中国大学本科专业“数据科学与大数据技术”深度调研分析报告（计算机类）

2025年6月24日 14点热度 0人点赞 0条评论

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1. 专业概况与核心内容

“数据科学与大数据技术”专业是为响应国家大数据战略而设立的新工科专业，由教育部于2016年开始批准设立。该专业旨在培养掌握数据科学与大数据技术相关的基础知识、理论及技术，包括数据科学、计算机科学及数学的基本理论和知识，以及数据建模、数据分析与处理、数据系统及应用开发的基本理论、方法和技能的人才。该专业强调学生应熟悉自然科学和社会科学等应用领域中的大数据，具备较强的专业能力和良好的外语运用能力。[1]

该专业具有交叉学科的本质，是数学、统计学、计算机科学以及具体实践领域的交叉学科。其主要研究范畴涵盖了数据的采集、存储、导入与预处理、统计与分析、数据挖掘的理论与方法。大数据技术以数据科学的理论与方法为指导，运用计算机技术，实现各专业领域大数据的价值。大数据通常具有四个特征：数据容量巨大（PB级别）、数据类型多变（结构化、半结构化、非结构化）、数据价值密度低、处理速度快。[9][10][11]

该专业的核心课程体系通常包括：

数学与统计基础： 数学分析、高等代数、概率论与数理统计、统计学、离散数学、科学计算与数学建模、多元统计分析等。这些课程为数据分析和建模提供了坚实的理论基础。[9][10][11]
计算机科学基础： 高级程序设计语言（如C语言、Java、Python）、算法与数据结构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理及应用、计算机网络等。这些课程构建了处理和管理大数据所需的技术框架。[1][9][10]
大数据技术核心课程： 大数据专业导论、大数据技术原理与应用、大数据存储与管理、大数据架构技术、分布式数据存储与分析、Hadoop应用开发、Spark开发技术、云计算技术等。这些课程聚焦于大数据处理和平台技术。[1][5][41]
数据分析与挖掘： 数据仓库与数据挖掘、数据科学算法、机器学习、深度学习原理与应用、数据可视化原理与方法、应用统计学等。这些课程侧重于从数据中提取价值和洞察。[1][9][10]

在理论深度与实践应用之间，该专业普遍侧重实践教学。实践环节在课程体系中占有重要比例，例如同济大学的实践环节课程比例超过25%。主要的实践环节包括实验教学（数据结构、计算机网络、数据库系统、数据科学算法、统计建模、大数据原理与实践、机器学习、数据挖掘等）、课程设计、专业综合实践、毕业实习、毕业论文（设计）、以及各类学科竞赛和校企合作项目。[8][9][10]

2. 专业细分方向

数据科学与大数据技术专业并非一个单一方向，而是包含多个细分领域，以适应不同行业和应用场景的需求。这些细分方向通常在核心课程基础上，通过专业选修课和研究项目进行区分。

根据不同高校的培养方案和研究重点，该专业可能包含以下主要细分方向：

大数据平台开发/大数据工程应用： 这个方向更侧重于计算机技术与数学、人工智能的结合，主要研究和实践大规模数据处理、分析算法设计以及大数据系统的构建和维护。核心技术包括并行与分布式系统架构、云计算与虚拟化技术、大数据存储技术（如Hadoop、Spark）、分布式数据库等。同济大学的“大数据与信息服务”方向就属于此类，涉及网络数据风控、软件工程、服务计算等技术。[6][8][9]
数据挖掘与分析/大数据智能分析： 这个方向强调数学、统计学在数据中的运用，主要面向数据的分析、建模和从数据中发现规律。核心课程和技术包括数据挖掘算法、统计建模、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。同济大学的“大数据智能分析”方向涵盖中文信息处理、图像处理、计算智能、脑认知与智能计算等。复旦大学在大数据智能分析方面也有深入研究，包括数据科学基础理论、复杂结构数据管理和挖掘、非结构数据管理、大规模知识图谱技术等。[6][8][9]
机器学习与人工智能应用： 随着人工智能技术的飞速发展，将大数据技术应用于机器学习和深度学习模型开发成为一个重要的细分方向。这要求学生不仅掌握大数据处理能力，还需要深入理解各种机器学习算法及其应用。
数据可视化与商业智能 (BI)： 这个方向侧重于如何有效地呈现数据分析结果，帮助业务决策。需要掌握数据可视化工具和技术，以及对业务流程的理解。
特定行业大数据应用： 大数据技术在不同行业有不同的应用模式和技术需求。一些高校会结合自身优势或区域产业特色，开设与特定行业紧密结合的细分方向，例如金融大数据、医疗大数据、工业大数据、海洋经济大数据、智能制造数据分析等。复旦大学的研究方向就涵盖了大数据技术在电力、生物医疗、大飞机制造、智能交通、物联网等领域的应用。[6][17]

