数据科学与大数据技术专业怎么样 好就业吗

好。
1、从当前的技术发展趋势、行业发展趋势和社会发展趋势来看，大数据领域的发展前景都是非常广阔的，大数据本身也会开辟出一个巨大的价值空间，从而创造出新的产业生态，这个过程也必然会释放出大量的就业岗位。
2、从技术发展趋势来看，当前随着诸多企业纷纷实现业务上云，下一步必然会基于云计算平台来完成数据的整合和价值化，而这就需要借助于大数据技术来实现。从这个角度来看，未来不仅IT互联网行业需要大数据人才，产业领域也需要大量的大数据专业人才，而且人才类型的需求也非常多元化，无论是研究生、本科生还是专科生，都能够找到适合自己的岗位
3、从行业发展趋势来看，当前正处在产业结构升级的重要时期，而工业互联网正在成为传统企业发展的新动能，这就会促使更多的企业基于互联网来完成企业的创新发展。工业互联网时代是平台化时代，云计算、大数据、人工智能等技术平台将逐渐开始落地应用，所以行业发展趋势也会促进大数据的发展和应用。
4、从社会发展趋势来看，随着5G通信的落地应用，未来整个社会将逐渐进入到一个数字化、智能化的时代，此时数据的价值将进一步得到提升，而数据价值化将主要依赖于大数据技术来完成，所以大数据技术的发展和应用也是一个社会发展的必然结果。
最后，大数据技术本身是一个庞大的技术体系，不同知识结构的人都可以立足于自身的实际需求，来选择学习大数据的切入点，所以即使是非计算机专业的人，也可以学习大数据，而且学习大数据相关技术也是一个大的发展趋势。

他的区别有8种：
分别是：
1、数据规模、2、数据类型、3模式(Schema)和数据的关系、4处理对象
5、获取方式、6、传输方式、7、数据存储方面、8、价值的不可估量
价值的不可估量：
传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。
而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。

学大数据没有学历要求。
1大数据是指在一定时间范围内，传统软件工具无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策能力、洞察力和发现能力以及流程优化能力。大数据有五个特点：容量、速度、多样性、低值密度和准确性。它没有统计抽样方法，只是观察和跟踪发生了什么。大数据的使用往往是预测分析、用户行为分析或其他一些先进的数据分析方法。学习大数据技术不需要学历，但要成为初级大数据工程师，你必须拥有至少2年的中专学历；如果你想成为中级大数据工程师，你必须拥有至少4年的中专学历；如果你想成为一名高级大数据工程师，你必须拥有至少6年的中专学历。

、大数据开发工程师
大数据开发主要是基于大数据服务平台，很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。
2、大数据分析师
大数据分析师主要负责数据挖掘，使用Hive，Hbase等技术，专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人士进行行业研究、评估和预测。通过使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。

零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知
客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。
金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。
医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。
制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。

