什么是数据科学与大数据技术?

来源：未知　时间：2018-23-23　浏览次数：385次

什么是数据科学与大数据技术?，各种业务系统如OA，CRM，ERP，电商平台产生大量数据，人们日常生活，衣，食，住，行产生行为数据。

不管你是否认同，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活，世界已经进入由数据主导的“大时代”。

近年来，高校新设置的“数据科学与大数据技术”专业变得炙手可热，那么该专业培养目标是什么？学些什么？专业前景如何？对学生又有哪些要求呢？

热门专业

2018年3月21日，教育部公布了《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，共有862所高校新增了2311个专业。其中最热门的专业当属当属“数据科学与大数据技术”，共有248所高校申请获批，占新增专业申请的高校数超过1/3。

根据教育部在2012年发布了《普通高等学校本科专业目录》，“数据科学与大数据技术”并不在其中，属于目录外专业，需要审批设置。该专业最早在2016年获得批准设置，在教育部公布的《2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中，有北京大学、对外经济贸易大学、中南大学3所高校获批。

而在2017年教育部公布的《2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中，获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到了32所。

可见，三年来，开设“数据科学与大数据技术”专业的高校数量迅速膨胀，累计达到了284所。

如此多的高校对它青睐有加，“数据科学与大数据技术”到底是一个什么专业？

培养目标与学习内容

“数据科学与大数据技术”专业是培养以计算机科学、统计分析为基础，具备经济、金融、物流、商业、贸易、 管理等相关学科的领域知识，能推动并引领未来全球“互联网 +”、云计算、大数据技术在各领域的深入应用，具有较强的实践创新能力、跨文化交流能力和跨领域研究能力的高素质复合型人才。

从上述培养目标可以看到，该专业的核心是计算机和统计分析，但需要具备多个领域的相关知识，培养目标也是复合型人才。

在课程设置上，除了基本的计算机学科和统计学课程，还包括了微观经济学、计量经济学、国际金融、搜索引擎、自然语言处理、数据可视化、机器学习、模式识别以及大数据技术平台等相关课程。

专业“钱”景

“数据科学与大数据技术”专业培养的是当下最热门的大数据、云计算、人工智能、算法分析等行业急需的人才。

全球顶尖管理咨询公司麦肯锡分析报告显示，到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增。其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万！

从国内就业市场来看，根据BOSS直聘发布的《2017春季互联网人才趋势报告》，大数据和人工智能相关岗位出现全行业的旺盛需求，人才供给严重不足。其中，缺口较大的是搜索算法，供给量只能达到需求的44%，还有56%的缺口；推荐算法的缺口比例为50%，算法研究员的为43.9%，图像算法的为43%，深度学习的缺口量排在第十，为33.8%。

从国家层面上看，”互联网+”已经上升为国家战略，以大数据战略为牵引，以信息安全、传感器、人工智能等为重点，打造新一代信息技术产业集群。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出我国新一代人工智能“三步走”发展战略，人工智能产业要成为新的重要经济增长点，助推我国产业升级和经济转型，并成为世界主要人工智能创新中心。

在就业“钱景”方面，各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。以基本的Hadoop开发工程师为例，入门月薪已经达到了8K 以上，工作1年月薪可达到 12K 以上，资深的hadoop人才年薪可达到30万—50万。

热门专业的冷思考

看到这里，是不是对“数据科学与大数据技术”专业跃跃欲试呢？

对于热门专业，我们的思考！

就像前几年大热的物联网工程专业，很多学校一哄而上，但是专业课程设置不合理，计算机和通信的课程搞成大杂烩，两边的核心内容都没学好。师资也是赶鸭子上架，上课就是念念PPT，考试也是走过场。毕业出来，才发现基础知识不牢靠，后悔也迟了。

对于高校来说，开设“数据科学与大数据技术”专业，需要有多学科的专业积淀，需要有经验的师资队伍，更需要有行业背景。很多高校只是因为专业热门，就拼拼凑凑开设起来，其实各方面积累很不够，学生报考时需要檫亮眼睛。

对于学生来说，该专业对数理统计、计算机科学的知识要求很高，数学基础不牢靠的学生需要慎重选择。再者，对于将来当“码农”辛苦加班的日子也要有心理准备哦。

对于很多同学来说，笔者建议在本科阶段深入学习一门本科专业，如计算机类、数学类、统计学类，然后再考研深造大数据类、人工智能的专业，既具有深厚的底蕴，又具备鲜明的专业特点，才能有更大的发展空间。
    什么是数据科学与大数据技术?大数据技术离不开数学科学与计算机科学，是人工智能发展的前提基础