不同高校在细分方向的设置上有所差异，例如华南理工大学的数据科学与大数据技术专业突出算法与大数据应用，注重产学合作、前沿交叉、国际交流与校企合作，并围绕人工智能前沿技术和跨学科交叉领域，布局数字人与未来生活、数字基建与未来社会两个方向开展研究，这可能代表了新兴的细分领域，反映了大数据技术与社会发展趋势的结合。[6]

与传统的计算机科学与技术专业相比，数据科学与大数据技术专业更侧重于大数据的采集、处理、分析、可视化和系统搭建，尤其是在大数据应用日益广泛的背景下显得更为重要。虽然两者在基础课程上有很多重叠，但数据科学专业在统计学和数据分析方法上投入更多精力，而计算机科学专业则可能更侧重于计算机系统、软件工程等更广泛的领域。[5][6]

3. 适合人群画像

选择“数据科学与大数据技术”专业并非仅仅追逐热门，更需要学生具备特定的性格特质、兴趣爱好和能力基础。该专业的交叉学科性质决定了其对学生综合素质的要求较高。

适合该专业的学生应具备以下画像：

兴趣驱动： 对数据、数学和计算机科学充满热情，乐于探索数据背后的规律和价值。对数据有浓厚的兴趣，能够根据数据推演、分析、提出解决方案。[9][10]
数理基础扎实： 具备良好的数学基础（包括数学分析、高等代数、概率论与数理统计、离散数学等）和统计学基础，拥有较强的抽象逻辑思维能力和严密的计算能力。这是进行数据建模、算法设计和统计分析的基石。[10][13][14]
编程能力强： 熟悉至少一种高级编程语言（如Python、Java），具备良好的编程习惯和解决问题的能力。能够将理论算法转化为实际可执行的代码。[10][13][14]
学习能力强： 能够快速学习新的知识和技术，适应大数据领域快速发展的特点。该领域技术更新迭代快，持续学习是必备素质。[10][13][14]
实践能力强： 乐于动手实践，能够将理论知识应用于实际问题的解决。该专业强调实践环节，动手能力弱的学生可能会感到较大负担。[10][13][14]
问题解决能力： 具备较强的问题分析与处理能力、算法设计分析与实现能力。能够从实际问题中提炼出数据科学问题，并设计有效的解决方案。[10][13][14]
创新精神与创业能力： 具有创新意识和创业能力，能够在大数据应用中发现新的机会和模式。[10]
团队合作能力： 具备良好的团队合作精神与沟通组织能力，能够在开发团队中承担协调与管理工作。大数据项目往往需要多人协作完成。[13][10]
语言能力： 较高的英语水平，能够阅读专业英文文献，获取前沿信息。[10][43]

学习过程中可能遇到的困难：

数学基础薄弱： 对数学基础薄弱的学生来说，难以适应该专业对数理能力的高要求。[10][13][14]
知识面窄： 对知识面相对较窄的学生来说，难以抓住问题的实质从而有效地解决问题。大数据应用广泛，需要跨领域的知识。[10][13]
动手能力弱： 对动手能力较弱的学生来说，将是较大的负担，难以完成实践项目。[10][13]
需要过五关： 数学关、编程关、算法关、应用关、创新关。[9][10][11]

高中阶段的准备建议：

重点关注学科： 数学、信息技术、英语、物理。这些学科是该专业的基础。[15][9][10][11]
参与竞赛与活动： 积极参与与数学、计算机相关的竞赛，如全国青少年科技创新大赛、信息学奥林匹克竞赛、全国中学生创意设计比赛等，培养兴趣和能力。
实践项目： 参与校园科技社团、研究性学习课题，选择与数据相关的主题，提前接触数据处理和分析。
自主学习： 参加在线课程或研修机构，预先学习感兴趣的部分，如Python编程基础、数据结构等。[10][13][16]

