数字媒体艺术主要是学习如何利用现有手段和技术创作数字媒体艺术作品。其核心程为艺术设计，要求学生要有较强的美术功底，审美能力，艺术创造能力，同时需要学习新媒体软件的使用方法和媒体平台的创作。
可以说这是两个完全不同的专业，简单粗暴的说就是一个是做软件的，另一个是用软件的。
“树莓”，文艺从名字开始
数字媒体技术专业，常被学生们简称为更浪漫的“树莓”。最迟在大三阶段就要根据自己的兴趣和特长确定未来的发展方向，热爱编程的可以走技术路线，喜欢设计与创意的可以走设计路线，两者都是不错的选择，以目前大热的游戏为例，“树莓”专业的学生可以从事两个重点方向。
1.程序方向负责编写游戏脚本等代码，这个方向需要一定的编程能力。
2.美工方向注意，并不是传统意义上的单纯画画，美工方向下有许多细分，如概念设定，人设，场景建模师，贴图绘制，动作动画，特效制作，界面设计等等等等，这些是一个庞大开发团队中的岗位列表，这个方向需要有一定的美术和艺术基础，需要熟练使用各种设计软件。
当然单单是游戏领域也还有很多其他细分的方向。比如负责游戏中的数据规划的，负责游戏中的情景规划的，负责游戏的运营和推广的等等，媒体行业细分之下，需求是多种多样的，你可以先选择一种作品类型，无论是游戏，影视动画，虚拟现实还是其他，然后确定自己的偏好，侧重学习相关领域的软件和理论，有实力在职场上自然有竞争力，重要的是要有方向，而不是只知道埋头学习。
大实话
拿数字媒体艺术来说，大学期间要详细掌握影视或者传媒行业前期或者后期的内容，前期掌握的是如何去拍摄，去制作，去策划，后期主要针对视频合成片怎么进行编辑？怎么进行包装？怎么进行特效制作的？还会涉及摄影的课程。
由于比较新的专业，很多地方目前都是在摸索中改进教学，课程体系，不断改进一些学校的数媒隶属于设计与传媒。另一些隶属于软件学院，还有一个隶属于计算机学院，甚至一些更为专精的影视后期设计，美工设计等学院。在这些不同的学院里，学习的内容都会受到整个方向的影响。
数媒是很实用的专业，是拿作品说话的专业，为了拿出作品需要选择一种作品类型，游戏，影视动画，虚拟现实等，然后侧重于一方面去专精学习，不要学习而不明白方向！
智能科学与技术
赋予机器最强大脑
智能科学与技术是比计算机科学更尖端的学科。
在计算机系的基础课程之外，人工智能的研究范畴包括自然语言处理，机器学习，神经网络。模式识别，智能搜索等应用领域包括机器翻译语言和图像理解，自动程序设计专家系统等。
专业特点:
火爆的人工智能
据2021年人工智能行业发展蓝皮书报道，二零一九年我国人工智能核心产业规模达到709亿元占全球4826亿元的近15%，这充分证明了我国人工智能行业的国际影响力和蓬勃发展的发展机遇。
人工智能一词最初是在1956年提出的，简单来说就是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为。
未来想从事人工智能方向的工作，该选择什么专业？如果对工科感兴趣，可以选择电子信息类专业。如果对理科感兴趣，可以选择智能科学与技术专业，学习的同样是人工智能领域的核心知识。
从北大开始起步的高端专业。
智能科学与技术是工学门类中计算机专业类下的特色专业，2003年该专业由北京大学智能科学系提出建立，并在2004年开始招收首批本科生。
和机器人工程专业相比，智能科学与技术专业并不学习如何制造机器人，而是专注于研究如何赋予机器人一个大脑。它主要包含两个部分，一部分是智能科学，另一部分是智能技术，智能科学是研究自然智能的生成机理和探索机器模拟的理论和方法；智能技术是将这种方法应用于人造系统，给机器赋予类似人的大脑神经传导其信息处理系统，研制面向各种应用领域的智能机器。
这是一门融合了电气，计算机，传感，通信，控制等众多学科领域，多学科相互合作，相互研究的跨学科专业。
