高考已经进入最后两天的倒计时了，而高考过后，考生和家长们就要面临着人生中最为重要的选择题——志愿填报了，这关乎着孩子未来人生中很长一段要走的路，而又有哪位家长不希望自己的孩子能够更快的走上成功之路呢？

今天，R兔来给大家讲一个未来最有“钱途”的专业——大数据，希望能为小伙伴们填报志愿的时候有一个更好的选择。

在这个互联网飞速发展的今天，大数据就显得无比的重要了，而在如今的企业发展上，大数据人才却无比的稀缺，R兔先带大家看下各大互联网企业招聘大数据人才给的薪资吧！

从上面的图片中，大家可以很清晰地看到，大数据专业应届毕业生的薪资水准都在10K以上，可想而知，人才是有多么的重要了吧！据了解，在未来3-5年内，中国需要180万个数据的人才，但目前只有约30万的人，缺口有多大可想而知了吧！

那么，什么是大数据专业？

专业名称：计算机科学与技术专业（数据科学与大数据技术方向），本科四年制；

专业介绍：计算机科学与技术（数据科学与大数据技术方向）主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。毕业后能从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。

报考大数据需要注意哪些事项？

个人的爱好和志向是否在此，兴趣才是最好的老师，如果对此没有兴趣，R兔劝大家就不要在这浪费时间了。

学习数学的能力好坏也决定了考生是否适合报考大数据专业，因为计算机、网络、数据编码、数据处理等课程难度级别较高，数学不好的同学们最好也放弃吧。

哪些学校的大数据专业值得报考？

在新开大数据专业的282所院校里，院校的教学质量也是参差不齐的，报考的时候一定要注意这些院校的教学质量。下面是R兔为大家推荐的一些大数据专业还不错的院校，希望能为大家提供一些参考。

R兔提醒大家，不管选择什么专业，还是适合自己的最好，一味地追求热门专业并不是什么好的选择。

最后，R兔祝大家都能够金榜题名。

编辑：ZH

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。

首先来说说数据科学吧，作为一门学科， 数据科学所依赖的两个因素是数据的广泛性和多样性，而广泛性和多样性之间又有共性。

数据科学主要包括两个方面： 用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。

前者的包含面很广，囊括了生物信息学，天体信息学等领域。而后者包括统计学、CS、数据挖掘、数据库等领域。所以，要直白的说的话，就是数据科学包括了统计学，数据挖掘。而数据挖掘既相对独立，也可以作为一个统计学发展的小方向（与CS有关）而不是分支。而大数据则是个专有名词，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

统计学的主干课程都包括什么？主要都涉及到什么样的知识和实际背景？

两者的比较如果再从就业上讲，统计无疑是一个比较热门的专业，之中好多方向都比较好就业，每个方向都有其对应的工作，比如事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。而数据科学作为拥有完整知识体系的新兴的学科，其就业前景无疑也是可观的。

——圆圆

个人认为这三者既存在着密切的联系，也不完全相同。用数学的话来说，就是三者之间相互存在着交集，但也并不是完全包含。

其中涉及的最广泛的应该就是数据科学了。研究大数据的方法可以称作数据科学、而统计的研究方法就更可以算作是数据科学了。本身，数据科学就是在大数据的背景下提出的。它不仅包括大数据的研究方法和研究背景，更包括对于数据软件的使用、对于数据库的理解、甚至包括对于算法的理解等等。

大数据，是在近几年才刚刚提出并迅速走红的概念。它是未来数据分析和存储的新趋势。面对这个信息爆炸的时代，数据的高数量、高维度、高更新速度以及背后的高商业价值都对于传统的硬件存储、数据库管理和统计分析方法提出了更高的要求。原先的统计大多都是适用于小样本的情况，而面对这样的大数据往往显得无能为力。因此，相比较与其他的两个概念来看，它既是数据科学的基础，也是建立在统计基础上的一个科学。

最后，三者最共同的地方应该就是统计了，无论是数据科学应用在各个实际领域、还是大数据的各种突破过去经典数据规模的领域，它们的核心思想或者说最先处理的基础都是统计。如果任何数据都可以使用经典的统计方法去解决的话，不会再采用其他的模糊近似的方法进行操作。