报考建议：

选择该专业不要盲目追热门，要充分了解和认识个人的性格特征、身体条件、学科优势、志趣表现，然后再综合考量。符合自己的个性特点，感兴趣，能发挥个人特长的，才是适合自己的最优选择，也就是基于个人未来长久发展的事业型选择。[95][93][94]

4. 国内开设高校与学科实力

自2016年教育部批准设立“数据科学与大数据技术”本科专业以来，国内众多高校纷纷开设此专业，以满足国家战略和产业发展对人才的需求。截至目前，全国开设该专业的高校数量众多，但教育部门尚未发布官方的该专业大学排名。[21][25]

尽管没有官方排名，但一些第三方机构发布了相关排名，可以作为参考：

校友会排名： 在2025校友会中国大学数据科学与大数据技术专业排名（研究型）中，华东师范大学、北京大学、中国人民大学、中南大学、昆山杜克大学位列前5强。在应用型排名中，电子科技大学成都学院、深圳技术大学等位列前5强。[23][26]
ABC中国大学专业排名： 2024年排名中，北京大学、复旦大学和华东师范大学位列前三，评级为S。中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、同济大学、山东大学、中南大学、中国人民大学、南开大学、吉林大学、武汉大学、华中科技大学、西北工业大学等11所高校进入前2%，评级为A+。[23][24]
软科排名： 2021年软科中国大学专业排名中，哈尔滨工业大学该专业排名第一。[26][21]

此外，入选国家级或省级一流本科专业建设点也是衡量高校在该领域实力的重要指标：

国家级一流本科专业： 复旦大学、中国人民大学、同济大学、哈尔滨工业大学、华东师范大学、中南大学、西南交通大学等高校的该专业入选国家级一流本科专业。[23][26]
省级一流本科专业： 中国科学技术大学、电子科技大学、西北工业大学、山东大学、吉林大学、云南大学、上海财经大学、中央财经大学、北京邮电大学、西安电子科技大学等高校的该专业入选省级一流本科专业。[23]

部分重点高校及其特色：

哈尔滨工业大学： 在多个排名中名列前茅，专业等级为A+，显示其在该领域的强劲实力。[24]
北京大学： 依托其在数学、统计学、计算机科学等领域的深厚基础，设有数据科学与大数据技术交叉学科专业和大数据科学研究中心，具有强大的科研实力。[57]
中国人民大学： 作为国家级一流本科专业建设点，在人文社科领域的大数据应用方面可能具有特色。[27][21][28]
华东师范大学： 在校友会排名中表现突出，其数据科学专业实力受到认可。[23]
中南大学： 建有完善的大数据专业教学平台，依托医疗大数据应用技术国家工程实验室等科研平台，在特定应用领域有优势。[26]
同济大学： 国家级一流本科专业建设点，其“国豪精英班”等培养模式，以及在“大数据与信息服务”、“大数据智能分析”等方向的课程组设置，体现了其特色和实力。[21][28]
中国科学技术大学： 省级一流本科专业建设点，作为顶尖理工科院校，其在计算机和数学基础方面的优势为该专业提供了有力支撑。[21]
香港中文大学（深圳）： 师资力量雄厚，教授队伍由海内外知名学者组成，强调理论与应用的结合，提供多个专修方向，具有国际化视野。[30][21]
天津大学： 以统计学、数学、计算机为三大支撑学科，注重培养学生的数学基础、逻辑思维能力和大数据计算能力。[22][23]

高校在该领域的学科实力不仅体现在排名和建设点上，还包括师资力量、科研平台和校企合作等方面。许多高校拥有由海内外知名学者组成的师资队伍，建有大数据研究院、工程实验室等科研平台，并与知名IT企业建立合作关系，共同培养人才，提供实践和研究机会。[23][24][33]

在选择高校时，建议考生和家长以理工类和综合类院校为重点目标，并深入了解各高校的培养方向、课程重点、师资力量和实践平台，结合自身特点和专业兴趣进行理性分析。[94][93]

