本篇文章给大家谈谈大数据专业怎么样，以及为啥不建议去学大数据专业对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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大数据专业怎么样
中国互联网正在迈向人工智能时代，大数据已经应用到我们生活的方方面面。从屡次打败世界顶级围棋手柯洁的AlphaGo，到智能家具、智能导航，再到网购软件的“猜你喜欢”，这些“智能”背后，靠的是大数据运算学习的强力支撑。
面对高达150万的高级人才缺口，我国高校纷纷开设数据科学与大数据技术专业，设立3年内从0增长到283所。这样一个高智能、前景好的热门本科专业，自然受到众多考生家长的关注。那么，大数据专业学些啥？什么样的孩子适合学？如何挑大学？本期解密专业带您一起了解。
Part1专业介绍
从0到283，设立三年遍地开花
快速发展的互联网行业催生了大学里的“数据科学与大数据技术”（080910T）专业。
2016年2月，教育部公布增设“数据科学与大数据技术”专业。北京大学、中南大学、对外经贸大学等3所高校率先开设本科的大数据专业。
第二年，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。
而到了2018年，中国传媒大学等248所高校获批开设该专业，增长呈井喷之势。
统计学+数学+计算机=大数据
数据科学与大数据技术专业强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次研究、应用需求的高级人才。
经过四年学习，学生可以掌握大数据相关的统计、计算机、数学和应用学科的基础知识，以及数据分析、技术开发和应用的基本技能。
大数据通常与具体的业务相结合而落地，依托不同大学的专业特色，大数据专业在课程开设上也带有不同的行业特色。生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等学科都可能成为它的应用拓展性学科。
我们和软件工程不一样
在一些大学，大数据是开设在软件工程专业下的一个研究方向。事实上，这两个专业都以计算机科学技术为背景。
中国传媒大学计算机科学与技术系尚文倩主任介绍，软件工程是一个更偏向于工程的实用学科，研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件；而数据科学与大数据技术专业更侧重于基于数据科学的原理，利用大数据处理技术解决具体行业应用问题。
Part2：毕业去向
在互联网高速发展的今天，网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。大数据人才的工作是，把海量信息采集、存储、分析，挖掘出信息背后更多的价值，以更好地辅助企业、政府机关做出决策。
专业人才缺口达150万，应届生年薪30万
我国大数据产业迅猛增长，相关人才高度稀缺。2016年，近六成企业已成立大数据分析相关部门，超过1/3的企业已应用大数据，中国大数据市场规模168亿元，预计2017-2020年仍将保持30%以上的增长。根据某咨询公司分析报告，2018年，大数据科学家的缺口在14万到19万之间，懂得利用大数据做决策的分析师和经理岗位缺口将达150万。
而在西安交通大学举办的一场招聘会现场，来自各地的300多家单位提供了14000多个人工智能专业相关岗位。企业为人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业应届生开出的年薪约为30万元到40万元，大数据专业毕业生可谓炙手可热。
到大型互联网当工程师
几年前，大数据对人才的需求以IT、计算机背景居多。随着大数据往各领域延伸发展，市场对统计学、数学方面的专业人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
数据科学与大数据技术专业毕业生足以胜任大数据技术开发与应用，大数据运维和云计算等工作。毕业生可以在BAT等大型互联网公司就业，做前、后端开发、数据分析师、机器学习算法工程师，App开发、智能游戏设计与开发、数据科学家等。
在各行各业做数据开发