综上，数据科学包含的内容更加全面、更加综合，它更像是一个对于实际的数据问题需要具备的一些基本甚至专业知识。而大数据，则只是一个概念，指的是对于现在这个数据泛滥时代的统称。而它的研究方法包括在数据科学之中。对于统计而言，它在应用领域与前两者也有着很类似的内容，然而其理论基础部分则与前两者不同，是前两者进行研究和发展的基础。

——高原红

想了解更多相关内容，记得持续关注我们哦。

如果你觉得有点意思，请有秩序的评论、转发、收藏。

严谨一点说大数据专业和计算机专业有什么区别？哪个更好一些？

首先严谨一点说，大数据专业是指“数据科学与大数据技术”，而且今天说的计算机专业，也是提指“计算机类”专业。以下简要说明二者的区别与关系：

一、计算机类属于工学的0809，是大类，还可以细分，其中901的计算机科学与技术，是计算机类专业的鼻祖。其它的902至910都是2000年以后细分增设的。详细专业如下：

二、计算机科学与技术，国内最早开设的高校是清华大学的电子计算机专业1956年、北京大学1955年的计算数学专业；1956年交通大学（上交前身）也支援电子电气类13人去清华大学（与清华的电子电气类、机械电子类抽取的15名）共同27人组建新专业电子计算机，原计划是1958提毕业，但当时由于国家需要，就1957毕业了，同时交通大学也派出5人赴北京计算机训练班【中科院计算所举办】学习，因56、57年学校西迁，学成学员落户西安。1957年4月17日，教育部批准交通大学（西安）增设电子计算机专业。

三、真正的大数据专业——数据科学与大数据技术，是2016年教育部第一批新增三所大学，分别是北京大学、对外经济贸易大学、中南大学；2017年新增在32所、到2018年新增248所，其计283所。

四、关于数据科学与大数据技术专业，早于2016年前，中南大学于2015年就进行过试点招生：计算机科学与技术（大数据方向）。且中南大学有医疗方面的资源，标志性事件：2017年“医疗大数据应用技术国家工程实验室（中南大学）”揭牌，标志“医疗大数据应用技术国家工程实验室（中南大学）”建设正式启动。

五、虽然数据科学与大数据技术开设的院校比较多，但报考时，依然得参考计算机科学与技术专业强势的院校，其中有两个区域，顺便要说一下，山西、贵州，山西有百度的百度云基地、贵州呢，近两年大数据比较抢眼，苹果数据中心、华为数据中心，这两省的同学，如果不出省门，相对来说会有相关的实践基础，本身大数据是计算机科学、数学、统计学的交叉学科。实践性也特别强。

以上是我关于两个专业的分析也说明，有不同意见的在下方留言讨论。

------------------------------------------------------------

2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”本科专业，首批北京大学、对外经济贸易大学和中南大学获批。

“数据科学与大数据技术”专业（专业代码080910T）强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力。三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

该专业包括基础课程、核心课程及选修课程三大模块。其中专业基础课程涵盖了数学、统计学、计算机科学等理论知识。专业核心课程侧重数据分析、计算、计算机技术以及大数据应用等方面的内容，包括了《数据科学导引》、《数据采集》及《大数据应用导论》等课程。专业选修课程在专业核心课程的基础上深入学习，包括《深度学习》、《大数据分析的算法》、《云计算与大数据平台》等，同时也在应用方面开设了新兴的行业课程，例如《金融大数据应用》、《健康医疗大数据：理论与应用》、《交通大数据：理论与应用》等。

培养目标：

“数据科学与大数据技术”专业，培养德、智、体、美全面发展，掌握数据科学的基础知识、理论、及技术，包括面向大数据应用的数学、统计，计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理， 统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。对自然科学和社会科学等应用领域中大数据的了解，具有较强的专业能力和良好外语运用能力，能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才。

“数据科学与大数据技术”课程体系

2016年9月，教育部公布新增“大数据技术与应用”专科专业

“大数据技术与应用”专业（专业代码610215）强调培养具有大数据实践能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下两方面素质的人才：一是工具的掌握，掌握数据采集和数据分析的基本工具；二是数据分析能力，掌握实用数据分析和初步数据建模能力。

