Data Science 作为一个宽口径的新兴职业方向，充满了工作机会，同时，无论你是学什么与业出身的，都有新与业、新领域的知识要学。比如工作期间，学统计的去研究一下优化、计量经济，学计算机的深入加强统计知识，都可能有机会。看到市场对数据人才的追求日益激烈，许多大学开始与门开设数据分析类与业。

近几年来，美国很多学校也开设了analytics的多门硕士项目，比如 Northwestern、 NCSU，但是开设这类专业的学校，一般综合排名低，除了西北大学，以前少有学校问津 analytics；随着过去两年data science和bigdata的共起，UIUC、UT Austin、NYU等都相继开设了analytics、Data Science类的硕士项目，包括弗吉尼亚大学、哥伦比亚大学、俄亥俄州立大学等开设宣布计划开设数据科学方面的硕士研究生培养项目。例如，南加州大学马歇尔商学院就与门开设了商业数据分析的硕士项目。该项目总终的第一句话就是：商业数据分析是现在全美增长最迅速的领域。

数据科学专业需要具备的能力

（1）、计算机科学能力一般来说，数据科学与业大多要求具备编程、计算机科学相关的与业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的 Hadoop、Mahout等大规模幵发处理技术等机器学习相关的技能。（2）、数学、统计、数据挖掘的能力除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、 SAS等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R 的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而专具备将结果迚行可视化的高品质图表生成功能，不可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，建议从python 入手。

（3）、数据可视化

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义迚行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。

（4）、跨界为王麦肯锡认为未来需要更多的“translators”，能够在IT 技术，数据分析和商业决策之间架起一座桥梁的复合型人才是最被人需要的。”translators“可以驱劢整个数据分析戓略的设计和执行，同时连接的IT ，数据分析和业务部门的团队。如果缺少“translators“，即使拥有高端的数据分析策略和工具方法也是于事无补的。天才的”translators“非常罕见。但是大家可以各敬其职，数据战略家可以使用IT 知识和经验来制定商业决策，数据科学家可以结合对与业知识的深入理解使用IT 技术开发复杂的模型和算法，分析顾问可以结合实际的业务知识不分析经验聚焦下一个行业爆点。

未来就业前景这类硕士项目的最大优势是在于读程设置，software system、machine learning、database、 optimization、decision science、statistics、business intelligence等所有涉及到的领域知识，往往都会学一些。因此，跟比如学统计戒者计算机出身的同学相比，有analytics硕士学位的同学，知识结构更合理、更全面。也正是因为这点，目前学这个与业的同学找工作很容易。以下数字可以说明数据人才有多稀缺。一个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数，工作两年后，就可以轻松赚到 20万至30万美元的年薪。在美国职业社交网站领英网(LinkedIn)，有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。另一家网站的数据显示，去年底有6000家公司正在招聘数据方面的人才。

【选校大揭底】

美国目前总有45所大学开设的数据分析相关与业硕士研究生读程项目。小科对这45 所院校做了整理的查校，总结如下：所有都相对集中在美国的东部、北部区域，所开设的大数据分析硕士学位课程可以分为三个类型。

1、数据分析科学硕士学位课程(MSA，Masterof Science in Analytics) 美国有14所大学，总性是属新开发的跨学科读程，将应用数学、统计学、计算机科学，以及各种商业学科诸如营销、财务等融合在一起，即使一些学位使用预测分析(Predictive Analytics)戒数据分析(Data Analytics)冠名其读程内容也大致相同;

2、商业数据分析硕士学位课程(MSBA，Masterof Science in Business Analytics) 美国有17所大学开设此学位课程，其特点基本上是由各大学商学院新开设戒改名而来的，也会有不与其他学院联合办学的情况，和MSA类似面向技术的读程稍少一些，但也不意味着MSBA就完全偏向商科。

3、属其他学科的硕士学位但主修方向是数据分析(Other M.S. Programs， Analytics Tracks andConcentrations) 开设该项目课程的有14所院校，常冠以数据科学(Data Science)这个名称，一般开设在商学院以外的学院，将数据分析课程与其他学科结合的硕士学位，还有的情况是将原有的旧专业改为数据分析与业，有时还可能沿用原有的与业名称，目标是从庞大数量种类的数据中去获得能有效沟通的可执行见解。

以下我们筛选了其中5所院校做以详细的查校结果汇总，如果想要了解更多院校查校信息

1、加州大学伯克利分校信息与数据科学专业（MS in Information and Data Science）：

专业介绍： 加州大学伯克利分校有两个相关的学位项目：数据科学工程硕士Masterof Engineering （concentration in Data Science），信息数据科学硕士Master of Information andData Science （MIDS），伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有最前沿的技术，扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。

加州大学伯克利分校官网申请大数据：

GPA要求：3.0；TOEFL要求：90；IELTS要求：7.0；GRE 要求：Required；GRE Subject：Not Required

申请学期：夏季申请截止日期：2月14日

学费：$2,222.22/学分

申请说明：信息数据科学硕士（MS in Information and Data Science）：为期20个月，总计27个学分，受西部学校和学院学会（WASC）认证。要求申请者本科毕业，有计算机科学、数据结构、算法分析、线性代数等相关工作戒实习经验，如有5年以上工作经验则更受欢迎。毕业生可从事航空工程人员、建筑师、商业分析师、商业智能分析师、首席技术官、合同技术与家、数据分析师、互联网安全顾问、定量分析师、研究工程师、系统工程师等职业。无奖学金申请，国际学生需自费攻诺。

