智能网联汽车技术专业作为与交通行业紧密结合的热门专业，课程知识涉及领域较多，学习内容涉及交通信号控制、软件工程、人工智能、计算机视觉等多领域学科。然而由于专业课时有限，授课老师没办法在所有方面对学生进行全面细致的讲解和辅导，只能有针对性有重点的开设课程。对于没有涉及的课程，如无人驾驶、人工智能等热门就业课程，大多数都是“师傅领进门，修行在个人”。 导致大多数学生对业内前沿知识了解不深，进而导致就业局势不利。针对这一问题，本文提出一种基于大数据和机器学习的智能网联汽车技术专业就业培训解决方案，旨在利用大数据和机器学习方法通过自适应教学和项目化实战课程提高学生的学习效果和企业实战能力，并通过与企业建立联系，为学生提供去企业实训的机会，使得学生能清楚地了解企业需要什么样的人才，从而在平台上有选择性的学习相应的专业知识，弥补课程学时不足的问题，提高就业能力。