撑，融合生物学、医学、经济学等领域的应用拓展性学科。具体课程设置和培养方向如下：

一、核心基础课程

数学类

数学分析、高等代数、概率与统计、线性代数等，为数据建模和算法设计奠定基础。

信息与计算基础

数据结构、算法分析与设计、数据库系统概论、计算机系统基础等，培养数据处理与存储能力。

数据科学导论

介绍数据科学的基本概念、方法和应用场景，引导学生进入数据领域。

二、专业核心课程

大数据技术方向

大数据基础、Hadoop体系、Spark编程、Kafka分布式流处理等，掌握大数据存储与计算框架。

数据分析与挖掘方向

Python编程、机器学习、深度学习、非结构化数据分析等，培养数据挖掘与可视化能力。

数据库与系统方向

关系型数据库、NoSQL数据库、内存数据库及数据库优化，提升数据管理能力。

三、选修拓展课程

人工智能与机器学习 ：结合深度学习算法提升数据预测能力；

数据安全与隐私保护 ：学习数据加密、隐私计算等前沿技术；

行业应用案例 ：如医疗大数据、金融风控等领域的实践课程。

四、实践与综合能力培养

实验课程 ：通过数据采集、处理、分析等实验项目，强化动手能力；

项目实践 ：参与开源项目或企业实习，积累实战经验。

五、知识结构特点

该专业注重“二专多能复合型”人才培养，既掌握扎实的统计学、数学基础，又具备编程、大数据处理等实践能力，可从事数据工程师、数据科学家、数据产品经理等岗位。

以上课程设置综合了学术研究与行业需求，建议考生结合自身兴趣和职业规划选择方向。