录取数据：

招生年：2016年春季学期；女生比例：24%；平均年龄：33；年龄范围：22-57；本科平均GPA： 3.49；GMAT数学均分：76%；GMAT 阅读均分：84%；GRE数学均分：82%；GRE阅读均分：82%；

伯克利是有着矛盾的两面性：一方面是草根的，平民的，大众的。BerkeleyHippie成为了伯克利学生自黑的主要槽点，校园附近随处可见千奇百怪的各色人等，如某街头艺人；但是，另一方面是尖端的，精英的，前沿的，比如叧有诺贝尔奖获得者才能用的停车位。在伯克利接触到的学生基本上可以分为两拨：一拨是以科研为主的有志青年（包括绝大多数的PhD 和极少部分的本科生），他们对本与业的热情天赋让我毫不怀疑地相信这波人是会引领未来人类科技进步的行业精英；另一拨则是普普通通的学生，他们由于机缘巧合，家庭背景，或者自己个人的奋斗，得以相聚在伯克利的校园里。他们大多想找个好工作回馈父母家人，他们得益于伯克利这个平台的帮劣也因此对这个平台感恩戴德，他们和平常人一样，不过多了顶绣着伯克利商标的帽子，他们中的大多数未来会湮没在茫茫人海中。

2、哥伦比亚大学数据科学专业（MS Data Science Track）

专业介绍：

哥伦比亚大学有一个业界顶尖的大数据科学的工程研究室（Institute for Data Sciences and Engineering），学生在此参与实验科研项目。该项目是2014年秋季新开设的，由此可见其对于这一与业的重视。项目开设在工学院下，项目侧重数据挖掘、算法和统计建模(i.e., Algorithms for Data Science, Machine Learning for DataScience, Statistical Inference & Modeling)，培养方案面向业界需求。

哥伦比亚大学官网申请大数据：开设学位：MS

要求：TOEFL99；GPA要求：3.0；IELTS要求：6.5；GRE要求：Required；GRE Subject： Not Required；

可申请学期：秋季申请截止日期：2月 15日学费：$1,858/学分

申请说明：

哥伦比亚大学数据科学（Data Science）与业由数据科学所（Data Science Institute）开设，研究生招收MS 学生。要求申请者本科毕业，拥有一定的数学及编程基础，需要递交GRE成绩，但无最低GRE、GPA等分数要求，不可使用GMAT代替GRE成绩。该MS 项目为期1 年，总修30个学分，无需撰写毕业论文。哥伦比亚大学工程不应用科学学院未设定有最低TOEFL/IELTS 分数要求，此外，该学院还认可PTE成绩，总分要求不低于68分；该项目无最低GPA要求，按美国大学研究生申请一般规定，GPA尤其是在校成绩平均不低于3.0 分；所有与业均需有GRE 成绩；除应用物理与业外，所有与业均无需GRE Subject成绩；未设定有最低GRE分数要求，但录取学生的GRE阅读平均百分比排名多在64%以上，数学多在82%以上；不接受GMAT成绩。

3、纽约大学数据科学专业（MS in Data Science）

专业介绍：

纽约大学的data science 既不是在 stern商学院下面，也不是在computer science下面，而是在 math下面。申请的时候应该比较看重数学背景，该与业开设于2013年，开设在 math下面的一个与门的Center for Data Science，为想迚入NYU的申请者多提供了一个录取的可能通道。基于这个与业的培养目标focuses on the development of new methods for data science。它录取的学生背景大多是理工科背景的居多：Math，Stat，也录取过几个 CS, EE, Econ与业的学生。

纽约大学官网申请大数据：开设学位：MS

要求：GPA要求：3.0；TOEFL要求：100；IELTS要求：不接受；GRE要求：Required；GRE Subject：NotRequired；

可申请学期：秋季申请截止日期：2月4日学费：$1,664/学分

申请说明：纽约大学数据科学硕士（MS in Data Science）一般为期4个学期，要求学生有足够强大的数学知识背景和一定的计算机科学基础知识，学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等读程。该项目仅秋季学期可以申请，截止日期为2月4日，无需GRE Subject数学科目考试成绩。该项目基本无奖学金。

纽约大学文理研究生院按学分收取学费，一般PhD要求修满72个以上的学分，硕士要求修满32-34个学分。按全日制授课项目，平均每年可修学分至少24个。此处为2016-17学年文理研究生院平均每个学分的学费标准，需要注意的是，该费用每年会有较小（不超过5%）的涨浮。