例如模糊控制课程是智能科学与技术专业的必修课程。属于培养方案中的机器智能模块，模糊控制是一种运用计算机模拟人脑模糊逻辑推理的控制形式，属于非线性控制，智能控制的范畴，目前已成为实现智能控制的最主要和应用最广泛的形式。本课程的主要任务是在自动控制内容基础上，帮助学生掌握模糊逻辑和糊控制的基本内容，使学生具备一定的模糊控制器和模糊控制系统的设计和分析能力。
神经网络课程中所讲的人工神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型。本课程主要介绍人工神经网络的基本原理，方法，技术和应用。通过课程的学习和编程实践，使学生了解和掌握神经信息处理的基本原理，人工神经网络的数学模型和认知模型、人工神经网络的应用以及利用人工神经网络解决实际问题的办法。
由以上课程可知，这是一个典型的新兴交叉型学科。机器人技术，计算机，软件工程，智能控制，信息传输和处理都是有涉及的，课程非常多，负担比较重，因为课程比较新，难度比较大，所以对学校的师资要求很高，也因为课程难，老师只能泛泛而谈，不能展开透彻解读，所以需要学生选择一个方向钻研下去。
该专业一般是以大类招生，一般画到计算机大类或者是电子信息类，或者是自动化类。
该专业学习内容比较多，比较杂，是一个交叉学科，同时也是比较难的，全面掌握，那不可能，并且属于一个新兴的专业，很多学校讲的不够透彻，所以选择这个方向的同学一定要注意是不是自己能够适应这种强度。
数据科学与大数据技术
比你更懂你自己
数据科学与大数据技术专业同算机科学技术专业相比。
1.研究对象的侧重点不同，数据科学与大数据技术专业研究的核心对象是大数据，既不是硬件，软件理论研究，也不是计算机技术在某个领域的应用研究或者某一特定计算机技术的理论和应用研究。该专业所需要的知识在计算机学科，其他专业都有设计，但又不被完全包含。
2.具备前所未有的复合性特征，大数据问题研究具备了跨行业，跨领域的普适性。数据科学与大数据技术专业以培养复合型人才为目标，强调学生对专业领域包括经济，金融，电子商务数据的理解能力，深刻体现技术为数据服务的思想。
专业特点
你的年度歌单，请查收。
2022年1月。支付宝如期推出了年度账单，网易云音乐也推出了2021年年度听歌报告，你的2021年的听歌总数，听歌时段听的最多的歌曲，曾经很喜欢，但现在被遗忘的歌曲甚至睡得最晚，那天是哪首歌在陪你以及你收藏的歌曲有多少是网易云音乐精心推荐的？……还有什么是它不知道的？
懂你的又何止网易云音乐，一个小小的智能电表都有能力凭他收集的用电数据推测你的活方式和起居规律，何况你的手机，电脑和银行卡。又何况街上无处不在的摄像头呢。
大数据时代，个人似乎已无所遁行，而这一切才开始没多久。
大数据:21世纪的新石油。
2013年仿佛突然冒出来大数据，让不少人发现自己不知不觉已经落伍了。
2014年人们顾不上在空谈其概念和意义，他们蜂拥到大数据的各个富矿当中，埋头于各种应用开发。
整个社会的转型和经济升级对于大数据相关人才需求量越来越高大，数据人才需求扩散范围也越来越广，与此形成对比的是，大数据正面你全球性的人才荒。
根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场2018年大数据人才缺口高达19万。外美国企业还需要150万能够提出正确问题，并运用大数据分析结果，大数据相关管理人才。
爆炸式增长
在中国掌握和应用大数据技术的创新人才同样是稀缺资源，如何快速培养大数据相关人才成为紧迫的问题，在这样的背景下，大数据专业应运而生。
国内大数据相关专业首先出现在硕士研究生层，2014年中国科学院大学首开大数据技术与应用专业方向，随后众多知名高校跟进。
2016年2月，教育部首次批准三所大学有北京大学，对外经济贸易大学，中南大学开设数据科学与大数据技术本科专业，2017年3月32所高校申请获批，2018年3月248所高校申请货币截止到2021年，已有601所高校开设数据科学与大数据本科专业。