5. 本科阶段学习规划

“数据科学与大数据技术”专业的四年制本科学习规划通常遵循“厚基础、宽口径、重实践”的原则，逐步深入，构建完整的知识体系。以下是一个综合不同高校培养方案的示例性课程安排：

第一学年：基础夯实

公共基础课： 高等数学（微积分、线性代数）、概率论与数理统计、大学物理、大学英语、思想政治理论课、军事技能等。这些课程为后续专业课学习打下必要的数理和人文基础。[9][10][11]
计算机基础课： 高级程序设计语言（如C/C++或Java）、程序设计方法与实践、离散数学。初步建立编程思维和计算机科学基础。[9][10][11]
专业导论： 数据科学与大数据技术导论，了解专业概况、发展前景和主要研究方向。[1][9]
实践环节： 基础编程实验、计算机基础实验。

第二学年：核心技术构建

数学与统计： 统计学原理、多元统计分析（部分高校）。
计算机核心课： 数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理及应用、计算机网络。深入学习计算机科学的核心原理和技术。[9][10][11]
编程语言： Python编程与数据分析。Python因其在数据科学领域的广泛应用，通常在此时深入学习。[1][9]
实践环节： 数据结构实验、数据库系统实训、Python语言综合训练、课程设计。

第三学年：大数据与数据科学核心

大数据技术： 大数据技术原理与应用、大数据存储与管理、分布式数据存储与分析、大数据架构技术、Hadoop应用开发、Spark开发技术、云计算技术。学习大数据处理和平台的核心技术。[1][5][41]
数据科学： 数据科学算法、数据仓库与数据挖掘、机器学习、数据可视化原理与方法。学习从数据中提取价值的关键方法。[1][9][10]
专业选修课： 根据兴趣和方向选择，如自然语言处理、计算机视觉、深度学习原理与应用、并行算法与GPU编程、Web开发基础等。[1][6][42]
实践环节： 大数据技术基础实验、数据挖掘实验、数据可视化实验、大数据实战、专业生产学习、课程设计。

第四学年：深化应用与毕业设计

专业选修课： 继续深化特定方向的学习，如大数据应用算法、特定行业大数据应用（金融大数据、商务大数据等）、数据治理与安全等。[9][10][11]
实践环节： 生产实习、毕业实习、毕业论文（设计）、专业综合实践。将四年所学应用于实际项目，培养独立解决问题的能力。[9][10][11]
第二课堂： 参与学科竞赛、学术讲座、创新创业活动等，提升综合素质。[9][10]

课程安排的逻辑性和进阶性分析：

该课程体系普遍遵循“基础先行”的原则，先构建扎实的数理和计算机基础，然后逐步深入到大数据技术和数据科学的核心内容，最后通过实践环节将理论知识应用于实际。不同高校在课程设置上会有差异，例如学分要求、实践环节的侧重、以及专业选修课的丰富程度等。[38][39][40]

跨学科的课程或项目：

一些高校的课程设置中会体现跨学科的特点，例如同济大学的课程体系中包含中文信息处理、图像处理等课程，以及与经济学、社会学等学科相关的应用案例。部分高校还可能提供“大数据+”的课程培养体系，增加社会学、语言文学等跨领域课程供学生选择。[6][8][90]

课程内容更新的速度：

数据科学与大数据技术领域发展迅速，课程内容需要不断更新才能适应技术的发展。高校通常会定期修订培养方案，引入新的技术和方法。部分高校还会邀请企业专家参与课程教学，将最新的行业实践引入课堂。[38][39][40]

6. 就业前景与典型岗位

“数据科学与大数据技术”专业毕业生面临着广阔的就业市场和多元化的职业选择。随着大数据、人工智能、物联网等技术的深入应用，各行各业对具备大数据处理和分析能力的人才需求持续旺盛。

总体就业形势：

需求增长： 市场对数据科学领域专业人才需求极为旺盛。预计到2025年，大数据人才需求仍将保持30%-40%的增速，需求总量在2000万人左右。到2026年全国大数据核心人才缺口预计达250万人。[44][52][73]
行业应用广泛： 毕业生广泛分布于科技互联网、金融、高端制造、新能源等热门行业，以及政府部门、科研院所、事业单位等。[45][43][46]
就业方向多元： 主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。[43][44]