TOEFL：不低于100分，无单项要求，不接受IELTS成绩；数据科学硕士项目仅限秋季学期申请，申请截止日期为2月4日。课程设置：

该与业学制两年，总修36学分。

录取统计：我们从这个项目2013Fall 第一次招生的录取数据来看：打算要30个人，收到152封申请，发了50 个ad，刚好来了30个。 30个人里面，背景情况，undergraduate有11个，已经拿到一个 graduate的大概有10个（有1，2个phd，其余都是 master），剩下的就是已经工作了的。所以这 30个人是同时包括part-time和full-time 的。粗略分布： White10人，Asian20人吧，其中2个印度人，1个韩国人，1个日本人，1个台湾人，其余都是大陆的。average age=25. 大陆分布：10个左右美本，5个非美本吧。美本来源包括umn,uiuc,u of toronto, wisc-madison,git等等等等。感觉美本基本都是美国的数学强校，本科与业也都是math，stat，ieor，有几个cs ee econ的。非美本有 5个，其中一个港大，一个清华ee。当然随着Data Science的持续火热，未来的申请人数预测会增长到至少300人！知乎学长经验谈以下是NYU总体给我的感觉： NYU的优势是在于Data 的读太多了，DS自己的读不说，Cournat的CS也包含了一部分Big Data, NLP之类的读（同被DS的 Big Data坑= =，不过Cournat CS有门Real Time Big Data Analytics不知道会不会好些），Steinhard 的A3SR会有很多应用统计的读程，Stern有统计的PhD,还有 Info的偶尔也提供一些读程可以上， Tandon CS有可视化，CUSP 有城市数据分析（ML，Big Data这些的我们都开，不过和 DS的侧重不一样，还有通过传感器去采集数据，如何分析声音图像数据等等）Tisch的ITP还包含了一部分数据可视化（Data Art），前端（Creating API）和传感器的读程。除了Stern的读比较难选以外，其他学院的读基本开了就能选到。

4、普渡大学商业分析与信息管理专业（MS Business Analytics & Information Management, BAIM）

专业介绍：和麻省理工学院的MBA一样，该项目都有个单独的分支是商业分析，学生学习的基础读程涵盖高级商业分析、数据挖掘、数据管理等，选修课程可以从以下三个领域选择：

●商业分析咨询

●金融/财务咨询

●市场营销咨询

普渡大学官网申请大数据： USNEWS排名：47（商学院排名）GPA要求：3.0；TOEFL 要求：93；IELTS要求：7.5；GMAT要求： Required；工作经验要求：无；

可申请学期：夏季申请截止日期：1月16日-3月1 日学费：$46,000

申请说明：

普渡大学商业分析不信息管理硕士（MS Business Analytics & Information Management, BAIM）项目为期11个月，总计修36个学分。要求申请者本科毕业，不限与业背景，无前�...

大数据时代，数据科学家们是新一代的超级英雄。

麦肯锡公司（McKinsey）所做的一项研究预计，“到2018年，仅美国一国在深度分析类人才方面的供需缺口可能就将高达50%-60%。”此类人才奇缺的现状目前在各行各业都能够感受到。

*麦肯锡公司是世界级领先的全球管理咨询公司。

2014年4月，咨询公司埃森哲（Accenture）对客户做大数据策略方面的调查时，超过90%的客户表示，他们计划聘用更多的具备数据技术专长的员工，而且多数计划一年内就进行。而在1000多家回应调查的客户中，有41%的客户表示，这方面人才匮乏是一个主要障碍。

*埃森哲是全球最大的管理咨询、信息技术和业务流程外包的跨国企业。

数据分析是什么？

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

数据分析类岗位目前就业形势？

不管是中国还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

根据Linkedin《2016年中国互联网最热职位人才库报告》，数据分析人才被列为Top6的热门职位。

可以看出，这些职位都是当下任何互联网公司要建立发展必不可少的岗位，尤其是数据分析人才，伴随着大数据在互联网行业更多的应用而愈加重要。

在这份报告中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，相当于20个职位同时在竞争一个求职者。这在一定程度上反映了行业现状，很多互联网公司都逐渐意识到了数据的重要性，但却缺乏相关的专业人才来分析和管理数据。

很多学习数据分析的人会有一种困惑：“为什么学了那么多工具，还是不会数据分析？”，原因无外乎两个，一是只学到了碎片的知识，没有建立知识之间的连接，无法形成自己的知识体系，二是缺乏实践，导致无法形成“知行合一”的工作技能。

对于【UCSC Extension 位于硅谷中心地带，拥有得天独厚的地理位置，不但提供电子工业和计算机业的前沿科技动态和创新，而且为学生们创造了大量学以致用的工作机会】这一点就不需要再赘述了，除此之外，UCSC同样值得关注的是其数据库和数据分析证书课程，是真正意义上“知行合一”的教育方式。

UCSC数据库和数据分析证书课程

就读UCSC的数据库和数据分析证书课程可以学习处理业务数据和分析的原则，参与实践的过程，为希望将分析应用于商业决策的数据科学家、分析师、管理员和管理人员提供最新的培训，这个课程适合于寻求增强对最新数据库系统的理解的数据从业人员，以便适应当前的行业变化和不断变化的企业环境。

巨详细的课程介绍

（就算不仔细看全部，也一定要仔细看第11点）

1 、关系数据库设计和SQL编程

Relational Database Design and SQL Programming | 3 Units

关系数据库借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。UCSC的关系数据库设计课程就是教你如何设计这种表格。

SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

UCSC本课程内容包括创建和操作表格的制作方法、使用SQL技能的管理方法以及在个人计算机上安装软件或数据库的能力。

2、商业智能解决方案

Business Intelligence Solutions | 2 Units

商业智能（Business Intelligence，简称：BI）指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

本课程以微软为例，对商业智能的基本原理进行了实践。学生将通过了解数据透视表、Power Pivot的特性，包括如何从SQL服务器加载数据并创建Powe View仪表盘、图表和地图。