近年来比较热门的本科专业就是数据科学与大数据技术。
热门专业，冷静选择。
数据科学与大数据技术专业的全面铺开，从某种角度上来说，属于顺应时代发展，抢占市场先机的一种投机行为，作为新兴的交x的专业，无论是培养方案，课程设置还是师资配置，一定会有很多不尽如人意的地方，因此在选择报考该专业之前，以下3点需要重点考虑。
1.看看自己适不适合这个专业。
数据科学与大数据技术虽然是一个新专业，却并非空中楼阁，它是以统计学，计算机科学与数学作为三大基础知识的学科。数学，计算机科学，统计学这三个专业单独一个要学好都不容易，可想而知整合了这三个专业的数据科学与大数据技术专业的学习难度，如果你本身对这三个学科都不感兴趣，不建议报考，喜欢这几个学科也要做好努力学习的准备。
此外，作为一个新型专业，各院校都在摸索中前进，你需要善于自己寻找学习资料，随时更新自己的知识体系。
如果你具备以下特质，将更适合报考这个专业，梳理基础扎实，善于做需求分析，写代码，善于与人沟通，喜欢探索未知领域，善于根据数据推演分析，提出解决方案，有数据思维，能够持续保持学习状态。
2.专业方向要与自己的兴趣特长相契合
大数据已经渗透到各行各业中为适应市场需求，同时更好的利用自身的优势学科，各高校在设立数据科学与大数据技术专业是会将其放在不同的院校进行招生。例如中国人民大学设在统计学院授予理学学位。
对外经济贸易大学设在信息学院，授予工学学位。北京邮电大学设在计算机学院，授予工学学位。贵州师范大学设在大数据与计算机科学学院授予工学学位。上海工程技术大学是在电子电气工程学院授予工学学位。厦门大学由经济学院和息科学与技术学院联合培养，可授予理学和工学两种学位。……
各高校在大数据人才培养上各有侧重，如北京邮电大学以计算机科学与技术为主干学科，浙江财经大学则侧重培养在商业，金融和经济等领域从事大数据处理，分析和预测复合型人才，厦门大学结合统计学科和计算机科学与技术学科的优势联合培养学生……
对未来就业有明确的方向的同学，在选择院校时就要多关注一下学校的上述情况。
3.关注院校的培养模式。
正如前面所说的那样，作为新兴的叉的专业，不可能有成熟的概念培养方案，各高校都在黑暗中探索前行，培养方案也是五花八门，由于数据科学与大数据技术的理论技能相结合的，应用性很强的专业，在学科的应用和发展上，企业界比教育界走在更前面，因此有校企合作联合培养模式，注重培养学生的工程实践能力的院校可以优先考虑。
从2014年起，IBM推出了100所高校合作计划，以北京理工大学，复旦大学，贵州大学，华中科技大学，北京大学，华南理工大学以及西安交通大学为试点高校逐步推进到100所高校。设立大数据与分析技术中心，在中间30所高校开设本科和硕士课程，在五所大学设立卓越中心。
贵州师范大学同样采用了校企联合培养模式，专业课程融合印度国家信息学院教学体系。承担一半的专业课程采用了双语教学前六个学期的基础课程学习之后第七个学期在印度国家信息学院培训基地参与仿真环境下的企业实训。第八学期进入国内知名的it企业实习，实习实践时间不少于一年。
数据科学与统计学专业的区别
主要体现在对it技术的理解和掌握，数据科学专业强调数据在获取清洗，储存，处理和展示等各个环节与it技术的深度融合，而不仅仅是将it技术作为辅助手段，就数据处理的种类而言，更注重对非结构化和半结构化数据的处理。
数据科学与信息管理专业的区别
主要体现在看待数据和信息的角度，信息管理主要强调在理解数据和业务流程的基础上，通过科学分析和设计方法实现信息系统的管理，强调利用计算机技术介入改造和升级原有的业务系统数据科学专业更侧重于对数据本身的洞察和理解。
相对而言，更加独立于原有的业务系统，更专注于对海量，复杂，多元数据的深度分析和处理，更依赖于大数据处理平台和技术，也更好的支撑了物联网，移动互联网的应用和发展。