典型岗位及要求：

数据分析师 (Data Analyst)： 从各种数据源中提取、清洗、整理和分析数据，利用数据分析工具和方法，为业务决策提供数据支持和洞察。需要熟练掌握数据分析工具和编程语言（如Python、R、SQL），具备数据挖掘和统计分析的能力。[45][43][46]
数据工程师 (Data Engineer)： 构建和维护数据平台，实现数据的采集、存储、转换和加载，保证数据的质量和安全。需要熟悉大数据技术（如Hadoop、Spark），具备数据管理和数据仓库的经验。[46][45][43]
算法工程师 (Algorithm Engineer)： 设计、开发和优化各种算法，特别是机器学习和深度学习算法，解决复杂问题。需要精通机器学习算法和框架（如TensorFlow、PyTorch），具备扎实的数学和统计学基础。[45]
大数据应用开发工程师： 负责开发、维护和优化基于大数据平台的应用程序和系统。[46][45][43]
大数据架构师： 负责设计大数据系统的整体架构，选择合适的技术栈和解决方案。
大数据运维工程师： 负责大数据平台的部署、监控、维护和故障排除。[31][46]
数据科学家 (Data Scientist)： 通常需要更高的学历和更强的研究能力，负责探索新的数据分析方法和模型，解决更具挑战性的问题。[45][43]
商业智能分析师 (BI Analyst)： 通过数据可视化和商业智能工具，将数据转化为可视化报告和仪表盘，支持业务分析和决策。[43][45]
数据治理专家/数据安全工程师： 制定和实施数据治理策略，确保数据质量和数据安全。[45]
行业数据分析师/数据咨询顾问： 为特定行业提供数据分析和解决方案，支持行业数字化转型。[45][43]

进入体制内的可能性：

数据科学与大数据技术专业毕业生也有机会进入体制内，例如：

政府部门： 各级政府部门在数字化转型过程中，对大数据分析和管理人才有需求，可从事数据统计、数据分析、信息化建设等工作。
事业单位： 科研院所、高校、公共服务机构等事业单位也需要大数据相关人才。
国有企业： 大型国有企业，特别是在金融、能源、通信等领域，对大数据人才需求较大。

进入体制内通常需要通过公务员考试或事业单位招聘考试，竞争可能比较激烈。

技能培养：

除了专业技术技能，该专业毕业生还需要具备较强的工程实践能力、独立思考能力、学习工作能力、沟通协调能力、问题解决能力和团队合作能力。较高的英语水平和专业英文文献阅读能力也十分重要。[43][46]

7. 薪资水平、就业质量与职业发展

“数据科学与大数据技术”专业毕业生通常能获得较高的薪资水平和良好的就业质量。这主要得益于市场对大数据人才的旺盛需求以及该专业毕业生所掌握的复合型技能。

薪资待遇：

应届毕业生平均年薪： 根据就业地域的不同，应届毕业生平均年薪在12-25万元之间。[47][50][45]
硕士毕业生平均年薪： 香港中文大学（深圳）数据科学理学硕士项目2024届毕业生年薪平均值为35.75万元，中位数为36.8万元，显示出硕士毕业生更高的薪资水平。[47]
不同岗位薪资： 大数据分析师年薪在18万至35万元，大数据开发工程师年薪在25万至45万元，数据安全专家年薪在30万至60万元。[48][49]
工作经验影响： 具备2-3年工作经验的优秀毕业生年薪可达30万-50万。[49]
本科专业月收入排名： 2022届本科毕业生月收入最高的专业中，数据科学与大数据技术位列第三（7074元），仅次于信息安全和信息工程。[51]