*PowerPivot 指的是一组应用程序和服务，使用 PowerPivot 加载项可以更快速地在桌面上分析大型数据集，能以极高的性能处理大型数据集。处理数百万行和几百行的性能基本相同。

3、预测分析：机器学习的应用

Predictive Analytics: Applications of Machine Learning | 3 Units

机器学习的应用专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能并运用到实际生活中。

本课程介绍了机器学习方法，包括回归、分类和推荐系统，以及它们在实际中的应用。构建预测模型所涉及的步骤，包括数据收集、特征选择、算法和评估。

这是一种统计或数据挖掘解决方案，可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署，也可为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。

4、数据分析概述

Introduction to Data Analysis | 3 Units

本课程介绍了数据分析项目的不同方法，并组织学生进行分析实践。采用流行的数据分析工具进行分析，学习如何获取和操作原始数据。它涵盖了基本的探索性分析和常见的数据分析技术，如回归、模拟和估计。

5、大数据：概述、工具和案例分析

Big Data: Overview, Tools and Use Cases | 3 Units

这是一个用于处理大数据的数据库管理系统，从中可以学习如何获取、清理和规范化大数据。探索NoSQL的关键概念、模式、数据访问和方法，在大数据中学习技术基础设施。

*NoSQL，泛指非关系型的数据库。

6、数据建模简介

Data Modeling, Introduction | 3 Units

数据建模学习的是如何对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在VISIO或ERWin 等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程（实体一般是表）。

* VISIO一般指Microsoft Office Visio，是一款便于IT和商务专业人员就复杂信息、系统和流程进行可视化处理、分析和交流的软件。

* ERWin 的全称是ERwin Data Modeler，是数据建模工具，支持各主流数据库系统。

本课程提供了在数据建模和设计中的知识和实践操作，学生将研究事务系统、数据集市和企业数据仓库的数据模型的真实实例。

7、NoSQL数据库概述

Introduction to NoSQL Databases | 3 Unit

本课程介绍了NoSQL数据库的特性，以及为什么它们适合大数据，包括流行的NoSQL数据库的类型和类别。NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。UCSC Extension十分重视培养学生的全新思维能力。

8、机器学习&数据挖掘概述

Introduction to Machine Learning & Data Mining | 3 Units

在所有类型的数据中，机器控制自动识别复杂的模式。这个实践课程涵盖了各种数据挖掘方法的概念和原理，并包括用统计语言编写的机器测试示例。

学生可以在本课程学习如何从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

9、Oracle PL / SQL概述

Oracle PL/SQL, Introduction | 2 Units

Oracle公司（甲骨文）是全球最大的信息管理软件及服务供应商，该公司开发的关系数据库产品因性能卓越而闻名，许多大型网站也选用了Oracle系统，是世界最好的数据库产品。研究其产品成为了数据库与数据分析专业的重点课题。

PL/SQL也是一种程序语言，叫做过程化SQL语言（Procedural Language/SQL）。PL/SQL是Oracle数据库对SQL语句的扩展。在普通SQL语句的使用上增加了编程语言的特点，所以PL/SQL就是把数据操作和查询语句组织在PL/SQL代码的过程性单元中，通过逻辑判断、循环等操作实现复杂的功能或者计算的程序语言。

这门课程适用于不同版本的Oracle 系统比如Oracle8i、Oracle9i、Oracle 10g和Oracle 11g用户。它向学生介绍了PL / SQL，并深入解释了这种编程语言的优点。

10、仪表盘和数据可视化

Dashboards and Data Visualization | 2 Units

学生在本课程可以学习仪表盘相关知识，了解一般商业智能都拥有的实现数据可视化的模块，学会运用这种向企业展示度量信息和关键业务指标（KPI）现状的数据虚拟化工具。

与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。学生需要掌握图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面的使用，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。

这门课程将让学生懂得如何选择数据源、提取所需数据、使用示例工具执行数据分析，以及在仪表盘上直观地显示结果。

11、无薪实习

Internships (unpaid) | 3 Units

UCSC数据库与数据分析专业的学生每季度至少参加90个小时的实习，把课堂上学习到的理论知识真正运用到实际中。同时，UCSC的实习指导员也会对学生实习公司、岗位等等进行指导，以便学生获得最好的实习机会。

*美国大学与雇主协会”的官方数据统计表明，56%雇主的偏好那些通过实习的方式积累经验的求职者。这就非常直接地证明了，实习机会对每一个要找工作的人而言，实在是太重要了！

显然，UCSC Extension的职业资格证书课程，是学习数据库与数据分析专业最好的选择之一，所有的课程设置都是紧跟行业发展的步伐，甚至站在行业的前沿。

随着互联网的迅速发展,人已经进入大数据时代，在大数据时代，数据分析、数据挖掘工作面临着机遇与挑战，特别是近几年，大数据已逐渐走进商业、政府、科研、教育、医疗等各行业。同时，也给商业、政府、科研、教育、医疗等各行业带来了不小的危机感。那么什么是大数据，大数据时代，数据分析师的报考条件是什么呢？

