数据科学与大数据技术专业难不（数据科学与大数据技术）
数据科学与大数据技术专业难不（数据科学与大数据技术）通过前面的介绍，相信大家已经看到了，这个专业比较复杂，因为它所涉及到的知识领域比较多，比如大家要有数学学科背景，还涉及到人工智能化技术、机器学习、可视化技术、信号处理、概率模型理论技术、不确定性建模等这些学科领域的知识。该专业以大数据分析为核心轴线，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，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性学科的交叉学科。所以，下面就给大家详细介绍下这个专业的情况，包括：专业背景详细介绍、开设院校情况、就业情况三个方面。数据科学与大数据技术专业（英文名Data Science and Big Data Technology），简称数据科学或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大
在刚刚结束的2019年高考录取中，可能有不少同学已经被一个新兴专业“数据科学与大数据技术”录取了，因为这个专业最近两年实在是太火了。
以至于很多高校都逐渐开设了这个专业。
但是，很多同学虽然选了这个专业，却不一定对这个专业很了解，大家可能只知道与“人工智能有关”，还与“大数据”有关。
还有些同学与家长，只是单纯地想着这个专业这么火，肯定差不了，所以选了吧！
所以，下面就给大家详细介绍下这个专业的情况，包括：专业背景详细介绍、开设院校情况、就业情况三个方面。
首先，专业背景详细介绍数据科学与大数据技术专业（英文名Data Science and Big Data Technology），简称数据科学或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力。（百度百科）
通过专业的定位可以发现，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的宽口径专业。
该专业以大数据分析为核心轴线，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，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性学科的交叉学科。
通过前面的介绍，相信大家已经看到了，这个专业比较复杂，因为它所涉及到的知识领域比较多，比如大家要有数学学科背景，还涉及到人工智能化技术、机器学习、可视化技术、信号处理、概率模型理论技术、不确定性建模等这些学科领域的知识。
所以说，该专业产生的背景与人工智能与大数据发展脱不了干系，人工智能大家都已经知道了，发展很快，应用很广，下面对关键背景大数据做一个简单介绍，让大家有一个直观的认识，不要只停留在“大数据”三个字上。
首先，给大数据下一个定义：
“大数据”是指数据集数据的大小通常超出了常用的软件工具获取、有效、管理和处理的可承受范围的能力，也就是说，平常我们使用的数据库分析工具已经无从下手了。只能依靠全新的分析、处理方法。再上一张图，大家直观感受下。
2006年全球数据量为180EB，2011年全球的数据量为1.8ZB，而到了2020年，数据总量将会增长44倍，达到35.2ZB（1ZB=10亿TB），我们的计算机硬盘一般为500G，大的才1T，可以存放多少数据，而10亿TB不敢想象，这个数据量大的惊人。
由于人工智能与大数据推进，从2016年起，相继很多大学开设了这个专业，下面看看有哪些院校。
开设数据科学与大数据技术专业的院校由于该专业的兴起是在计算机技术与人工智能快速发展，海量大数据产生为背景，所以突然增加的需求量导致人才缺口非常大。
所以，很多院校都第一时间瞅准了机会，纷纷开设了该专业。
从上图表中可以看出，在2016年以前，开设该专业的院校为0，在2016年以后，开设院校呈现爆炸式增加。
2018年的时候从2016年的35所增加到283所，而2019年基本上又翻了一番，直接增加到479所。
在以上这些学校中，国内最早(2016年2月)开设了数据科学与大数据技术专业的学校只有3所，北京大学、中南大学和对外经贸大学，这些学校由于有扎实的基础。所以，该专业实力也比较强。
然后在2017年增加到35所，新增加了32所大学，其中大部分是985重点大学，比如中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等等。
第三批院校是2018年申请开设的，学校较多，其中不乏一些二本院校，到了2019年，只要有办学资质的大学，都恨不得开设，达到了479所，已经接近火了很多年的软件工程专业。估计，到2020年，将会更多！
而在首批开设学校中的中南大学在18年的时候，该专业排在了全国第一。
排第二的是浙江科技大学。这些大学的该专业发展相对较为成熟，非常值得报考。其它一些学校在数据科学方面做的比较好的都是一些理工科基础比较好的院校，比如人大、电子科技大、北邮、北京信息科技大、北师、华师、上海财经、同济大学、南开大学等等。
通过以上分析，我们发现，这个专业是突然兴起的一个新兴专业。
所以说，可能成也新，败也新，由于新兴专业，即使是学生培养方向与模式都在探索阶段，这个也是一个风险，毕竟大家都是“小白鼠”。
所以，下面讲讲该专业的就业问题目前来看，该专业就业率肯定不差。
因为大数据被誉为“21世纪的新石油”，是国家战略性资产，是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”。
人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。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、数字经济及商业发展的核心。
所以，发展前景非常好。
其次，该专业门槛比较高，数据科学与大数据技术人才是高级的复合型人才，他与传统的计算机专业还不太一样，单纯会计算机相关知识还不够，还需要具备多个领域的知识。
所以说，必须要相关专业的毕业生才有可能从事相关工作。
最后，该专业的缺口很大，需求量非常大。
根据LinkedIn（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、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。
所以说，就目前的情况来看，该专业就业前景非常好，在看得见的年限来看，毕业生压根不用愁就业的事，当然必须要学到真本事，毕竟，这个专业的难度系数挺大，对大家的综合能力要求也比较高。
该专业的毕业生具体就业方向主要有以下几个：简单列举下，计算机和互联网领域从事数据分析、系统分析、大数据工程应用开发；还可以成为信息分析师、商业分析师、数据库协调员、开发机器学习系统等等，并且用它来解决实际的问题，这些职位最关键的就两个字"建模"。
最后总结下，数据科学与大数据技术专业是一个综合计算机、数学、统计、人工智能等方向的宽口径专业，门槛较高，随着大数据爆炸式增长与人工智能快速发展，需要大量的大数据分析的人才从浩瀚如烟的数据中，获取有用信息，完成一些预测与现实中实际问题的解决方案，前景很明朗！
感谢您的阅读，要是您已经选择了该专业，那么恭喜你！