该专业包括基础课程、核心课程及选修课程三大模块。其中专业基础部分侧重为语言和专业基础方面的课程，包括《大数据的Python基础》、《Linux系统基础》、《大数据的统计基础》等。专业核心部分涵盖了数据采集、存储与处理方面的内容，包括《数据存储（MySQL）》及《数据清洗》等课程。专业选修部分以大数据分析、开发及应用为重点，开设包括《数据分析导论》、《大数据行业应用导论》、《数据可视化》、《Hadoop大数据平台基础》等课程。

“大数据技术与应用”专业，培养掌握数据科学的基础知识及大数据相关技术，掌握大数据清洗和分析常用工具的使用，具有卓越的实践能力，能胜任数据清洗、数据存储、数据分析与挖掘、大数据系统开发与构建等工作的专业应用型人才。

“大数据技术与应用”专业课程体系

目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。

作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，需要系统的大数据专业教材讲义支撑教学。

博雅大数据学院编写了《大数据分析的Python基础》《数据清洗》《数据科学导论》《数据采集与网络爬虫》《大数据应用导论》《金融征信》《大数据的数学基础》《数据可视化》《深度学习:算法与应用》《健康医疗大数据：理论与应用》《交通大数据：理论与应用》等课程。

由欧高炎、朱占星、董彬和鄂维南合著的《数据科学导论》即将由高等教育出版社出版。

由陈永东撰写的《赢在新媒体时代：内容、产品、市场与管理的革命》已由人民邮电出版社出版，由陈永东与赵旭隆合编的《智能营销：数字生态下的营销革命已出版。

由阳翼撰写的《大数据营销》一书也于近期出版。

“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。以数据中国“百校工程”产教融合创新项目为例，在课程的设置上校企共建专业人才培养方案，对接培养大数据技能型人才，在大数据与人工智能领域设立了以下的人才培养方向。

“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向

分析类岗位

分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。

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。

研发类岗位

架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。

开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

管理类岗位

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。

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。

“数据科学与大数据技术”专业的就业前景

人才需求方面，腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》，数据显示，中国592家公司中约有4万位员工，而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。人工智能人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3种技能，简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop，Python等。而人工智能工程师的招聘主要集中在算法与开发两个大类, 本科学历及以上人才目前是人工智能领域的主力军，同时，就业人群在快速年轻化。

在薪资待遇方面，可参考IT行业类的专业，2016届本科应届毕业生就业薪资最高的10个专业中软件工程、计算机科学与技术、电子信息工程稳进前十，薪资待遇分布在7K到9K之间，IT行业的薪资待遇非常高。人工智能以及大数据技术的岗位人才需求逐步上升，未来可能会发展为就业前景最好的专业之一。

首先，我们来看一下“数据科学与大数据技术”本科新专业，批次情况。

如下：

教育部通知，含学校名单：http://moe.gov/srcsite/A08/moe_1034/s4930/201803/t20180321_330874.html

数量激增，985和211仅仅占13%

显而易见，数量激增。近年来，各行各业对数据科学家对求贤若渴，在人才颇为紧张的前提下，这么多学校获批专业，到哪里去找老师成了难题。而且从院校情况来看，全国开设大数据本科专业的高校中，985和211仅仅占13%。好学校好专业竞争激烈也反映在数据科学专业。

业内不愿透露姓名的专家持有更有激烈的观点认为，“第二批获批“数据科学与大数据技术”的35所高校中，大半高校不适合以培养数据科学研究型人才为核心目标。因为缺乏相应的积累和能力”。那么第三批的情况就更不乐观了。不过，第三批获批高校数量众多，本来就很难用标准来衡量。

不难看出，普通高校一窝蜂的申请数据科学与大数据技术专业是追赶潮流的行为。正如前文所说，计算机技术、应用数学与统计学的基础功底非常重要，如果学校在这几个专业方向上并无优势，赶潮流的成立新专业，在人才培养、教师水平提升方面都面临严峻考验。

人才培养的经验，才刚刚起步

学生在选择专业时，往往选择有一定发展年限，在教学传统已有积累、学习氛围已养成、教学特色已具备的专业是比较稳妥的。数据科学与大数据技术在当下火爆，而且还在不断发展，几年后对人才的要求是否会有变化，也增加了选择“数据科学与大数据技术专业”不确定的风险。但是，可以肯定的是数据科学在中国的发展会越来越落地，越来越有用武之地，只是人才培养的经验，才刚刚起步。

