信息与计算科学。与IT行业的关系和区别。

“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。

“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向

分析类岗位

分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。

算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

研发类岗位

架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。

开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

管理类岗位

产品经理。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。

运营经理。根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。

“数据科学与大数据技术”专业的就业前景

人才需求方面，腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》，数据显示，中国592家公司中约有4万位员工，而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。人工智能人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3种技能，简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop，Python等。而人工智能工程师的招聘主要集中在算法与开发两个大类, 本科学历及以上人才目前是人工智能领域的主力军，同时，就业人群在快速年轻化。

在薪资待遇方面，可参考IT行业类的专业，2016届本科应届毕业生就业薪资最高的10个专业中软件工程、计算机科学与技术、电子信息工程稳进前十，薪资待遇分布在7K到9K之间，IT行业的薪资待遇非常高。人工智能以及大数据技术的岗位人才需求逐步上升，未来可能会发展为就业前景最好的专业之一。

数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。

它影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。数据科学已经在IT、金融、医学、自动驾驶等领域得到广泛使用，并且进行工程设计的可以通过数据输出到3D打印机直接制造出样品。

看到你这问题，感觉好熟悉。因为大学里面我学的也是信息与计算科学专业。这个专业大部分学校是归属到数学系，但是原先我们大学是归属到计算机系的。

我们当时开设的课程有数学分析、C语言、数据结构、数据库等等。可以说开设了一些计算机软件方面的基础知识。其实任何专业都可以从事it工作的，只是计算机专业的会有一点基础、一些优势而已，主要还是看你自己的学习能力和软件开发能力。

我现在就是从事软件开发工作，高级开发工程师。做软件1、是因为对开发感兴趣；2、是因为那时有一点计算机基础，学习起来相对于其他非计算机专业的学生有点优势。

信息与计算科学这个专业你从事数学方面的工作、从事计算机方面的工作都行。当然从事计算机方面的工作，光大学学的那点东西很定不够，你还得学习html、前端框架、具体的开发语言（java、php等）、后端的框架、数据库等等

数据科学与大数据技术专业就业前景主要是在IT类企业从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。培养具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合创新的能力， 能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

近年来越来越多的人开始从事大数据方向的工作，大数据将会是未来最有发展前景的行业。数据科学与大数据技术专业就业前景广阔，毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关:工程应用开发、技术管理与咨询等工作。

数据科学与大数据技术专业就业方向：

1、大数据系统架构师：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

2、大数据系统分析师。

3、hadoop开发工程师：解决大数据存储问题。

4、数据分析师。

女生选择学习数据科学与大数据技术是不错的选择，未来也有较多的就业机会。

从技术体系结构来看，数据科学与大数据技术涉及到数学、统计学和计算机三大块内容，总体上的知识量和学习难度都相对比较大，所以女生选择大数据方向之前，应该首先考虑一下自己的知识结构和学习能力。

大数据分析和呈现在就业岗位的需求量上比较大，而且大数据分析的从业门槛并不高，工作强度也并不算太大，所以女生选择大数据分析岗位还是比较适合的。当前大数据场景分析是比较常见的落地应用，所以掌握一定的行业场景知识还是非常重要的。

数据科学与大数据技术专业的课程体系

数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。

课程体系包括：《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机 *** 作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。

数据科学与大数据技术专业就业前景主要是在IT类企业从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。培养具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合创新的能力， 能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

近年来越来越多的人开始从事大数据方向的工作，大数据将会是未来最有发展前景的行业。数据科学与大数据技术专业就业前景广阔，毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关:工程应用开发、技术管理与咨询等工作。

数据科学与大数据技术专业就业方向：

1、大数据系统架构师：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

2、大数据系统分析师。

3、hadoop开发工程师：解决大数据存储问题。

4、数据分析师。

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