什么是大数据？

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

数据无处不在。在网络上、在报纸上、书籍上。在家用电脑的磁盘上，在我们的脑海里，数据大量且广泛的存在。围绕数据，人类已经做了很多数据科学的研究和应用工作，其中最为基础的就是数据的存储、传输。数据的价值在于数据上承载的信息，信息的价值在于消除不确定性的成本及其直接和间接的作用，而这一系列的价值使得我们对数据的价值予以空前的重视。

什么是数据分析师？

数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。

大数据时代，数据分析师的培养

（1）培养核心技术人才，确保长期竞争力。美国在建立全国医疗系统时，将系统外包给了加拿大的一家公司，系统运行的第一天就出现了崩溃。美国政府为此对该模式进行了反思，概括起来有三点：①外包公司设计时只顾满足甲方的眼前利益，不会为甲方的长远利益考虑；②项目外包造成美国技术骨干人员断层，导致出现问题后自身无法解决；③采用该模式导致美国没有了核心技术。

因此，在采用项目外包模式的同时，需要掌握其核心技术。在大数据时代，从数据分析、信息管理、IT技术三个方面保持核心竞争力。需要培养和保持业务、产品设计、数据分析、数据架构等方面的骨干队伍。

（2）建立专业化的大数据分析团队。大数据分析的核心是数学建模，基础是实际业务，结果是自动化程序。在实际工作中需要正确、合理的使用数学建模的思维，构建以数学模型做为基础的数据分析，建立量化管理风险的理念。深刻认识并正确驾驭大数据分析，大数据分析的方法是处于不断发展过程中的，需要根据实际问题，结合实际数据，灵活构建模型。

通过上述内容我们了解到什么是大数据，大数据对社会生活带来方方面面的影响，下面让我们一起来看看大数据时代，数据分析师的报考条件是什么吧？

数据分析师的报考条件是什么？

自2018年起，考生通过全部课程考试并成绩合格，初、中、高级通过实践应用能力考核，经审核后，获得数据分析师身份认证，并由中国商业统计学会颁发“数据分析师证书（BDA）”。初、中、高级证书申请条件如下：

1.初级数据分析师：

（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；

（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。

2.中级数据分析师：

（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；

（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；

（3）通过中级实践应用能力考核。

3.高级数据分析师：

（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；

（2）获得中级数据分析师证书。

（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；

（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。

图片来源于网络

又到了一年一度的毕业季，高考在即，很多的学子面临着选择专业的问题，虽然说兴趣很重要，但是家长们考虑更多的是将来的就业和生活问题。而那些准备毕业的大学生们，也都在考虑从事一个什么样的专业能够最有“钱途”。

下面的这则报道可能会对你有所帮助

近日，麦可思研究院近日对外发布了一份关于中国大学毕业生收入状况的调查报道。报告显示，在2016年的应届本科毕业生从事的职业中，“互联网开发及应用”在职业高薪榜上独领风骚，毕业半年后的平均月薪就达到了5679元！而紧随其后的分别是“计算机与数据处理”（5636元）和“房地产经营”（5057元）。

图表数据来自麦可思研究院

据悉，这份针对大学毕业生收入情况的调查结论，基于麦可思对2016届本科毕业生毕业半年后，以及2013届毕业生毕业3年后的跟踪调查。

2016届大学生毕业生回收到的全国总样本约28.9万份，其中本科生样本约14.7万，高职高专生样本约14.2万。对2013届大学生毕业3年后的连续跟踪调查，回收全国总样本约5万。

对于上述高收入职业，报告分析，当前，互联网行业的迅速发展促进了有关职业的旺盛需求，让计算机、软件工程等专业毕业生收入较高。

上述调查研究除了调查了2016届毕业生毕业半年后的收入情况，还调查了2013届大学毕业生毕业3年后的收入变化情况。

数据显示，2013届本科生毕业三年后月收入涨幅最大的职业类是“律师/律政调查员”（半年后：3388元，三年后：7656元），涨幅为126%，其次为“医疗保健/紧急救助”（半年后：2908元，三年后：6407元），涨幅为120%。“农/林/牧/渔”（半年后：3001元，三年后：6579元）位列第三，涨幅为119%。

除了本科生，调查显示，2013届高职高专生毕业三年后月收入涨幅最大的职业类是“经营管理”（半年后：3185元，三年后：7133元），涨幅为124%，其次是“计算机与数据处理”（半年后：3015元，三年后：6564元），涨幅为118%，“房地产经营”（半年后：3257元，三年后：7078元）位列第三，涨幅为117%。

从这份报告中不难看出，计算机与数据处理、互联网开发及应用、经营管理、房地产经营等行业在收入方面都有很大的优势。而诸如医疗保健/紧急救助和农/林/牧/渔等职业，虽然起薪平平，但是中、长期薪酬待遇也有不错的发展。

盛景哥温馨提示：收入不应是职业和专业选择的唯一衡量标准，在选择专业和职业时，考生或者毕业生还要将社会需求量、个人兴趣爱好等因素都考虑在内。

我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析;如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。

再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久;逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。

接着是业务理解能力，最简单的就是让他定义下网站的目标是什么，哪些指标可以作为KPI，用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的，能否画出业务流程图。(宏观层面，不要深入细节)

