方向介绍：
“科学与工程可视化”方向围绕仪器仪表与信息处理，旨在培养具备跨学科能力的复合型人才，能够将传感器数据、工业设备状态信息、科学实验数据等转化为直观的可视化结果，辅助科学探索、工程优化和智能决策。该方向融合计算机图形学、仪器工程、信号处理、人工智能等领域的技术，重点解决复杂数据的采集、处理、分析与可视化问题，推动工业智能化、科研可视化和工程数字化转型。
培养目标：
1、知识体系：掌握计算机图形学、数据结构与算法、数据库原理等基础，理解科学计算与工程管理可视化理论；熟悉传感器原理、工业通信协议及信号处理技术，了解VR/AR等新兴可视化技术，具备工业设备运行原理认知。
2、能力要求：能针对复杂场景提出可视化方案，将抽象数据转化为直观图形；熟练使用Python/C++/JavaScript开发系统，基于开源工具或商业软件构建原型；运用AI与统计分析方法实现异常检测与趋势预测，具备跨领域协作与技术文档撰写能力。
3、工具应用：掌握Python/C++/JavaScript等编程语言及D3.js/Three.js/VTK/ParaView等工具；熟悉BIM/GIS平台（如Revit/ArcGIS）与大数据框架（Hadoop/Spark）；能利用TensorFlow/PyTorch开发智能模型，并通过边缘计算实现实时决策支持，形成全流程技术闭环。
4、就业岗位：可从事工业设备运维、智能制造系统设计、科学数据分析、实验室仪器开发、商业BI解决方案、智慧城市环境监测等工作，推动数据驱动的决策优化与场景应用。
5、发展预期：五年内成长为技术负责人、创业者或学术研究者，主导工业物联网/AI监控系统开发，参与国家级科研项目，或创办科技公司推动技术落地，持续适应AI/元宇宙等趋势，成为数据驱动决策与工程智能化转型的核心力量。
核心课程：
离散数学、计算机组成原理、程序设计基础、电工电子基础、信号与系统、计算机操作系统、数据库系统原理、计算机网络、数据结构、软件工程、面向对象程序设计、人机交互技术、Web编程基础、Python程序设计、机器学习与数据处理、计算机图形学、数字图像处理、电子电路CAD技术、智能传感器、嵌入式系统、控制工程基础、工业网络与总线
就业前景：
科学与工程可视化方向融合计算机图形学、仪器工程、人工智能等跨学科技术，培养具备数据采集、处理、分析与可视化能力的复合型人才，广泛服务于工业物联网、科研数字化及智慧城市等领域。毕业生可从事工业设备运维、智能制造系统设计、科学数据分析、智慧城市环境监测等岗位，核心竞争力体现在跨学科知识结构（如传感器原理、工业协议、AI算法）、全流程工具链掌握（Python/C++/JavaScript、D3.js/VTK、TensorFlow/PyTorch）及行业应用经验。随着工业元宇宙、数字孪生等新兴技术崛起，该方向岗位需求持续增长，预计未来五年年增长率超20%。职业发展路径涵盖技术专家、管理岗位或科研方向。该方向毕业生将成为推动数据驱动决策与工程智能化转型的核心力量，就业前景广阔且具备长期发展潜力。
学院简介
