style="text-indent:2em;">很多朋友对于大数据专业怎么样和大数据如何发展 专家建议不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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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。
大数据的含义和作用是什么
大数据简单说就是现实世界数据化！
而大数据对于个人的意义就是：个人与信息的强结合，个人自带可信的信息。
就拿健康码来说，为什么绿码就能放行？为什么各个检查口看到绿码就放行？因为绿码是携带了个人安全的健康信息，表示这个人是低风险的。
换句话说，健康码是个人信息的一部分，而且是可信的。
健康码的存在，是基于大数据的。我们人会休息，但是手机不会休息，于是我们的位置信息随时随地被记录下来，形成一个个人的行动路径。我们有没有经过高风险地区，甚至可以划分到社区和小区。通过收集类似的个人大量数据，最终形成了一个绿色的健康码。以证明我们是安全的，我们没有携带病毒。
早期互联网，人和信息是分开的。电脑是固定在一个个地方，我们只能收集到ip，个人账户信息。地理位置只能通过ip来推测，那个时代，广告的精准推送是非常难的。只能根据地区来推送。
而现在，智能手机的大量普及，不可避免的，我们通过各种“用户协议”开始暴露我们的个人数据，去了哪里，买了什么东西，和谁是朋友和一些基本信息，性别，年龄等等。
于是，大数据算法可以推算出，我们的行动路径，我们的爱好，活跃时间，喜欢什么app，喜欢什么文章。最终逐渐的，我们数据个人形象越来越逼近真实的我们。
而健康码的出现，几乎就是一个正面的证明，说明我们的个人数据形象和真实的我们已经几乎等同了。
这就是大数据时代，我们逐渐在变得越来越透明，越来越数据化。
数据就是我们，我们就是数据！
大数据主要学习什么内容有什么要求和条件
学习大数据需要掌握以下内容：
数据处理和管理：了解数据的获取、存储、清洗、转换和管理方法，包括数据仓库、数据湖和数据管道等。大数据技术和工具：熟悉大数据处理和分析的技术和工具，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）等。数据分析和挖掘：学习数据分析和挖掘的基本概念、技术和方法，包括数据可视化、统计分析、机器学习和深度学习等。分布式计算和并行处理：了解分布式计算的原理和并行处理的技术，能够进行大规模数据的并行计算和分布式存储。编程和数据编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、Java或Scala，能够使用编程语言进行数据处理和分析的开发和实现。数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的基本原则和方法，掌握数据脱敏、加密和权限控制等技术。要求和条件可能会因个人学习目标和就业需求而有所不同，但以下是一些常见的要求和条件：
基础知识：具备计算机科学、数据科学或相关领域的基础知识，包括数据结构、算法、数据库、统计学等。编程能力：具备良好的编程能力，能够熟练使用至少一种编程语言进行数据处理和分析的开发。数学和统计学知识：具备一定的数学和统计学知识，能够理解和应用统计分析和机器学习算法。学习能力和自主学习能力：大数据领域发展迅速，要求具备良好的学习能力和自主学习能力，能够不断跟进最新的技术和方法。团队合作和沟通能力：大数据项目通常需要与团队合作，因此具备良好的团队合作和沟通能力是必要的。实践经验：具备一定的实践经验，通过参与项目或实际应用来提升自己在大数据领域的能力。需要注意的是，大数据是一个广泛的领域，具体的要求和条件会根据不同的职位和工作角色而有所差异。因此，根据自身的兴趣和职业目标，可以进一步了解和学习相关的专业知识和技能。
大数据的现状和发展如何现在学习大数据还有出路吗
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟了，在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面，已经形成了一整套技术框架，相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台，不同平台也都有自身的技术特点，总的来说，当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础。
从大数据的生态体系来看，大数据领域的产业链正在逐渐形成和完善，行业内逐渐形成了一定的行业分工，比如有的公司专注于数据采集，有的公司专注于数据分析，有的公司专注于数据应用等等，这种产业链的丰富和发展将为大数据的落地应用奠定一个扎实的基础。
当然，从大数据自身的发展空间来看，当前的大数据产业链还远没有成熟，在大数据的落地应用过程中，依然还需要一大批具有行业垂直能力的大数据企业，这也为众多创业者在大数据领域创业奠定了基础。
从大数据当前的落地应用情况来看，当前的大数据落地应用依然处在初期阶段，虽然大数据的落地应用有巨大的空间和潜力，但是也有很多制约大数据落地应用的因素，这些因素可以总结为三点，其一是基础信息系统；其二是大数据建设成本过高；其三是大数据人才短缺。
以产业领域为例，大数据未来在产业领域的应用场景非常大，产业领域也确实有大量的场景需要使用大数据，但是大数据要想在产业领域落地，首先就要解决如何通过大数据为产业领域的发展，带来新的价值增量。
大数据在产业领域的落地应用，往往需要企业从上云开始，基于云计算来完成企业众多资源的整合，同时基于云计算来完成大数据应用的落地。所以说，企业要想全面打开大数据的价值空间，首先要考虑云计算平台的搭建，从这个角度来看，大数据方案的落地是一个系统且复杂的过程，不仅仅需要技术方案，同时还需要管理方案。实际上，从当前大数据的行业应用情况来看，制约当前大数据落地应用的核心问题已经不是技术问题了，而是企业的管理问题，企业能不能打造，或者认可大数据的价值体系，是大数据在行业落地应用的关键问题之一。
从大数据的发展前景来看，大数据的发展前景还是非常广阔的，一方面大数据自身能够打造出一个庞大的价值空间，而且大数据的价值体系具有非常大的成长性，在互联网从消费互联网发展到产业互联网阶段时，大数据的价值会得到越来越多的体现。另一方面，大数据当前被列入到“新基建”计划，这能够为大数据带来更强的资源整合能力，从而全面推动大数据的落地应用。
最后，对于当前的大学生、职场人和创业者来说，在当前的网络化时代，掌握一定的大数据技术还是很有必要的，对于大学生来说，掌握大数据能够提升自身的就业竞争力，对于职场人来说，掌握大数据能够提升自身的职场价值，同时会为职场人打开新的发展空间，而对于创业者来说，如果能够抓住大数据时代的发展红利，能够获得更快的发展速度。
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！
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。
