科技是第一生产力。社会的发展,人们生活水平的不断提高,都与科学技术的进步密不可分。其中,大数据、云计算、物联网等信息技术的发展尤为重要。作为了解国外科技最新发展趋势的途径,科技文本的翻译越来越受到人们的关注。本论文所选翻译材料是刊登在IEEE期刊上的一篇名为Big IoT Data Analytics:Architecture,Opportunities,and Open Research Challenges的科技论文。文章为典型的科技类文本,语言具有以下特点:词汇方面使用大量的术语、专有名词以及缩略词;句法方面多使用长难句和被动句,名词性结构多;语篇逻辑性强,行文连贯。此外,为方便目标读者更清晰准确地理解文章内容,这种科技文本的翻译要求译者语言简洁,能够准确传达原文信息,表达严谨规范。因此,选择合适的理论指导翻译实践十分重要。彼得·纽马克根据语言功能将文本划分为表达型文本、信息型文本和呼唤型文本,并针对这三种不同的文本类型,提出了语义翻译与交际翻译理论。语义翻译要求译者保留原文的语言形式,而交际翻译重视原文信息的传递与读者的反应。纽马克指出,语义翻译理论适合指导表达型文本的翻译,而交际翻译理论适合指导信息型文本与呼唤型文本的翻译。根据文本类型理论,科技文本旨在传递信息,属于典型的信息型文本。因此,本文选用纽马克交际翻译理论来指导翻译实践。在纽马克交际翻译理论的指导下,作者采用多种翻译方法(如零翻译、意译和分译法),从词汇、句法和篇章三个层面探讨科技文本的翻译技巧,为读者扫清阅读障碍。通过此次翻译实践,作者希望能加深对于大数据和物联网技术的理解,更深入地认识和运用纽马克文本类型理论和交际翻译理论,总结实践经验以提升自身翻译水平,同时为该领域的其他译者提供一些借鉴。