数据科学与大数据技术很火，这个专业真的那么好吗？

“数据科学与大数据技术”，专业名字很拗口。这个专业最早出现在2016年，教育部公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，首次在新增本科专业中出现了“数据科学与大数据技术”。

这个专业刚一亮相，就得到了社会各界的高度回应，纷纷认为这是一个社会积蓄的专业。因为此时，“大数据”三个字简直如日中天，各路IT大佬们、学者教授，言必“大数据”。

“数据科学与大数据技术”开设院校

然而在2016年，批准开设这一专业的学校并不多，只有三所。分别是：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学。因此，在2016年的高考中，并未在考生和家长中掀起太大的涟漪。

2017年，开设院校增加了十倍，共有32所高校开设了这一专业，其中：

985高校：中国人民大学、复旦大学、华东师范大学、电子科技大学、

211高校：北京邮电大学、贵州大学

普通公办本科大学：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、浙江财经大学、广西科技大学、云南师范大学、云南财经大学、昆明理工大学、贵州师范大学、重庆理工大学

民办本科院校：黄河科技学院、宁夏理工学院、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、上海纽约大学

其中，位于云贵两省的学校多达8所。占比高达25%。没想到发展大数据产业最迫切的省份居然是云南省和贵州省。后来的发展也证明，确实越来越多的企业把数据中心放到了这两个省份，特别是贵州省。

2018年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达250所。

2019年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达196所，

2020年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达138所。

可以说，今天无校不“大数据”，“数据科学与大数据技术”专业稀缺性已经当然无存。

“数据科学与大数据技术”学什么？

以首批开设“数据科学与大数据技术”专业的三所大学之一，中南大学为例，其课程体系的核心部分如下：

• 学科基础课

• 专业核心课

• 专业课

• 专业选修课

经过本专业的培养，毕业生能够适应行业大数据应用的发展需要，融会贯通数学与自然科学基础知识、计算机科学基础知识、大数据科学与工程专业知识，提出复杂大数据工程项目的系统性解决方案。

能够跟踪大数据科学与工程领域的前沿技术，具备一定的大数据工程创新能力、大数据分析与价值挖掘能力，能够从事应用驱动的大数据产品的设计、开发和生产。

“数据科学与大数据技术”做什么？

“大数据”领域主要有三方面的工作：

一，理论工作，主要是对数据科学中模型的理解和运用；

二，实践工作，主要是处理实际数据；

三，应用工作，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

按照专业数据人才的主要工作内容，我们又可以分为四类数据人才：数据科学家、数据工程师、数据分析师、数据产品经理。

数据科学家：主要是运用数据科学的知识对数据进行采集、处理、挖掘、建模等操作，以解决问题为目的。

数据工程师：主要是在数据项目中，负责工程实施的人员。比如说负责搭建架构，实现技术平台，以及数据连接器，数据存储，计算引擎等工作。为数据架构师，数据科学家、数据分析师提供总做的基础。

数据分析师：主要是从数据中提取价值，并且将分析结果用于指导行动。

数据产品经理：是根据客户的特定需求，来为客户开发数据产品的人。

目前，“大数据”的主要发展方向有三个：

一、 数据挖掘、数据分析和机器学习方向；

二、大数据运维和云计算方向；

三、Hadoop大数据开发方向。

总结

不论看好还是看空这个专业，都无法否认的是我们都处于“大数据”时代之中。大到火箭上天，小到基因测序，无不与“大数据”相关。而作为一个为“大数据”事业提供基础人才的专业，“数据科学与大数据技术”不得不引起我们的重视。

例如一个“大数据”的典型应用，互联网广告。全球广告市场份额近万亿，而互联网广告已经占到了近一半，5000亿美元的市场份额，是互联网大厂争夺的热点，数据分析人才在这场竞争力至关重要。

事实上，数据人才需求的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。

大数据开发工程师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。

数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。