就业质量：

就业率高： 香港中文大学（深圳）数据科学理学硕士项目2024届毕业生就业率连续5年达到100%。哈尔滨华德学院2024届数据科学与大数据技术专业毕业生就业率达97.01%。[47][50]
就业地域集中： 毕业生主要在北京、上海、深圳等一线城市以及杭州、成都、武汉、苏州、广州、厦门等新一线城市就业，这些城市通常提供更多的高薪就业机会。[50][45][47]
主要就业行业： 毕业生广泛分布于科技互联网、金融、高端制造、新能源等热门行业，这些行业通常薪资待遇较好。[45][47]
就业满意度： 虽然没有直接针对该专业的就业满意度数据，但与其相关的网络工程、信息工程等专业的就业满意度较高，均超80%。[51][45]
职业稳定性： 与信息安全等相关专业类似，该专业的职业稳定性可能也相对较好。[51]

职业发展：

数据科学与大数据技术领域的职业发展路径多样且具有广阔空间。典型的职业晋升路径可能从数据分析师或数据工程师起步，逐步成长为高级数据分析师、高级数据工程师、数据科学家、大数据架构师、技术专家、团队负责人或数据部门经理等。

影响职业发展的因素包括：

学校声誉： 毕业院校的声誉会影响初入职场的起点和机会。[48]
个人能力： 持续学习和提升大数据分析、挖掘及处理能力是核心竞争力。[45][47]
实践经验： 实习经历和项目经验对职业发展至关重要，尤其是在知名企业实习。[47]
公司规模和行业： 就职于国内外名企（如腾讯、华为、阿里巴巴、字节跳动、百度、亚马逊云等）通常能获得更高的薪资和更好的发展机会。[45][47]
继续深造： 攻读硕士或博士学位可以提升在数据科学研究、技术创新和领导力方面的能力，为从事更高级别和更具挑战性的工作打下基础。[53][56][52]

潜在的职业发展方向包括： 数据科学家、人工智能专家、业务分析师、技术顾问、算法工程师、机器学习工程师、大数据工程师、数据分析师、数据架构师等。[53][77][52]

8. 继续深造途径与研究热点

“数据科学与大数据技术”专业的毕业生有较高的继续深造意愿，攻读硕士或博士学位是常见的选择，无论是为了提升学术能力，还是为了在竞争激烈的就业市场中获得优势。[52][53][54]

继续深造途径：

国内升学： 毕业生可以选择报考国内高校的研究生，方向广泛，包括：
- 数据科学： 直接攻读数据科学相关专业的硕士或博士。[70][63][52]
- 计算机科学与技术： 计算机科学是大数据技术的重要基础，许多毕业生选择在计算机领域继续深造，专注于大数据处理、分布式系统、算法等方向。[53][67][77]
- 统计学/应用统计： 强化统计学理论和方法，为更深入的数据分析和建模研究做准备。[53][54][63]
- 人工智能： 专注于机器学习、深度学习等AI前沿领域的研究。[53][74][75]
- 数学： 部分学生选择在数学领域继续深造，特别是与数据科学相关的数学分支。[53][57][58]
- 其他交叉学科： 如生物信息学、金融工程、管理科学与工程等，将大数据技术应用于特定领域。[53][68][69]
国内一些高校的研究生项目更倾向于招收具有大数据专业背景的学生，如北京航空航天大学、北京邮电大学、北京交通大学、中国科学院信息工程研究所等。厦门大学、华东师范大学等985/211高校也是不错的选择。[61][75][54]
出国深造： 许多毕业生选择出国攻读硕士或博士学位，以获得国际化的教育背景和前沿的研究机会。热门留学国家包括美国、英国、加拿大、澳大利亚、新加坡、香港等。[52][53][54]
- 热门专业： 数据科学、计算机科学、商业分析、统计学、人工智能等。[70][63][52]
- 知名高校： 麻省理工学院、斯坦福大学、芝加哥大学、南加州大学、卡耐基梅隆大学、加州伯克利大学、密歇根州立大学、牛津大学、剑桥大学、香港科技大学、香港中文大学等。[61][75][58]
- 申请要求： 通常需要较高的GPA、语言成绩（雅思或托福），部分顶尖项目对GRE成绩也有要求。一些国外高校提供直通车项目，完成指定课程且成绩达标可获得有条件录取资格。[53][55][56]

