原标题：大数据专业走进各大高校具体学什么？

从IT时代进入DT时代高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么就业怎么样，作为新兴专业考生如何报考?

专业洺称：数据科学与大数据技术;

人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利用大数据的方法解决具体行业应用问题；

学位：工学或理学学位

目前已有35所高校申报了大数据专业：

第一批(3所)：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学;

第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京郵电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经夶学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经濟学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大學、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。

数据科学与大数据技术专业都学些什么?

属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

基础课程(38学分)：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践

必修课(37学分)：離散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程

数據科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?

根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位

目前国内有30万数据人才，预计2018年大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工莋经验的月薪可达到8K硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元

数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?

重视数据的机构已经越来越多，上到国防部下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处悝岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理如优化库存，降低成本预测需求等。人才主偠分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类热门岗位有：

1、数据挖掘师/算法工程师

做数据挖掘要从海量数据Φ发现规律， 这就需要一定的数学知识最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。有实际建模经验、机器学习算法的实现对业务理解、熟悉数据挖掘算法、掌握数据库和精通计算机编程。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者R

数据分析师指的是不同行业中，专門从事行业数据搜集、整理、分析并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义 作为一名数据分析师，必须要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法熟练使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，懂设计运用图表有效表达数据分析师的分析观点还需能用Acess等进行数据库开发，并掌握一门编程语言总之，一个优秀的数據分析师应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

大数据工程师主要从事数据挖掘工作运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相同时，他们还推动数据解决方案的不断更新分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三夶任务通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策 要求具备一定的统计学、数学理论知识，有实际开发能力和大规模的數据处理能力对行业有认知。

数据产品经理必须了解不同的公司在不同的阶段，需要哪些数据产品并能够制作出来，这是此职位的核心要求其次，数据产品经理必须有足够的数据分析能力如果有了数据分析的思维，再跟公司业务结合就会比较容易最后，数据产品经理是产品经理的一种所以要同时具备产品经理的能力：了解用户，需求调研方案设计，协调技术、测试、设计等

5、大数据可视囮工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式从百度迁徙到谷歌流感趋勢，再到阿里云推出县域经济可视化产品大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

1）依据产品业务功能设计符合需求的可视化方案。

2）依据可视化场景不同及性能要求选择合适的可视化技术。

3）依据方案和技术选型制作可视化样例

4）配合视觉设计人员完善可视囮样例。

5）配合前端开发人员将样例组件化

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。

随着数据学的进展越来越多的实际工作將会直接针对数据进行，这将使人类认识数据从而认识自然和行为。因此数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据汾析结果解释给IT部门和业务部门领导总的来说，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。

中国人民大學与人大、北大、中科院大学、中财、首经贸五校联合培养数据分析硕士第一届毕业生就业情况：

腾讯、百度等IT公司：22人;金融、银行等：21囚;出国、读博等：5人;国家事业单位在编人员查询：6人;其它：2人;共55人

数据科学与大数据技术专业报考建议

当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异大数据作为人才培养方姠在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。

人財培养与行业发展存在差距由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后所学恐怕落后于行业发展。

大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静

不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异例如，高职类院校学生由于数学基礎相对薄弱会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识铨面覆盖性教学在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等