为深化大数据管理与应用专业 2024 级学生的行业认知，汽车大数据系组织了为期一周的认识实习。此次实习采用 “校外实践 + 专题讲座” 的双线模式，为学生搭建起从理论到产业的认知桥梁。实习首日为校内准备阶段，学生们研读实习方案、筹备相关工具，以 “产业认知 - 岗位对标 - 能力自检” 为框架，为开启专业探索做好充分准备。
实习期间，学生们走进十堰市数字经济产业园，深入了解数字经济生态构建。在机械狗智能巡检、智慧购物数据推荐、智慧城市和低空经济等场景中，直观感受大数据在城市治理、民生服务中的应用价值。讲解人员针对数据安全、技术落地等问题现场答疑，推动理论认知与产业实践的融合。
紧接着，学生们走进湖北五小电子商务有限公司，通过实时数据看板见证大数据在精准营销、供应链优化中的决策价值，实地参观直播现场与运营后台，理解用户行为数据指标的业务含义。晚间，在 8305 教室开展数据治理讲座，高级项目经理程浪结合行业数据指出，当前数智人才缺口达 2500 万 - 3000 万，重点剖析数据标准、质量管控等核心要点，并以电商用户行为数据治理为例，指导学生建立 “数据规整” 思维，与白天实习形成闭环认知。
在此之后，学生前往十堰工业大数据中心，探索工业大数据在生产制造、设备运维全流程中的价值，通过实时监测平台见证数据对生产参数优化、故障预警的驱动逻辑。晚间，高瞻博士以 “大数据开发全流程” 为主题，详解 Hadoop、Spark 等技术框架，结合工业设备数据实时分析案例演示数据应用路径，为学生规划 “技术能力 + 行业场景” 的复合成长方向。
实习最后一天，主讲人杨赓维拆解大数据系统搭建逻辑，梳理数据开发工程师、BI 工程师等核心岗位的能力要求，结合美林数据在电力、制造等领域的 3000 + 落地案例，为学生勾勒 “技术落地 - 产业服务 - 职业发展” 的清晰坐标。
在七天的认识实习中，校外实践让学生触摸到数字经济在电商、工业、城市治理中的真实脉络，校内讲座则通过行业数据解读、技术路径拆解与岗位能力建模，夯实认知根基。认识实习学生反馈，“首次理解数据在不同行业的差异化价值”，此次认识实习正推动专业认知从碎片化信息向系统化职业规划进阶。
