數據科學和大數據技術專業，你知道多少？

現代信息社會，已從IT時代邁入DT時代，高校在大數據方向上設置了哪些專業，具體學什麼，就業怎麼樣，作為新興專業，你又了解多少?小編這就為你詳細解讀。

一、專業概況

專業名稱：數據科學與大數據技術;

學制：四年;

學位：工學或理學學位。

人才培養目標：以大數據為核心研究對象，利用大數據的方法解決具體行業應用問題。

目前已有35所高校申報了大數據專業：

第一批(3所)：北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學;

第二批(32所)：人民大學、復旦大學、北京郵電大學、華東師範大學、電子科技大學、北京信息科技大學、中北大學、長春理工大學、上海工程技術大學、上海紐約大學、浙江財經大學、廣西科技大學、昆明理工大學、雲南師範大學、雲南財經大學、重慶理工大學、晉中學院、福建工程學院、黃河科技學院、湖北經濟學院、佛山科學技術學院、廣東白雲學院、北京師範大學、香港浸會大學聯合國際學院、成都東軟學院、電子科技大學成都學院、貴州大學、貴州師範大學、安順學院、貴州商學院、貴州理工學院、寧夏理工學、宿州學院。

二、數據科學與大數據技術專業都學些什麼?

目前，數據科學與大數據技術專業屬於交叉學科，以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能複合的跨界人才。

以人民大學為例：

基礎課程(38學分)：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。

必修課(37學分)：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

三、數據科學與大數據技術專業人才需求情況怎樣?

根據領英發布的《2016年互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是護理萬網行業需求最旺盛的職位。

目前國內有30萬數據人才，預計2018年，大數據人才需求將有大幅增長，高端人才如大數據科學家的缺口在14萬至19萬之間。

懂得利用大數據做決策的分析師和經理缺口達到150萬，數據分析師現在需求就很旺盛了，2年工作經驗的月薪可達到8K，碩士學歷的數據分析師月薪可達到12K，5年工作經驗的可達到40萬至60萬元。

四、數據科學與大數據技術專業可以從事的工作有哪些?

重視數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品製造、零售電商、醫療製造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。

人才主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類，熱門崗位有：

（一）大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分佈并行處理等。

（二）大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。 （三）數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。

（四）數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。

有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。

（五）大數據可視化工程師

隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。

從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。

人民大學與人大、北大、中科院大學、中財、首經貿五校聯合培養數據分析碩士第一屆畢業生（55人）就業情況：

騰訊、百度等IT公司：22人;

金融、銀行等：21人;

出國、讀博等：5人;

國家事業單位：6人;

其它：2人。

五、數據科學與大數據技術專業學習建議

人才培養與行業發展存在差距。由於教學大綱更新不會太及時，大數據人才7年畢業(大學部四年、碩士研究所三年)后，所學恐怕落後於行業發展。

大數據人才的典型勝任特徵：善於做需求分析、寫代碼;善於與人溝通，喜歡探索未知;需要根據數據推演、分析、提出解決方案，有數據思維;需要持續保持學習狀態;內性格上能動能靜。

不同辦學層次的院校開設此專業，培養模式會有差異。

高職類院校學生由於數學基礎相對薄弱，會跟多偏向於工具的使用，如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用

大學部院校會傾向於大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學，在研究所段則會專攻某一技術領域，比如數據挖掘、數據分析、商業智能、人工智慧等。

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