数据与大数据专业怎么样（选专业 ：数据科学与大数据专业）

大数据是当前市场上最火爆的词汇之一，随便在招聘网站上搜索一下大数据，都能看到很多薪资不菲的大数据岗位。

这篇文章，就来聊聊“数据科学与大数据技术”专业

这个专业属于计算机类。是交叉性很强的专业，要学的东西很多也很难。

除了数学、统计学、计算机的课程，还有大数据自己的专业课。

大学基本就是延续高三的模式。

所以如果想考虑这个专业，一定要确保数学基础好也不反感敲代码。如果只是为了追热点盲目的选了这个专业，学起来会很吃力很痛苦。

而且，因为大数据的概念新潮又火热，从2016年到2024年间，有超过700家大学陆续开设了“数据科学与大数据技术”专业。

上马过快导致教学质量良莠不齐，很多学校的人才培养方案很不完善，欠缺合理性。

不合理，就意味着课堂所教浮于表面，很多老师没有做过大数据，基本是边学边教的。如果不额外自学，毕业后难以应付企业的招聘要求。

所以，如果想选数据科学与大数据技术专业，不仅要脑力好数学好，还要善于自学。

说完学习，再来说就业。

近些年社会业界有很多公司加入到数字化转型中来，凡是有数据储备和需求的公司都在努力搭建自己的大数据平台。

搭建数据平台，就需要大数据开发工程师和大数据运维工程师，这类岗位薪资高同时要求也高

比如要求精通1-2种程序语言，熟练掌握等分布式框架原理，有调优 运维 开发的经验。

这些本科毕业很难达到。所以大数据团队一般的门槛是硕士起步。并且最好在大厂实习过，做过含金量高的项目。

大数据平台搭建好以后，才会有大数据业务，也就有了大数据分析挖掘的岗位。

其实，需要大数据分析挖掘的公司，往往都是大体量的公司，不仅能收集到海量数据，还能根据海量数据驱动业务。这样的公司往往都是行业的龙头，比如抖音的用户数据，淘宝的消费者数据或者华为的手机用户数据。

这些大厂的招聘门槛自然不会低。

而大多数的企业，要不体量不够产生不了大数据，要不业务逻辑相对简单，大数据价值没被挖掘出来，推动不了业务。

所以其实，大数据分析类的岗位还是偏少的。

整体来说，大数据虽然前途光明，天花板高，但就业也并不容易。

虽然国家大政策和产业升级需要大数据技术，但当下正处于政策，产业，教学三者磨合探索期，学成就业过程中有很多艰险，切不可盲目追求热度就选报。

这个专业要求数理基础好，脑力好，善于自学，并且能持续高强度学习的人去挑战。也许并不适合大多数普通人。