研究热点：

数据科学与大数据技术领域的研究热点紧随技术和产业发展前沿，主要集中在以下方面：

前沿技术： 深度学习、自然语言处理、计算机视觉、大数据安全与隐私、联邦学习、图神经网络等。这些技术是当前大数据应用和智能化的核心驱动力。[53][75][58]
核心技术： 大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、机器学习、数据预处理等。这些是支撑大数据处理和分析的基础技术。[52][61][81]
应用领域： 大数据在金融、互联网、医疗、物流、教育、智慧城市、智能制造、生物信息、智慧医疗、电子商务、能源、医药、交通运输、供应链优化等领域的应用研究。将大数据技术与具体行业深度融合，解决实际问题。[53][68][69]
数据治理与伦理： 随着数据规模的不断扩大和应用的深入，数据质量、数据安全、隐私保护以及数据使用的伦理问题日益受到关注，成为重要的研究方向。[61][54][73]

深造对职业发展的影响：

深造能够显著提升毕业生的职业竞争力。硕士或博士学位不仅能带来更高的起点薪资，还能为从事数据科学家、算法工程师、研究员等更具挑战性和创新性的岗位打下基础。深造过程中积累的科研经历和项目经验，以及在特定研究方向上的深入探索，都能为未来的职业发展提供有力支撑。[53][56][52]

9. 行业发展现状与未来趋势

中国大数据产业正处于快速发展阶段，受到国家政策的大力支持，市场规模持续扩大，技术不断创新，应用领域日益广泛。

行业发展现状：

市场规模： 中国大数据产业规模持续增长。2023年规模约为1.90万亿元人民币。预计到2025年将突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%左右。到2030年，市场规模预计将达到5.79万亿元人民币。IDC预测，2028年中国大数据总体市场规模将超过502亿美元。[84][85][86]
政策环境： 国家高度重视大数据产业发展，将其上升为国家战略。自2014年起，“大数据”首次写入政府工作报告。《“十四五”大数据产业发展规划》等政策文件明确了产业发展目标，强调构建创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系。大数据资产要素化成为长期目标，数据确权等市场化建设正在推进。[84][85]
产业链结构： 产业链涵盖上游硬件供应和平台建设（如华为、中兴、三大运营商），中游数据交易、管理、采集、加工分析、安全等（如宝信软件、数据港、上海数据交易中心），以及下游广泛的应用市场（政务、工业、金融、交通、电信、空间地理等）。[84][85]
区域发展： 东部地区产业集聚效应显著，北京、广东、江苏、浙江、上海等省份持续领跑全国。[84]
基础设施： 中国在数据中心和5G基站等数字基础设施建设方面取得了显著进展，为大数据产业发展提供了有力支撑。2023年底在用数据中心机架规模810万架，5G基站337.7万个。2024年9月末5G基站达404.2万个。[85][86]

未来趋势：

技术融合创新： 大数据将与云计算、人工智能、物联网、区块链等新一代信息技术加速融合创新。人工智能、机器学习等技术的融合应用将进一步提升大数据处理和分析的效率和准确性。自主研发的大数据平台产品将不断涌现，向数据共享、流通、开放的方向持续演进。[85][87]
应用领域深化拓展： 大数据应用将从政务、交通等领域向工业、金融、健康医疗等更多领域深化拓展。政府服务类大数据应用将更加普及，涵盖智慧交通、智慧医疗、智慧家居、智慧安防等。行业商业类大数据应用将更有效地提升传统产业运营效率和结构效率。金融大数据在风险评估、反欺诈、精准营销等方面将发挥更重要作用。[84][85]
数据要素价值释放： 随着数据确权、数据交易等机制的完善，数据作为关键生产要素的价值将得到更大程度的释放，催生新的商业模式和业态。
数据安全和隐私保护重要性提升： 随着大数据应用的普及和数据量的增加，数据安全和隐私保护问题将日益突出，相关技术和法规将不断完善，成为行业发展的重要关注点。[85]
中小型企业大数据应用加速： 中小型企业通过云端解决方案，将更灵活、经济地部署大数据技术，推动其快速数字化转型并提升市场竞争力，预计中小型企业大数据支出增速较快。[87]
人才需求结构变化： 随着技术发展和应用深化，对大数据人才的需求将更加细分和专业化，对具备跨领域知识和解决复杂问题能力的复合型人才需求将持续增加。

