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数据科学与大数据技术专业就业情况怎么

样

数据科学与大数据技术专业就业情况

近年来越来越多的人开始从事大数据方向的工作，大数据将会是未来最有发

展前景的行业。数据科学与大数据技术专业就业前景广阔，毕业生能够在计算机

和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、

技术管理与咨询等工作。

智能科学与技术是面向前沿高新技术的基础性本科专业，覆盖面很广。专业

涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统，微机电系统(MEMS)，与

国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统，新一代的人-

机系统技术等。

数据科学与大数据技术专业就业前景

数据科学与大数据技术专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待

遇上有着无法比拟的就业优势。依据招聘网站给出薪资数据，目前国内人工智能

相关岗位的的起薪基本都在10k—20k之间，毕业三年后人工智能岗位的技术人

员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番，薪资水平、就业满意度都优于全

国平均水平的专业。

数据科学与大数据技术专业主要学什么

数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据(人工智能)概论、Linux

操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程(高

等数学、线性代数、概率论、数理统计)、大数据应用开发语言、Hadoop大数据

技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、

大数据分析与内存计算等。

选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智

能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视

化实战等。

数据科学与大数据技术专业报考建议

1、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

据作为人才培养方向在探索中，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。

2、人才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。

3、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。

4、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

校学生由于数学基础相对薄弱，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全

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。

数据科学与大数据技术专业就业方向

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应

用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3.hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、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，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大

数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌

握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程

语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不

落下。

5.数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，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。经常会用到的语言包括Python、

Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较