当我们提及大数据这个词汇时，很多人的第一反应或许便是那令人惊叹的庞大的数据规模。然而，若仅仅将大数据的意义局限于此，那无疑是过于狭隘和片面的。实际上，大数据所蕴含的真正价值远不止于此。
如今的大数据，其范畴涵盖了来自形形色色渠道的多种多样的数据类型。尽管网络数据占据了主要来源，但这绝不是全部。在这个信息爆炸的时代，社交媒体、物联网设备、金融交易记录等诸多领域都在源源不断地生成着海量的数据。以社交媒体为例，每天数以亿计的用户发布的文字、图片、视频等内容，都成为了大数据的一部分。
通过对海量网络上数据进行信息的采集、存储、分析、整合、控制之后而得到的数据，才是真正意义上的大数据。这一过程并非轻而易举，它需要先进的技术手段和复杂的算法支持。比如，在采集阶段，要运用高效的数据爬虫技术，从纷繁复杂的网络世界中准确抓取有价值的数据；在存储环节，需要依靠强大的分布式存储系统，以确保数据的安全性和可访问性；而在分析和整合阶段，更是要借助机器学习和数据挖掘算法，从海量数据中挖掘出隐藏的规律和信息。
数据科学与大数据技术，无疑是一个交叉性极为显著的专业。它就如同一个复杂而精妙的拼图，融合了多个学科的知识和方法，以至于很难确切地将其归属于某个单一独立的学科。也正因如此，该专业在不同的院校往往有着不同的归属。有的院校将其开设在计算机学院，着重培养学生在计算机技术和编程方面的能力，使他们能够熟练地搭建和优化大数据处理平台；有的则将其置于统计学院，侧重于传授学生数据分析和统计建模的方法，让他们能够从海量数据中提取有价值的信息；还有的院校将其纳入经管学院，旨在培养学生运用大数据进行经济管理和决策分析的能力。
专业学什么至于这个专业具体学些什么，其知识结构主要由数学、统计、计算机以及大数据这四块构成。具体的核心课程可谓丰富多样，且具有很强的专业性和实用性。
就数学方面而言，数学分析、高等数学、线性代数、离散数学、概率论与数理统计等课程，为学生打下了坚实的数学基础，使他们具备了严谨的逻辑思维和定量分析能力。以概率论与数理统计为例，它为学生理解数据的分布规律和不确定性提供了理论支撑，在后续的数据分析和建模中发挥着至关重要的作用。
在统计领域，多元系统分析等课程让学生掌握了处理复杂数据的方法和技巧。通过对多元数据的分析，学生能够挖掘出不同变量之间的潜在关系，为解决实际问题提供有力的依据。
计算机方面，数据结构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理、Java 程序设计等课程，培养了学生的编程和系统开发能力。以数据库系统原理为例，学生学会了如何设计和管理高效的数据库，以满足大数据存储和查询的需求。
而在大数据领域，Python 与大数据分析、机器学习与数据挖掘、数据科学导论、智能计算、数据可视化等课程，则引领学生深入探索大数据的处理和应用。例如，通过 Python 与大数据分析课程，学生能够运用 Python 语言进行数据清洗、分析和可视化展示；机器学习与数据挖掘课程则让学生掌握从数据中发现模式和知识的方法。
无论数据科学与大数据技术专业开设在哪个学院，无论采取何种培养模式，其核心方向始终是上述的四个模块。这四个模块犹如四根坚固的支柱，支撑着整个学科的架构。然而，在单独的学科课程设置上，确实存在着差异。
就业情况在当今这个信息技术与经济型社会深度融合的时代，数据的增长之势犹如汹涌的浪潮，势不可挡。中国商业联合会数据分析专业委员会的资料显示，在未来几年内，中国对数据人才的需求高达 180 万之多。然而，截至目前，中国大数据从业人员仅有 30 多万。这一巨大的差距，清晰地揭示了该行业对人才的迫切需求。
不仅如此，大数据行业的选拔标准也在不断演变。随着技术的发展和应用场景的拓展，大数据行业正在向各个垂直领域延伸。对于统计学、数学专业的人才，以及在数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域具备专长的人才，需求正在与日俱增。
就业方向：对于数据科学与大数据技术专业的毕业生而言，其就业的领域呈现出较为集中的态势，主要聚焦于大数据系统研发、大数据应用开发类以及大数据分析类等多个关键领域。在这些丰富多样且充满机遇的就业方向中，绝大多数毕业生最终都会在诸如大数据分析师、大数据工程师等相似的关键岗位上开启自己的职业生涯。
大数据分析师这一角色，实际上是运用恰到好处且适配的统计分析方法，对海量的数据进行深入剖析。这里的数据来源广泛，不仅限于手机，还包括各种数据库、网络平台等。他们所强调的核心在于数据的实际应用，更多地侧重于统计层面。例如，在电商领域，大数据分析师会通过对用户的购买行为、浏览记录等数据进行分析，为商家提供精准的营销策略，比如确定哪些商品组合更受消费者欢迎，哪个时间段的促销活动效果最佳等。
大数据工程师则侧重于技术层面，他们的工作重心主要围绕着大数据平台系统的研发。这一工作性质决定了他们属于偏向开发领域的专业人才。他们需要具备扎实的编程技能和系统架构能力，以构建高效、稳定且可扩展的大数据处理平台。比如，为了应对海量数据的快速处理需求，大数据工程师可能会运用分布式计算框架，如 Hadoop 或 Spark，来优化数据存储和计算效率。
报考院校：在大部分院校中，当开设数据科学与大数据技术专业时，通常会将其归属于工学类。然而，也有个别院校别出心裁，将其归属于理学门类，学生毕业后授予的是理学学位。尽管这两个学位在未来就业工作的初始阶段，可能没有直接且显著的影响，但由于归类的差异，在培养的重点方向上势必会有所不同，而这种不同在未来则会对毕业生的就业方向选择产生一定的潜在影响。
对于所有怀揣着学习数据科学与大数据技术专业梦想的学生而言，在进行院校选择时，应当充分考虑大学的传统优势领域以及行业背景。以一些知名高校为例，复旦大学的大数据技术本科专业设立在大数据学院之下，凭借其在前沿技术和跨学科研究方面的优势，培养出的学生具备较强的综合应用能力；北京大学则将这一专业开设在了数学院，其培养过程更侧重于数学理论和方法的传授，使得学生在数学基础和算法研究方面具备深厚的功底；而对外经济贸易大学将该专业开设在了信息学院，受学校整体学科特色的影响，课程设置会偏重经济、金融等相关学科领域的知识，从而培养出能够在金融大数据分析等领域崭露头角的专业人才。
报考注意事项：就目前的情况来看，开设数据科学与大数据技术专业的院校在招生形式上存在一定的差异。有的院校会按照大类招生，将该专业与其他相关专业归为一个大类，学生在经过一定时间的基础课程学习后，再根据自身兴趣和成绩进行专业分流。而也有一些院校会直接按照专业招生，学生在报考时就明确选择了数据科学与大数据技术专业。因此，在报考的过程中，考生和家长务必要擦亮双眼，仔细看清招生形式，以免因疏忽而导致误报，影响未来的学业规划和职业发展。