毕业生也可以进入各行各业，在银行、电信、电力、交通等企事业单位，政府、信息产业及其他国民经济部门，甚至医疗系统、媒体等单位，依托具体业务，从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统研发、数据可视化等相关工作。
毕竟大数据作为一门技术，为具体行业的决策服务。例如，你打开网购软件浏览了一款钢笔，退出后再打开，会发现软件首页为你推荐了一大堆不同品牌、价位的钢笔，还猜你也许还可能需要墨水，这样的个性化智能推荐就是基于大数据计算的。
本硕连读不要错过
本科院校倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，研究生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。毕业生可以考虑读研深造，做更为深入的理论性研究。
从中国人民大学、北大、中科院大学、中财、首经贸等五校联合培养数据分析硕士第一届毕业生就业情况来看，大数据相关专业的硕士就业面也比较宽。
在本科专业开设之前，很多大学已经开设了大数据相关专业的硕士点、博士点，大多针对数学、统计、经济类及计算机的本科生招生。目前，一些大学在本科的培养计划中设置了本硕连读项目，有志深造的考生可以关注。
Part3报考建议
适合热爱探索未知的理科
数据科学与大数据技术涉及数理统计、计算机编程等领域，要求学生必须有相应的基础知识，只招收理科生。考生如果具备过硬的数学基础，并且对计算机感兴趣，可以考虑报考。
孩子如果喜欢探索未知，善于提出问题，找出解决方案，就更适合这个专业了。
全国都是新开的，共有283所
数据科学与大数据技术从2016年起增设，目前共计283所大学开设本专业。
全国开设数据科学与大数据专业的高校
数据整理：实习编辑任瑶琳
已经上了大学的同学也有机会转专业，例如，复旦大学首批招生就没有通过高考招生，而是采用“2+2培养模式”，直接从复旦大二在校生中选拔学生。这批学生来自数学、计算机或经管类专业，两年后毕业可以拿到原学士学位，并在原专业方向上加注数据科学与大数据技术方向。
选学校：看准师资实力和专业特色
目前，大多数高校的大数据专业建设处于起步阶段，课程设置、师资建设、实践资源都缺乏经验，家长和考生报考时一定要尽量选择师资力量较强，实践资源较好的高校。
我国高校开设本专业的模式主要有两种。
一种是高校自主开设。如果高校在计算机科学一些前沿技术领域实力较强，或者在数学、统计学、数据挖掘、机器学习等方面有较强的师资团队，是非常值得报考的。
还有一种是校企合作办学。这种模式中，高校负责基础理论方面的教学，企业负责专业技术及实践方面的教学，侧重培养应用型人才，在就业方面较有优势。
此外，大数据通常与具体的业务相结合而落地，学生既懂业务，也懂技术，更容易上手实践。考生和家长可以从大学的传统优势学科、行业背景做出考虑。
例如，有的大学在信息学院开设本专业，有的在计算机学院，还有的在经管学院。复旦大学甚至成立了专门的大数据学院，并在同一个专业下设置了更为细分的四个研究方向：数学类、经管类、技科类和自科类。
再比如，中国传媒大学具备完整的全媒体大数据体系，开设的大数据专业带有传媒特色。学生在校期间就可以接触到海量影视大数据、新闻大数据、音频大数据等，对业务数据耳濡目染。
大数据站在互联网“风口”，直接催热了大学的大数据专业。越来越多的高校启动大数据人才培养计划，以填补百万级的大数据人才缺口。但是，报志愿关乎一个孩子一生的职业发展和人生规划，考生和家长一定要全面分析自身兴趣和优势，冷静慎重地做出选择。（牛豆豆）
特别鸣谢中国传媒大学计算机科学与技术系主任尚文倩对本文提供的专业知识支持。
想去大数据行业，本科报统计学，还是数学，或计算机专业更接近
这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，从2016年以来，很多高校都陆续在本科期间设立了大数据专业，所以对于未来想进入大数据领域发展的学生来说，在本科期间可以重点考虑一下大数据专业。大数据专业的整体知识结构涉及到三大块，包括数学、统计学和计算机，然后还涉及到大量相关学科的知识，包括经济学、社会学、医学等等。从学习体验方面来说，大数据专业会为学生营造一个更好的学习环境，相关的硬件支撑（数据中心等）也会比较健全。