攀登数据科学的奥林匹斯山，缺少好的登山向导也是根本性困难之一

尤为惹人注意的现象是，很多人期望转行数据科学心切，让市场上鱼龙混杂的培训赚到了钱，很少有机构能够公开真实的培训课程完成率，夸大宣传，硬说自己口碑好。师资也往往来自于知名企业的技术人员。企业确实拥有数据可以应用，并创造价值的场景。但是正如日本教育学家佐藤学所说的“世界上没有比教师更难的工作了”，教学是一个要求非常高的工作，会不一定等于能教。可以这样说，培训从根本上解决不了一个学习曲线极为陡峭的学科对人才的需求，往往是花钱解决焦虑问题。攀登数据科学的奥林匹斯山，除了登山素有的高难度，缺少好的登山向导也是根本性困难之一。

总之，攻城先下护城河，数据科学人才发展绝不能错过打基础的黄金时间，专业选择实需谨慎。（完）

亲爱的数据

出品：谭婧

美编陈泓宇

现代信息社会，已从IT时代迈入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，你又了解多少?小编这就为你详细解读。

一、专业概况

专业名称：数据科学与大数据技术;

学制：四年;

学位：工学或理学学位。

人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利用大数据的方法解决具体行业应用问题。

目前已有35所高校申报了大数据专业：

第一批(3所)：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学;

第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学、香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。

二、数据科学与大数据技术专业都学些什么?

目前，数据科学与大数据技术专业属于交叉学科，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。

以中国人民大学为例：

基础课程(38学分)：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课(37学分)：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

三、数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?

根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。

目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间。

懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，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。

四、数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?

重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。

人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：

（一）大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。 （二）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。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。 （三）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。 （四）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。

（五）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。

中国人民大学与人大、北大、中科院大学、中财、首经贸五校联合培养数据分析硕士第一届毕业生（55人）就业情况：

　　 腾讯、百度等IT公司：22人;

　　 金融、银行等：21人;

　　 出国、读博等：5人;

　　 国家事业单位：6人;

　　 其它：2人。

五、数据科学与大数据技术专业学习建议

人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。

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。

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。

如果你也想学习大数据，想成为一名大数据分析师。SO，小编想告诉你：你想要学习，我们刚好专业！

武汉华信智原，自2005年成立以来，一直致力于大学生高端人才培训，多年的教学经验和实战经验，让我们在互联网行业有了良好的口碑，用人单位十分看好我们的学员。高薪在握不是梦，快来加入我们的DT阵营吧！

很多院校有大数据课程和方向，关联度较高的专业有：软件工程、计算机科学、信息管理、应用数学/数学与统计。大数据应用有三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘），这三个层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。

大数据的核心技术：（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

数据科学与大数据技术专业主要培养面向大数据时代以计算机科学、统计分析为基础，以数据科学与大数据技术为研究领域，具备经济、金融、数据结构、数据计算智能、信息处理、程序设计、数据分析等相关学科的领域知识，能推动并引领未来全球“互联网+”、云计算、人工智能、大数据技术在各领域的深入应用，具有较强的实践重新能力、跨文化交流能力和跨领域研究、设计、开发能力高素质复合人才。

一、据全球顶尖管理咨询公司麦肯锡分析报道，到2018年大数据领域科研工作者岗位需求激增，其中大数据科学家缺口在19万左右，懂的利用大数据做决策的高素质人才需求缺口达150万。

二、目前，全国开设数据科学与大数据技术专业高校数量众多，毕业生就业前景广阔，薪资待遇比较高，就业形势与政策相对比较好。

1.第一批开设数据科学与大数据技术专业的院校为：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学；

2.第二批开设院校有：中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学、电子科技大学、中北大学、华东师范大学、北京信息科技大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、宿州学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科技学院、重庆理工大学、广西科技学院等；

3.第三批开设的院校有中国人民大学、北京化工大学、中国农业大学、北京师范大学、中国传媒大学、南开大学、同济大学、上海财经大学、中国矿业大学、厦门大学、中国石油大学、中国地质大学、武汉理工大学、华中农业大学、华中师范大学、中南财经政法大学、华南理工大学、西南财经大学、兰州大学等248所高校。

三、2018年全国开设数据科学与大数据技术专业排名

1.该专业学制四年，大部分为工学。

2.2018年该专业水平最好的高校为中南大学，排名位居第一，浙江财经大学排名第二，广西科技大学排名第三。

对此问题，你认为呢？