数据科学与大数据技术是一门交叉学科，它融合了统计学、数学、计算机科学以及生物、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学等领域的知识。

该专业的核心课程包括数据采集、分析、处理软件的使用，数学建模软件的学习，以及各种计算机编程语言的掌握。通过这些课程的学习，学生能够构建起一个二专多能的跨界知识结构，成为既有专业知识又具备数据思维的复合型人才。

根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析等职位在中国互联网行业需求旺盛。数据显示，中国目前有约30万数据人才，预计到2018年，大数据人才的需求将大幅增加。其中，大数据科学家的缺口在14万至19万之间，而懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口更是达到150万。

这些职位的薪资待遇也相当可观，例如，具有2年工作经验的数据分析师月薪可达8000元，硕士学历的数据分析师月薪可达到12000元，而拥有5年工作经验的数据分析师月薪则可达到40万至60万元。

数据科学与大数据技术专业的毕业生可以在多个领域找到工作机会。无论是国防部门、互联网创业公司、金融机构，还是食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等行业，都需要通过大数据项目来推动创新，并设置数据分析或处理岗位。

人才主要分为三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。大数据系统研发类人才负责开发和维护大数据系统；大数据应用开发类人才则负责将大数据技术应用于实际业务场景；而大数据分析类人才则负责从大量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。

选择报考数据科学与大数据技术专业时，考生需要考虑以下几点：企业用人现象表明，一个专业集群往往对应一个行业热点；大数据作为交叉学科，走的是“复合型”培养路线；人才培养与行业发展之间存在差距；大数据人才需要具备需求分析能力、沟通能力、探索未知的兴趣、数据思维以及持续学习的精神；不同办学层次的院校在开设此专业时，培养模式也会有所不同。

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文章来源：天狐定制

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