大数据专业当前的热度比较高，重点大学的竞争还是比较激烈的，所以如果想避开大数据专业，也可以选择数学、统计学和计算机这三个相关专业。数学是典型的基础学科，数学基础对于未来学习大数据有非常重要的意义，但是数学专业在本科期间的学习任务还是比较重的，而且难度也相对比较高，所以如果有明确的读研计划，那么在本科期间可以选择数学专业。
统计学专业与大数据专业的关系非常密切，当前很多大数据领域的从业者都来自于统计学专业，甚至很多人也把统计学和大数据看成是一个概念。相对于数学专业来说，统计学本身与大数据的结合更加直接，而且大数据行业也为统计学专业提供了新的就业渠道。选择统计学专业要重点考虑一下目标学校的学科实力，一些财经类高校的统计学专业还是很值得选择的，结合具体的行业知识，未来也会有更好的就业机会。如果未来想从事专业的数据分析岗位（算法岗），完全可以选择统计学专业。
计算机专业也是近些年来的热点专业，相对于大数据专业来说，计算机专业的选择空间更大，很多高校的大数据专业也都是基于计算机专业打造的，从这个角度来看，选择计算机专业也是完全可以的。实际上，当前不少计算机专业在划分具体研究方向的时候，大数据是一个非常常见的方向。选择计算机专业会有更大的岗位选择空间，大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位，都需要具有扎实的计算机基础知识。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
现在IT培训机构都很坑吗想学习大数据应该找哪个机构
IT培训有好的也有不好的，大数据的学习除了选择一个好的机构，还离不开自己的努力。
学习大数据有2种方式，一种是自学，一种是报大数据培训班学习。如果您自学能力、理解都不错的话，自学就可以了。如果您自学能力不太好，本身又是零基础或是非科班出身。还是建议您参加大数据培训班的。
至于参加大数据培训班靠谱么，与您分为2方面进行分析。
第一、大数据培训PK自学大数据自学：最大的优点就是省钱，缺点就是学习时间不确定，学习周期很容易拉长，学习不够系统，对于没有基础的或者自控力不强的人来说，也容易导致半途而废。遇到不懂的问题没有人解答，难以往下进行学习，而且容易学的半知半解。
大数据培训：优点是学习课程系统、跟着老师走少走弯路、学习周期比较短、方便找工作。最大的缺点就是要花钱。参加大数据培训机构一来可以节省时间，学习周期减少，有问题可以及时解决，最主要是学习氛围好，都是自己志同道合的朋友。
如果你学大数据是因为单纯的兴趣爱好，自学是一个很不错的选择。但是如果你是想通过学大数据技术转行的话，那么最好是选择参加大数据培训班。当然，可能现在的您感觉参加大数据培训班学费很贵，但是对于可以通过学习找到工作，还是比较值得的。
如果，决定了要学习大数据技术就不要犹豫，要行动起来，不管是自学也好还是参加大数据培训也罢，都要进行实际了解才行。
第二、怎么样选择靠谱的大数据培训班1、机构口碑
通过往届的学员了解一下Java培训机构的具体情况，也可在网上查找相关的培训机构的评价进行综合分析。口碑可以体现出一个培训机构的整体实力如何。
2、师资水平
毫无疑问，一家培训机构的师资水平决定了其教学质量，这也是培训机构赖以生存的根本，看一个机构的师资水平，我们可以从老师的从业年限、教学经验以及亲身做过的项目来考察。所以选择大数据培训机构一定要看好讲师的背景。
3、课程设置
靠谱的大数据培训机构除了师资力量决定其教学质量，同时课程内容的质量也是决定其教学质量的重要因素，课程内容体现了一个大数据培训机构的能力，靠谱的培训机构课程内容一定是符合企业需求并且是行业的前站技术内容。如果不知道好与不好，建议您可以通过查看下企业的招聘岗位职责，尤其是大厂的，而且可以到官网查看一下行业最新技术，结合这俩点再试听一下大数据培训老师的讲课方式。
4、教学服务
这里主要是指的对于技术问题上面的答疑服务，当然，还有一点起码的服务，就是对学生要负责，督促管理。如果这一点都做不好，那也算不得好机构，除非您对自己的自我管理能力非常强。
5、价格/性价比
最后，就是学费价格方面的问题了，大家可以参考市场行情和大数据培训机构的综合能力来决定。个人建议在价格方面，要理性对待，不能够感觉贵的就好，或者是便宜的也都一样，还是要综合判断，再选择大数据培训机构。
最后不管通过什么样的方式去学习大数据，跟自己的努力都是分不开的。因此自己一定要努力学习才行。而且编程语言更新迭代快，即便毕业工作之后也应该保持持续不断的学习，这样才能避免被技术大军抛之脑后。
