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1.数据科学与大数据技术专业很好，前景看好。毕业生可在政府机关、企业、公司从事大数据管理的研究、应用和开发工作。同时可以考取软件工程、计算机科学、技术应用统计学的研究生或者出国深造。

2.大数据专业和计算机专业差不多，是实践型专业。学生需要独立编写程序，修改调试程序，注意每一个细节，才能顺利调试运行程序。

3.这个专业对学生的数学能力要求很高。所以建议对数学不敏感的同学谨慎申请。而且这个专业对学生的计算机使用能力要求很高。学生在校学习期间一定要学好这方面的知识，可以选择考取相关的计算机资格证来增强自己的竞争力。

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如何看待数据科学与大数据技术专业

“数据科学与大数据技术”专业是最近两年新设立的专业。“数据科学与大数据技术”专业就业前景好，就业面广，就业薪资水平高。缺点可能是专业新设，教学课程可能跟不上大数据人才培养的技能要求。

“数据科学与大数据技术”人才培养方向

分析位置

分析工程师。利用统计模型、数据挖掘、机器学习等方法对数据进行清洗、分析，构建行业数据分析模型，从而为客户提供有价值的信息，满足客户的需求。

算法工程师。大数据方向，与专业工程师一起，从系统应用的角度，运用数据挖掘/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、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。

研发职位

建筑工程师。负责Hadoop集群架构设计、开发、建设、管理、运维、优化，从数据采集到数据处理，从数据清洗到数据提取，从数据统计到数据分析，实现大数据全行业的应用分析和设计。

开发工程师。搭建基于hadoop和spark的数据分析平台，设计开发分布式计算服务，负责机器学习和深度学习的开发。

操作和维护工程师。负责大数据基础平台的运维，保证平台的稳定性和可用性，参与大数据自动化运维、监控和故障处理的工具设计。

管理职位

产品经理。负责大数据平台产品的设计，主导数据产品的功能规划和体验设计，与R & ampd、数据分析和算法团队挖掘数据价值，形成数据产品，包括一些数据可视化的产品设计。

运营经理。根据业务特点和业务发展需求，建立数据监测模型，构建数据分析框架，了解业务方向和战略，为业务战略决策和业务方向提供决策支持、竞争分析和建议。

“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《2017年全球人工智能人才白皮书》。资料显示，中国有592家公司，员工约4万人，而中国人工智能人才需求已超过百万。人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至从零开始培养人才。人工智能人才掌握技能的广度和深度在逐渐增加。2017年，68%的求职人工智能人才掌握了至少3项技能。简历中最常出现的技能有spark、深度学习、算法研究、Hadoop、Python等。人工智能工程师的招聘主要集中在算法和开发两大类。目前，本科及以上学历的人才是人工智能领域的主力军。与此同时，就业人口正在迅速年轻化。

薪资方面，可以参考IT行业的专业。2016届本科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、电子信息工程稳坐前十，薪资分布在7K-9K之间。IT行业工资很高。人工智能和大数据技术人才需求逐渐上升，未来可能发展成为就业前景最好的专业之一。