大数据智能技术专业是一个与大数据相关的高级学科领域。它结合了数据科学、机器学习、人工智能和数据分析等多个学科的知识，旨在培养学生具备处理、分析和应用大数据的能力。在当前信息爆炸的时代，大数据智能技术专业对于从海量数据中提取有价值信息，并为企业和组织提供决策支持非常重要。
如何培养大数据智能技术专业的能力呢？以下是一些关键课程和技能要求：
1. 数据管理和存储：学生应该学习相关数据库技术，如SQL、NoSQL和Hadoop等。他们也应该了解大数据存储和处理的技术，如分布式文件系统和数据仓库。
2. 数据分析和挖掘：学生需要学习数据分析的基本方法和技巧，包括统计学、机器学习和数据可视化等。他们应该能够使用各种数据分析工具和编程语言，如Python、R和MATLAB。
3. 机器学习和人工智能：学生需要熟悉机器学习和人工智能的基本概念和算法，例如决策树、支持向量机和神经网络。他们应该能够开发和训练机器学习模型，以解决实际问题。
4. 大数据应用和案例研究：学生应该了解各个行业中大数据应用的案例，如金融、医疗、零售和互联网等。他们还应该学习如何将大数据技术应用于实际业务场景，并提出有效的解决方案。
5. 数据隐私和安全：学生需要了解数据隐私和安全的重要性，并掌握相关的加密和隐私保护技术。他们应该能够设计和实施安全的大数据系统，以保护用户隐私和数据安全。
对于学生来说，除了学习上述的专业知识和技能，还有一些实践和交流的途径可以提高自己的能力：
1. 实习和项目经验：尽量在大数据相关的企业或组织进行实习，亲身参与真实的数据处理和分析项目。这样可以锻炼自己的能力，并了解实际业务的需求。
2. 参加竞赛和研究项目：参加数据分析和机器学习的竞赛，如Kaggle和天池比赛，可以提高自己的技能和解决问题的能力。积极参与相关的研究项目，与同行交流和合作，扩展自己的专业网络。
3. 持续学习和跟踪新技术：大数据领域的技术发展非常迅速，学生需要保持持续的学习和更新自己的知识。阅读相关的学术论文和技术博客，参加相关的培训和研讨会，以跟踪最新的研究进展和技术趋势。
大数据智能技术专业涉及广泛的知识和技能，从数据管理和分析到机器学习和人工智能。学生需要通过学习专业课程，实践项目经验，参加竞赛和研究项目等方式来提高自己的能力。这个专业在当前和未来的信息时代中，有很大的发展潜力，并为学生提供了广阔的就业和创业机会。