跨象乘云™ 的数据科学与大数据技术课程体系，是真正面向企业大数据业务的实践性课程，通过全仿真工程模型，教育技术工具，旨在帮助高等院校学生了解：各种大数据技术如何运作，这些技术应何时用于较大规模的大数据项目中，它们如何同时发挥作用，为企业提供最高的大数据项目投资回报率。该课程体系通过多个贯穿教学综合项目案例，旨在将大数据项目开发完整的生命周期与战略阶段 ——
- 大数据分布式架构（阶段1）
- 大数据采集和存储（阶段2）
- 大数据访问和处理（阶段3）
- 大数据统一和分析（阶段4）
- 大数据可视化分析（阶段5）
完整的嵌入高等院校数据科学与大数据技术专业（080910T）人才培养方案与教学计划当中。每个阶段均包括 Hadoop 核心组件和生态系统技术以及大数据技术或产品。学生将学习信息管理系统如何采用一种全面的方法将大数据（非结构化和半结构化）与关系数据（结构化）进行整合，从而发现更多大数据池中的价值。对应相关课程模块教学与实验需求，提供完整的大数据工程实践系统环境：包括：大数据生态圈核心组件，大数据教育技术工具，数据处理中间件，大数据数据仓库，NoSQL 数据库，教学及科研用示例数据源，以及面向特定专业及行业应用方向开发，管理，调优等功能的应用软件，满足相关教学与实验所需的实验操作。跨象乘云™ 大数据工程实践系统环境，保持每年随技术升级至少三次整体更新，提供未来 3 年系统及组件升级服务，含：操作系统，数据库，软件；课程体系及教材，实验，项目案例，源代码，教学用数据案例等教学资源。
同时，作为驱动新一代人工智能产业发展的三驾马车，数据科学与大数据技术和人工智能之间已形成密不可分的关联，结合当前国家新一代人工智能发展战略，跨象乘云™ 引入面向深度学习与新一代人工智能，机器学习，特征工程等相关前沿课程，进一步提升学生职业竞争能力及高校科研层次。
专业课程目录包括 ——