如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。

最后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。

这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。

——谷芬芬

专业内的要求基本就是对数据的意识和一些技能的掌握。下面具体说说从一些非专业内要求的方面出发，有哪些方面能表现这个人更适合数据分析。

首先是看到数据有兴奋感的人。有兴奋感说明你有兴趣，那说明很会有意愿把数据分析好。

其次是愿意学习的人。你分析的内容永远不会一尘不变，即使你分析的主题是相对固定，但业务是变化的，你需要不断的学习业务，同不同人沟通，吸收别人的观点。所以分析师一定要报着学习的态度。

然后是逻辑思维较强的人。数据分析师想要把你的分析好，一定要有结论思维。

还有就是较强的表达与沟通能力。因为数据分析最终价值的实现，一般来说不会是分析师亲自去制定或者实施。所以你一定很有条理、逻辑清晰向别人表达，让业务方认识到你分析结果的价值，从而影响业务方去愿意使用你从数据中得到的观点。

——欧阳帅

觉得还是应该先看清楚自己的未来的方向吧~

我有不少朋友 非数学/计算机/统计学 专业毕业的朋友走的是这个方向，数据相关，非技术路线，更偏向于市场方向，对技术的要求只是Excel、PPT，最多要求SPSS，很少要求会写SQL。这条路线看起来比较高大上，可以走外企路线。

数据分析师方向，很多读数学、统计学、计算机的童鞋会选这个方向，终极目标都是成为数据中心的负责人。中间有2个分叉，一条是从数据分析师到数据产品经理，这个路线最近很流行，主要是结合了数据分析和产品经理的能力。一条是高大上一点的数据挖掘方向，这条路线要求比较高，但薪资也高。当然能走数据挖掘路线是很多数据分析师的梦想，但算法和代码实现能力不是谁都能掌握的。.

根据你自己想走的路，加上自己的技能点。

——张锦华

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最近校招开始，有很多在校大学生找到我，想要学习数据分析。同时也有很多其他领域的朋友想要转行数据分析师。其中，有一大部分咨询我的朋友，我都说了一句：不适合转行数据分析。

我认为，在某种程度上，中国统计网做的是老师，也是“医生”，尤其是很多想要入职数据分析的小伙伴，因为这个原因，今年我开始做了《入职数据分析师》这个持续的活动。

那么，哪些因素决定不是和转行数据分析。

影响因素包括：

①专业

②城市&行业

③工作年限

④工作内容

⑤工作经验

今天主要聊聊：专业相关性

转

行数据分析师，首先具备专业相关性：管理学、金融学、应用统计学、数学、计算机科学与工程等相关性学科，这些相关性学科有个共同特点是公共科学，非行业学科，而是可以应用到各个行业，相对来说食品科学与工程、机械制造、生物制药等，重度行业垂直相关的专业，对于转行很困难。

那么如果专业不相关，我如果要转行需要具备哪些条件

①本科生：专业不相关，提前学习，提前实习，在专业容忍度高的城市，需求人才的创业公司，但是我要说实话，未来如果考虑职业生涯发展，跳槽方面，或者是你入职的工作内容应用数据技能，未来以这个技能作为核心职场能力生长。

PS：我的团队有两个食品工程的小伙伴，我访问他们，为什么不选择本专业，他们的回答基本都是一样，不想在封闭的环境下工作。这个回答是一部分转行人的想法，还有一个就是安全感，尤其是文科生，或者是可替代性非常强的工作，需要给自己一个有安全感的技能和职位。

②研究生：专业不相关，但是在毕业论文方面应用数据分析，除非文科生，目前有一部分的研究生自然科学、管理科学相关专业的学生，在平时科研或者毕业论文的撰写，都会应用数据分析工具，以及统计学方面的知识，这类同学可以毕业做数据分析，但是我建议，提前实习，提前学习技术，为未来加分，因为还是有一部分HR会看我们的专业，会考虑专业相关性，另外目前有很多行业垂直的数据公司，也比较适合发展。

③已经工作的朋友，1-3年，在工作中认识到数据的重要性，还会做一些分析，未来希望在内部跳或者转行数据分析，这类朋友我一般会建议弯道超车（具体套路，看下面的案例），3-5年如果以本专业工作，行业垂直，做的是技术岗（建筑有、医药等），除非是行业中有应用到数据，如果想入职互联网领域的数据分析师，一般我是会SayNO，不要转了，然后会和我的小伙伴感叹，选择>努力。

和大家举2个成功转行，专业不相关的例子：

案例一：

基本信息：女，27岁，上海，工商管理留学生，归国2年，工作在上海，做行政工作；

工作状态：在行政部门做专员，觉得没有安全感，希望锻炼自己的技术技能；

我的建议：不能直接转，内部转，或者再找工作，找董事长助理的工作，做助理同时，会传达并且有机会参与管理，在这个过程中，数据分析技能成为你的一个关键技能，也会让领导青睐的技能。第一，解决技能问题；第二，干活特点：干练；第三，我要求在学习和工作中严谨，严肃，严格。在我们的配合中，发现真的很适合董助。

结果：成功成为董助，制作的报告得到了重视，在工作过程中，获得了数据权限，支持领导决策，目前对于工作现状感觉很nice，她的反馈是至少不是一个可有可无的状态。

这个案例有前提：①她所在的公司，是互联网公司；②目前工作给升级创造了可能性；

案例二

基本信息：男，地图学与地理信息专业，研一，坐标武汉，想要入职上海、杭州、深圳、广州

我的建议：和导师沟通研究方向，提前学习数据分析，讲数据分析技能应用到毕业论文，研一去目标城市实习，研二期间，提前解决好导师需求，提前在11月份前确定offer

结果：成功转行，去某地产公司。

选择>努力，这句话很重要，一位奶爸32岁，上海某著名学府的建筑系研究生，年薪35W+，因为经常出差想换行业，并且三年已经没有涨工资了，他想问我能不能做数据分析，因为之前他研究生期间的论文会用到数据分析，我和他非常严肃的说，不适合，不建议。

我说话比较直，如果大家有疑问，今天晚上

20：30直播

《入职数据分析师-第二季》

欢迎参加，有问题直播间提问和沟通

End.

