数据科学与大数据技术专业怎么样？学成之后可以从事的职业有哪些？
因为这个专业差距大，所以需求量很大。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济和商业发展的核心。
在刚刚结束2019年高考中，可能有很多同学考上了一个新专业“数据科学与大数据技术”，因为这个专业在最近两年一直这么红。所以很多高校都逐渐开设了这个专业。
但是，虽然很多同学都选择了这个专业，但可能对这个专业不是很了解。也有一些学生和家长单纯认为这个专业这么火，不能差，那就选吧！所以，下面给大家详细介绍一下这个专业，包括：人工智能有关。
从010年到1010年，该专业以大数据三大基础支撑学科为依托，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展交叉学科。
通过前面介绍，相信你已经看到这个专业比较专业背景详细介绍、开设院校情况、就业情况，因为它涉及到很多知识领域，比如数学背景、人工智能技术、机器学习、可视化技术、信号处理、概率模型理论技术、不确定性建模等等。
所以这个专业背景与人工智能和大数据发展息息相关。人工智能早已为人所知，发展迅速，应用广泛。
这里简单介绍一下大数据关键背景，让大家有个直观认识，不要只停留在“大数据”这个词上。大数据分析为核心轴线，以统计学、计算机科学和数学为“大数据”是指数据集大小通常超出常用软件工具获取、有效性、管理和处理可接受范围能力，也就是说我们通常使用数据库分析工具无从下手。我们只能依靠全新分析和处理方法。
2006年，全球数据量为180EB，2011年，全球数据量为1.8 ZB。到2020年，总数据量将增加44倍，达到35.2 ZB(1 ZB=10亿TB)。我们电脑硬盘一般是500G，大只有1 T，能存储多少数据，但是10亿TB无法想象，这个数据量太惊人了。由于人工智能和大数据推进，很多大学从2016年开始开设这个专业。我们来看看哪些大学。
首先，专业背景详细介绍通过专业定位可以发现，数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合，以计算技术为基础，以数据科学与大数据技术为特色宽口径专业。，因为这个专业兴起是基于计算机技术和人工智能快速发展以及海量大数据产生，需求突然增加导致了非常大人才缺口。所以很多高校一有机会就开设了这个专业。
可以看出，2016年之前，开设该专业机构数量为0、 2016年之后，开设该专业机构数量呈爆炸式增长。2018年从2016年35个增加到283个，2019年基本翻倍，直接增加到479个。在上述学校中，国内最早(2016年2月)开设数据科学与大数据技术专业学校只有三所，复杂。这些学校基础扎实。所以专业实力比较强。
然后2017年增加到35所，新增32所高校，大部分是985所重点高校，如中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等。2018年第三批高校申请开学，学校很多，其中有两所左右。到2019年，只要有合格大学，就迫不及待要开，达到479、 接近流行多年软件工程专业。估计到2020年，还会有更多！首先，给大数据下一个定义：第二名是浙江科技大学。这些大学这个专业比较成熟，值得报考。
其他数据科学做好学校是理工科基础好，比如人大、电子科技大学、北京邮政、北京信息科技大学、北京师范大学、中国师范大学、上海财经、同济大学、南开大学等等。
通过以上分析，我们发现这个专业是一个新兴专业。
因此，在北京大学、中南大学和对外经贸大学，由于新专业，甚至学生培养方向和模式都处于探索阶段，这也是一种风险。毕竟大家都是“小白鼠”。
目前这个专业就业率肯定还不错。因为大数据被誉为“21世纪新石油”，是国家战略资产，是21世纪“DIA矿”。麦肯锡全球研究所将大数据视为“创新、竞争和生产率下一个前沿”。是不可阻挡发展趋势，大数据技术是人工智能重要支撑。
大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济和商业发展核心。而在首批开设学校中中南大学在18年时候，该专业排在了全国第一。
其次，专业门槛比较高，数据科学和大数据技术人才是高级复合型人才。他和传统计算机专业不太一样，单纯了解计算机相关知识是不够，还需要有很多领域知识。所以相关专业毕业生从事相关工作是很有必要。
最后，这个专业差距很大，需求很大。所以就目前情况来看，这个专业就业前景很好。
从可见年限来说，毕业生根本不用担心就业，当然要学真本事。毕竟这个专业难度系数挺大，对每个人综合能力要求都比较高。
该专业毕业生，具体的就业方向主要包括以下几个方面：简单列举，可能成也新，败也新。
最后总结一下，数据科学与大数据技术专业是一个集计算机、数学、统计、人工智能等多学科于一体宽口径专业。门槛高。随着大数据爆炸式增长和人工智能快速发展，需要大量大数据分析师从海量数据中获取有用信息，完成一些解决方案来预测和解决现实中实际问题，前景广阔。
随着电子技术和信息科学的发展，近两年每个网民都有机会在社交媒体发出自己的声音，留下海量的信息。人类生产信息的速度可谓风驰电掣，每两年就会增长一倍，近两年产生的数据总量相当于人类有史以来所有数据量的总和。科研领域、企业运营及日常生活中的数字、文字、图像、音频都是数据，大数据的处理速度快、价值密度低、商业价值高。拥有海量数据的国家或企业如果能合理地解释运用这些数据，就会增强自身的竞争力。大数据专业就在这样的背景下应运而生，很多学校看到该领域的前景，竞相申请设立数据科学与大数据技术专业。今天小编将带你深入了解数据科学与大数据技术专业。
该专业是最年轻的本科专业之一，设立至今只有4年，2016年有北京大学、对外经济贸易大学、中南大学3所高校获批。2017年获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到32所。
2018年呈爆炸式增长。2018年3月21日，教育部公布的《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示，数据科学与大数据技术成为本次申请通过最多的专业之一，248所高校申请获批，占新增专业申请的高校数的1/3。