学大数据好还是云计算好呢，为什么我有点纠结
这个问题不是哪个好学不好学的问题，不管你想学习云计算还是大数据，都要求你要有稳固的基础知识和架构设计能力，大数据可能要求更高些，毕竟考验一个人对于大数据中的任务进行编程的能力。
先简单说一下云计算，云计算不是什么新的技术，只是一种创新的技术，他的底层离不开我们熟知的虚拟化（虚拟化厂商你要了解，熟知的vmware，思杰等），平台操作系统（linux.unix，windows等），数据库（oracle,mysql,db2,sqlserver等），存储技术，负载均衡，高可用，群集技术，分布式技术，安全技术等等，所以你要学习云计算，就要精通其中的一门技术，云计算技术从技术应用服务的场景可以划分为三个层次IaaS（基础架构即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务），如下图是云计算典型的基础架构图。
不难理解，IaaS层属于底层的东西，比如我们的虚拟化层，存储层等，使得我们的服务资源形成资源池的概念，用户不用关心他的服务器在什么地方，根据自己的需求，定制自己的资源，也就是按需要购买资源，在云时代，这些硬件都被变成了可用的资源，通过虚拟化的技术打包放到资源池中；PaaS层就是平台层，为我们的用户提供开发和业务运行的环境，比如我们的操作系统、数据库、中间件（Weblogic,WAS,Tomcat等）等；SaaS软件即服务，其实它是一种交付模式，这种模式对于产品比较稳健通用，升级部署相比较容易，适合中小客户对于业务需求比较固定，客户可以按照自己的需要快速开通应用和权限，快速上线交付使用，但是不太适合大企业，对于需求定制化程度高的企业，这里简单的提几个场景，比如现在比较流行的钉钉、企业微信等移动办公就是一种云服务，还有云OA，云CRM等等，现在很多传统的应用都在积极拥抱互联网，上云服务，为用户提供更好的技术产品和售后服务，也就是说我们传统的技术，产品，售后都可以打包成一种SaaS服务交付给客户。现在政府部门也在积极推动政府企业上云服务，所以从大局考虑出发，未来的一切产品，技术和服务都会变成一种SaaS服务在互联网这个大商店里面供用户挑选。
最后再来说一下大数据，大数据是现在我们企业提的比较多的技术，也是企业积累多年后对于数据的应用考虑，这是大的前提背景。我们先来对大数据技术抽丝剥茧，看看都有哪些技术，需要掌握哪些底层的和基础的知识，大数据虽然在国内很热，但不得不说，技术大多来源美国，我们只有应用的份，这里比较出名的如Hadoop，google的开源产品，非常佩服google的魄力，很多重量级的产品都开源，这里不多介绍google的背景了，像还是spark等工具，都是差不多的理念，那么这里面都有哪些知识，我觉得从两个层面来说吧，一、从运维层面来讲，你至少对于分布式概念要有清楚的认识，毕竟这是大数据的核心架构的一个重要概念之一，如果你要做运维，那么除了传统的网络架构，系统平台，数据库等等基础知识外，你还需要对大数据引擎工具Hadoop,spark等架构要有完整的认识，比如对于Hadoop里面的Mapreduce计算，和工作任务的分发等问题，再有就是你的trobleshooting的能力要强，能够识别和找到问题根源，这是所有运维人必须具备的技术和经验判断；从开发层面来讲，必须精通java毕竟整个架构和内部的任务发布，都是通过编程来实现的，如果不懂编程，那么这个将成为掣肘你学习大数据的壁垒。
总结，现在企业应用环境比较复杂，从应用角度来讲，大数据离不开云计算，因为大规模的数据运算需要很多计算资源，通过云厂商的布局，可以弥补企业资源不足的短板，而且大规模运算需要很多资源，但是并不是天天运算，所以企业也没有必要为了这次的运算购买昂贵的计算机资源，完成浪费，土豪随意。不管你学习云计算还是大数据，都要能沉下心来学习以上基础知识，因为这些知识是构成这些架构的地基和砖瓦，只有这些扎实了，才能轻松面对世面上各种云和大数据的挑战，并且作者要形成结构化的学习思路，循序渐进的学习，日积月累，定能厚积薄发，不要被业界各种大的新的词汇给迷惑，只有将这些基础打扎实了，才有出路。
以上，希望对作者有用，不吝赐教。
关于大数据专业怎么样的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