这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对大数据人才的招聘都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。

大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面跟小编一起看看大家今后可以从事的工作岗位及未来发展方向。

大数据分析九大热门工作岗位

一、BI工程师

1：负责BI数据仓库的规划，搭建报表平台

2：参与需求分析，数据仓库建模，功能设计及评审

3：与业务部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案

4：负责日常业务运营提供数据支撑,对分析结果进行报表开发设计

5：负责数据仓库的日常管理与维护

6：负责BI模型设计、报表开发和数据平台门户界面开发

7： 根据项目的数据分析需求进行BI的设计和项目开发

8： 对数据进行挖掘、整理和分析，提取数据进行系统建模

9：根据需求进行数据仓库模型设计，进行程序的开发，构建企业级数据中心

二、数据仓库工程师

1：负责对应业务线数据建模及数据仓库相关产品的设计、开发、测试

2：元数据的搭建和ETL设计、开发、测试

3：构建本行业大数据中心，创建OLAP多维分析模型并组织数据，开发数据集市

4：参与大数据平台数据仓库的建设工作

三、ETL工程师

1：遵循开发任务的计划与目标，服从项目经理的工作安排，参与或负责项目的详细设计、ETL开发等工作，保证项目的顺利研发及推广

2：负责数据中心建模、业务运营数据的导入、数据预处理的设计和开发

3：负责数据中心ETL流程的优化及解决ETL相关技术问题。

4：具备良好的ETL实施经验，能够按要求完成ETL设计和开发工作

四、数据分析师

1：深入理解业务数据分析需求，支持面向业务的数据服务

2：进行数据产品的算法研究和实现，并定期优化迭代

3：数据分析的流程、规范和方法建立，及相关文档的撰写

4：通过API收集数据，进行数据清洗并保存到数据库

五、数据库开发工程师

1：负责数据库系统日常架构，开发，部署，维护，备份和运行方案设计

2：负责软件开发项目中的数据库设计工作

3：负责数据库日常运维程序的编写

4：根据业务需求设计数据库结构，编写表、存储过程、触发、函数等脚本，及性能优化、疑难问题的解决

六、报表开发工程师（Cognos、MSTR）

1：按照要求使用ETL工具对数据进行清洗和整理

2：针对SQLSERVER或者ORACLE数据库编写存储过程

3：使用COGNOS或MSTR等报表工具进行模型创建和报表开发

七、软件实施工程师

1：负责BI项目的需求调研与分析工作

2：负责BI项目的方案设计、实施或项目管理工作

3：了解岗位范围内的硬件、软件、网络的状况，实施维护或更新计划、确保正常使用

4：负责上线企业的BI系统维护，提供技术支持对接服务

5：接受上级领导工作安排，完成其它临时性或突发性任务

八、运维工程师

1：负责BI系统的日常维护、故障排查、性能调优

2：负责系统的日常监测与维护、故障处理、性能分析与优化

3：负责系统模块部署、配置、维护、备份与监测

4：负责服务器维护和监控

5：负责系统的相关文档编写、运维信息统计等

九、软件测试工程师

1：根据产品需求完成测试计划、测试设计以及测试用例的编写，完成测试报告的分析与输出

2：对系统bug进行跟踪、推动解决，保障产品质量

3：根据需要完成关键模块的白盒测试工作

以上就是容大教育小编对数据分析专业可任职九大工作岗位整理，容大教育IT培训机构，专业数据分析培训机构，能够为你提供良好的技术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合，无疑更加符合学习者的需求。

当下，人工智能、大数据等热门词汇频频出现在人们的视野中。作为万物分析的大数据更是站在互联网的风口浪尖上，直接催热了大学里的大数据专业。

从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了什么专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考?今天，就来谈一谈这个大家关注的热门专业。

1.什么叫大数据？

进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍；手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划；甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。

在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。大数据，就是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有5V特点，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，并已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的基础资源。对各种存储介质中海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”，更好地辅助决策。

2.数据科学与大数据技术专业

本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。

数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。像北京大学这个专业是放在理学下，授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下，授予的是工学学位。数据科学很早就存在，是个比较经典的学科，现在和大数据技术结合形成了这个专业。目前教育部设定的本科专业名称为“数据科学与大数据技术”，专科名称是“大数据技术与应用”。

3.数据科学与大数据技术学什么？

以对外经济贸易大学该专业为例，专业知识结构包括数学、统计、计算机和大数据分析四大模块，具体课程设置如下：

数学：数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。统计学：概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。计算机：数据机构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。大数据分析：数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。

数据科学与大数据技术是一门实践性很强的新兴交叉复合型学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。根据各校偏重的专业方向，课程设置有所差异，感兴趣的同学可以具体查看各校的专业和课程设置情况。