数据科学与大数据到底属于哪个学科呢？它的名字及研究内容与计算机科学关系密切，但是在2012年公布的《普通高等学校本科专业目录》中还没有找到它的身影。各校的专业设置情况差异较大，厦门大学将这个专业设置在经管学院中，中国人民大学和对外经贸大学将其设置在信息学院中，北京邮电大学将其设置在计算机学院中，考生在报考时一定要具体院校具体查询。
尽管专业设置有差异，但是各校的培养方向基本一致，都把计算机科学与技术专业理论学习作为基础，然后延伸出大数据采集、存储与管理、分析与应用等大数据技术的核心知识，该专业大概率被设置在计算机类专业中。
不同学校的选科要求不同。在2021年拟在江苏招生的普通高校本科专业（类）选考科目要求汇总表中，学校首选科目都要求仅选物理。例如：南京工业大学、南京信息工程大学首选科目都要求仅物理，再选科目没有要求。
数据科学与大数据专业课程设置我们以华北某211高校的数据科学与大数据专业课程设置为例，向大家介绍课程情况：
数学类：高等数学、概率论与数理统计、运筹学或数学建模或矩阵理论
学科基础课：计算机导论与程序设计、电路与电子学基础、离散数学、数字逻辑与数学系统
专业基础课：数据结构、计算机系统基础、编译原理与技术、计算机组成原理、计算机系统结构、计算机网络、数据库系统原理、软件工程、数据仓储与数据挖掘、机器学习、大数据基础、数据科学导论
专业课程：
数据采集与管理模块：多模态信息处理、信息与知识获取、流数据分析技术、Linux开发环境及应用
数据分析与计算模块：Python程序语言与R语言、算法设计与分析、并行运算与GPU课程、分布式计算与云计算
数据服务与应用模块：服务科学与服务工程概论、数据驱动的管理与决策、数据可视化、Web开发技术
扎实的数学功底
由课程设置可以看出本专业对学生的数学基础有一定要求，通识课部分就设置了三门数学课，学科基础课依然有离散数学，数字逻辑与数学系统。建议想报考的同学提前观看一些入门课程，客观评估自己的数学能力。盲目报考无益于个人发展，会造成挂科过多、学习压力过大、就业困难等不良后果。
有耐心有毅力
大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。有耐心有毅力的学生显然更能坐的住，心浮气躁的学生则需要一番磨练才能成功。
自主学习能力强
一般情况下，大数据专业无法向学生传授大数据核心技术之外的知识技能，如果学生需要进入全新领域去实习就业，就必须要迅速掌握新领域的相关知识。假如学生到金融行业从事数据挖掘工作，就必须对金融产品及用户有所了解。
该专业毕业生的发展工作
毕业生就业主要集中在一线城市，毕业于985院校的毕业生常常被各大企业一抢而空，就业行业以互联网、金融、通信、教育、文化娱乐、电子商务等行业为主。薪资待遇令人羡慕，即使是刚毕业的学生，平均月薪就在12000-15000之间，工作3-5年比较有经验的人可以拿到20-35k的月薪。
考研
主要方向有：计算机科学与技术、计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术、科学与信息技术（清华、北大、复旦、北京航空航天大学等少数学校开设）。
留学
该专业留学首推美国。国外的大学设置了数据科学专业，数据科学就是从数据中提取信息知识，是数据挖掘与预测分析的延伸，亦是发掘知识与数据的过程。所以，数据科学专业不仅包含了大数据也包含了数据分析。推荐学校有：哥伦比亚大学、加州大学伯克利分校、斯坦福大学、麻省理工学院、卡耐基梅隆大学等。
数据科学与大数据技术专业挺不错的，就业前景很好。学成之后可以从事的职业有产品经理、运营经理、算法工程师。
1、产品经理
产品经理负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。
2、运营经理
根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。
3、算法工程师
大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
数据科学与大数据技术专业“ 前（钱）”途无量，学成之后可以从事的职业有：
1、Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，我们培训的重点
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等。
2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有计划加入我们课程体系。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等
3、大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科
对应岗位：大数据运维工程师
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。
数据科学与大数据技术专业不错，学成之后从事网站应用程序发、网站维护、网页制作、软件产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、数据库管理与应用。
核心课程包括了微观经济学、计量经济学、国际金融、 搜索引擎、自然语言处理、数据可视化、机器学习、模式识别以及大数据技术平台等相关课程。
很明显，“数据科学与大数据技术”专业就是为了培养时下最热门的“人工智能、大数据、云计算”等行业急需的人才。据全球顶尖管理咨询公司麦肯锡分析报告显示，到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万。
从就业市场反馈来看，也是如此。根据BOSS直聘发布的《2017春季互联网人才趋势告》，大数据和人工智能相关岗位出现全行业渗透，人才供给严重不足。
其中，缺口较大的是搜索算法，供给量只能达到需求的44%，还有56%的缺口。推荐算法的缺口比例为50%，算法研究员的为43.9%，图像算法的为43%，深度学习的缺口量排在第十，为33.8%。