其他信息：

对于大学学子们来说，选择专业是非常重要的一个问题，一旦选错专业，不但会影响学习，而且还会影响到将来的考研和就业。就拿大数据专业来说吧，大数据专业考研方向有哪些呢？下面让我们一起来分析一下吧！ 一、大数据专业考研方向。 1、数据科学与大数据技术 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。 2、计算机科学与技术 计算机科学与技术主要研究计算机的设计与制造，包含计算机软件、硬件的基本理论、技能与方法，进行计算机系统和软件的开发与维护、硬件的组装等。例如：Windows系统的维护，手机APP的开发，台式电脑的整机装配等。相较于网络工程、软件工程，计算机科学与技术专业所学范围更广。 3、大数据技术与应用 大数据技术与应用主要研究大数据技术、数据库建模等方面基本知识和技能，进行统计数据分析、抽样调查、数据信息挖掘和管理等。例如：实时交通路线数据统计，躲避拥堵；根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息；使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为等。 4、数据计算及应用 数据计算及应用专业是数学、统计学和信息科学多学科交叉融合的应用理科专业，主要培养能运用所学知识与技能解决数据分析、信息处理、科学与工程计算等领域实际问题的复合型应用理科专业人才。 5、应用统计学 应用统计学主要研究统计学的基本理论和方法，针对大量数据能够熟练地运用计算机处理和分析数据， 用以解决各个领域内的实际问题。主要涉及到数据分析、数据管理、统计调查等。 二、关于大数据专业。 大数据专业全称数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业。有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。加上第一批成功申请该专业的北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，目前共有35所大学获批开设大数据专业。 大数据（Bigdata）专业的学生不仅具备计算机编程、统计和数据挖掘等专业技能，还能够将这些技能应用到自己所选领域中解决问题，比如应用到社会科学、自然科学和工程学领域。所以对于这项偏技术类的专业，你学大数据是一个很好的选择。 三、大数据专业到底有没有发展前景？ 随着人工智能大发展，大数据从2009年开始就成为互联网行业的热门词汇，而与之相关的一些职业岗位也开始普遍设立，从而形成了一个新的专业，大数据专业。 大数据专业在近几年真的是火得一塌糊涂。它的发展前景到底怎样？又该不该放到优先选项呢？ 大数据专业总体上来说与计算机专业联系很紧密，他的绝大部分的课程是与计算机专业的课程相同。学的知识比较杂，hadoop、SQL、Linux、Python、数据分析、数据可视化、爬虫、Java、Scala、hbasehive、spark、机器学习等等。说白了，大数据专业，可以说成是以数学为主的计算机专业。 目前，我国已经有283所大学开设数据科学与大数据专业，这也就证明市场对于大数据人才还是有着很大的需求的。但是值得一提的是，开设这个专业的院校大部分都处于经济不发达的地区，而且大数据作为新兴专业，就意味着学校不具备那么多专业教大数据的大学教师，目前许多高校的大数据教师都是计算机与数学专业的教师。 所以学校不一定有着强大的资源与过硬的实力去培养实力过硬的大数据工程师，大部分都是为了适应当地的经济和商业去培养专业化人才，也就是为了配合当地的招商引资。 首先，大数据的发展前景目前来看是很不错的，本科毕业的大学生毕业之后基本都可以找到工作，而且薪资也不低。但是，大数据既然作为计算机专业的数学版，就有了一个问题，那就是并不是所有人都可以学大数据，也并不是所有人学了大数据就可以找到好工作。 大数据所对应的工作，简单有两种，数据工程师与数据分析师。数据工程师属于研发人员，是把一些零散的数据采集，归纳，整合起来，进行数据治理。而数据分析师的工作接近于运营范畴，必须对产品和业务有着很大理解。想要做以上两种人员，都必须要学好大数据。 首先，学大数据，就必须要有严谨的逻辑思维，因为学大数据不仅要学数学，还要学计算机的绝大部分内容，如果没有严谨的逻辑思维与数学思维，学大数据会很吃力。其次，在招聘的过程中，大数据专业的门槛是很高的，学历很重要。如果连本科学历都没有的话，没有一家企业敢把那么重要的数据交给你去处理。 所以，分数很低的同学，不建议报考大数据专业，而分数很高的同学，请认真想一想，选择大数据，可能会没有其他传统专业那么先进的教学资源与强大的师资力量，但是在未来大数据的发展情景很不错，对于一些优秀的大数据科学家，市场是极其需求的，权衡这利弊，再做选择。 以上就是关于大数据专业考研方向的详细介绍。随着大数据、物联网、5G等技术应用的不断发展，社会对大数据分析师从业人员的需求日益增长，但目前人才数量较少，人才队伍建设亟须加强。人力资源和社会保障部发布的《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，2025年前大数据人才需求仍将保持30%～40%的增速，需求总量在2000万人左右。该报告还指出，大数据从业人员专业来源分为4个大类，分别是数理类、经济管理类、计算机类及其他专业。其中，计算机类占比最高，其次是数理类。

大数据的就业方向
大数据主要有三个就业方向，大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。又可分为以下十大职位：
一、ETL研发
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduceHDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。
三、可视化(前端展现)工具开发
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过 *** 作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测(数据挖掘)分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

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