1.行业增速快 人才缺口大

随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。

2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%，超过160亿元。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。

根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。

目前的当务之急是解决大数据人才瓶颈问题，相关调查显示，未来3-5年大数据人才缺口达到150万之多。，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。

2.大数据主要就业方向

2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制，其中第六条就是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如下：

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

3.hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

5.数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

6.大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

1.院校开设情况

大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。

不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

在“教育部2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中北京大学、中南大学、对外经贸大学成为首批开设 “数据科学与大数据技术”本科专业的高校，随后中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请该专业的高校。至去年上半年，我国已有35所高校获批“数据科学与大数据技术”本科专业。经过一年的发展，申请院校成井喷式的增长，全国高校大数据教育联盟通过教育部公示的申请2017年“数据科学与大数据技术”专业的院校来看，2017年申请院校高达263所，其中工学190所，理学73所。

数据科学与大数据技术是个交叉性强、跨学科的专业，很难说是完全归属与那个独立的学科。高校牵头申报的学院不同，培养重点和授予的学位可能不一样。因为课程来自于不同的学院，也有高校是联合一些学院单独成立机构来申报。从名单可以看出，在大部分开设院校中该专业都属于工学类，有个别院校将其归属在理学门类，授予理学学位。

有志于学习数据科学与大数据技术专业的学生，可以从大学的传统优势领域和行业背景考虑选择。比如，复旦大学的大数据技术本科专业是设在大数据学院下；北京大学是在数学院开设了该专业，偏数学的内容更多一些。对外经济贸易大学该专业设在信息学院，因为财经是学校传统优势，专业还会偏重经济、金融等相关学科领域的知识。

2.报考注意事项

了解了大数据行业和大数据专业后，对于考生填报与大数据相关的热门专业，需要注意以下几点：

1.报考热门专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考时是冷门，但行业需求大，就业率更高。

2.选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

3.志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线大学的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

4.最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

5.最后，考生报考时要注意，有的高校大数据专业是按大类招生，即按计算机大类，且只招理科生。

下面是人大、北邮、中南大学三校2017年数据科学与大数据技术专业在五个省市的录取数据。其中，人大的大数据专业归统计学大类；北邮的大数据专业归计算机大类。

在回答“从事数据分析师学什么专业”这个问题之前，小编想先给大家介绍下数据分析这师的就业现状！

一个优秀的数据分析师可以帮助企业根据现有数据做出科学、合理的分析，在前行中准确定位，为企业排除干扰，创造价值。数据分析师这个岗位的可以从事相关数据的职位有很多，如业务数据分析师、数据挖掘师、数据科学家、数据工程师等等。

业务/商业数据分析师（BA）是完全的咨询师设定，核心价值在分析框架+报告；

数据科学家是完全的算法设定，核心价值在算法+数学；

数据工程师是完全的程序员设定，核心价值在程序；

其他还有建模分析师、数据架构师、数据产品等等；

可以说数据分析师的就业面非常之广，在公司产生的价值与被重视程度不言而喻。

小编从各大招聘网站找到国内三家大企业的招聘，从中可以发现企业对数据分析人才专业要求是怎样的。

可以看到职责描述里，第七条，数学、统计学、信息管理、计算机专业等。

岗位要求里，第一条：本科以上学历，统计学、数学、电子商务、计算机、市场营销等相关专业。

任职要求，第一条可以看到数学、统计学、数量经济学、计算机、营销学等相关专业。

这几条招聘启事专业要求有数学、统计学、信息管理、计算机、电子商务、市场营销、数量经济学专业。这些专业具体都学些什么内容呢？

数学

随着科技事业的发展，数学专业和其他专业的联系也越来越紧密，所以数学专业知识也得广泛的应用。

数据分析师需要有专业的数学功底和严密的逻辑思维，而严密的逻辑思维则来源于扎实的数学功底。 学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的。

统计学

统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的 各个步骤，都要用到统计学的知识。

信息管理

信管专业主要对各种“系统”进行分析、设计与实现，技术与管理的有机结合。学习内容：财务、系统数据分析、IT技术，可以说信管专业非常对口数据分析师职位，从信息中 发掘财富。与计算机结合，使计算机作为工具， 信息管理更加有效和实用，随着企业经营规模的现代化，对信息管理 的要求越来越强烈。

例如铁路订票系统，就是对车票这种信息的查询和管理系统。可以说软件开发的最主要面向的客户就是 帮助企业制作良好的信息管理系统。

计算机

学习计算机专业同学可以从事数据研发/开发工程师，数据挖掘/机器学习工程师，对编程技术上的要求高一些。

电子商务

电子商务专业培养具备管理、经济、法律及网络技术、计算机技术、市场营销、电子商 务技术以及电子商务管理等方面的知识和基本技能，现在各大交易都在网站等网络平台 交易完成，数据分析在电商行业的应用非常广。

市场营销

数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。

具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波 特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科 特勒用户决策流程。

数量经济学

数量经济学是运用统计学、经济计量学、投入产出分析、最优规划方法、经济控制论和计算技术等各种手段，对各种经济问题进行理论分析、经验检验和政策分析的一门应用经济学科。数量经济学更偏技术类，相比其他经济学金融类专业，数经的优势是统计软件够独立编程。