总体而言，中国大数据产业发展前景广阔，是数字经济发展的重要基石。

10. 跨专业转行能力分析

“数据科学与大数据技术”专业的毕业生具备较强的跨专业转行能力，其核心知识和技能可以迁移到许多其他领域的热门或新兴岗位。这主要得益于该专业所培养的数据思维、数理基础、编程能力和解决实际问题的能力。[88][89][90]

核心可迁移技能与知识：

数据分析能力： 这是最核心的可迁移能力，几乎所有行业都需要数据分析来支持决策。毕业生掌握的数据采集、清洗、处理、分析、建模和可视化技能在各领域都至关重要。[88][89][90]
数理基础： 扎实的数学和统计学基础使得毕业生能够理解和应用复杂的模型，这在金融、经济、生物、医学等需要量化分析的领域非常有价值。[88][89][90]
编程能力： 掌握Python、R等编程语言以及SQL等数据库语言，使得毕业生能够处理和分析数据，开发工具和自动化流程，这在IT、金融、咨询等行业是基本要求。[88][89][90]
逻辑思维和问题解决能力： 学习大数据技术培养了学生严密的逻辑思维和分析解决复杂问题的能力，这是一种通用的高价值能力，适用于任何需要分析和解决问题的岗位。[89][92]
跨学科知识融合能力： 该专业本身就是交叉学科，培养了学生理解和整合不同领域知识的能力，这使得他们更容易适应跨领域的工作环境。[88][89]

可以迁移到的热门或新兴岗位：

基于上述可迁移技能，数据科学与大数据技术专业毕业生可以考虑向以下领域或岗位转行或发展：

金融行业： 金融分析师、量化分析师、风险控制、金融建模、金融科技（FinTech）相关岗位。大数据在金融领域的应用非常广泛。[53][68]
咨询行业： 数据咨询顾问、业务分析师、管理咨询（涉及数据分析的项目）。咨询工作需要强大的数据分析和问题解决能力。[53][69]
生物医药/健康医疗： 生物信息学、医学数据分析、药物研发数据分析、健康管理数据分析。生物信息学本身就是数据科学与生物学的交叉领域。[69][90]
市场营销/商业分析： 市场分析师、用户行为分析师、精准营销、商业智能分析师。利用数据分析优化营销策略和商业运营。[53][69]
教育领域： 教育数据分析、学习行为分析、教育技术开发。
政府/公共服务： 智慧城市数据管理、公共政策分析、统计分析。
供应链与物流： 供应链优化、物流数据分析。[82]
互联网产品经理/运营： 利用数据分析指导产品设计和运营策略。

跨领域转行所需的额外知识或技能补充：

虽然核心技能可迁移，但成功跨领域转行通常还需要补充特定领域的知识：

行业领域知识： 深入了解目标行业的业务流程、术语、痛点和数据特点。例如，转行金融需要学习金融基础知识，转行生物医药需要了解生物学或医学基础。
特定工具或技术： 某些行业可能使用特定的数据分析工具或平台，需要额外学习。
非技术性能力： 沟通能力、业务理解能力、项目管理能力、团队协作能力等软技能在跨领域工作中尤为重要，需要有意识地培养和提升。[89][88]

增强跨领域竞争力的建议：

辅修或双学位： 在本科阶段辅修或攻读与目标领域相关的专业，如金融学、生物学、心理学等。
选修跨领域课程： 利用学校提供的选修课资源，学习其他学科的基础知识。一些高校提供“大数据+”的课程体系，可以考虑。[90][88]
参与跨学科项目或竞赛： 积极参与涉及不同领域的项目或竞赛，锻炼跨领域协作和解决问题的能力。
行业实习： 在目标行业寻找实习机会，积累行业经验和了解实际业务。
获取行业证书： 考取与目标行业相关的专业证书，证明自己的专业能力。
自主学习： 通过在线课程、阅读专业书籍等方式，自主学习目标领域的知识。

总的来说，数据科学与大数据技术专业的毕业生具备强大的数据处理和分析能力，这使得他们在跨领域就业方面具有显著优势。通过有针对性地补充目标领域的知识和提升软技能，可以成功实现职业转型，并在新的领域取得发展。

11. 真实反馈与报考建议

综合在校学生、毕业生和行业从业者的反馈，以及对专业特点和发展趋势的分析，可以为有志报考“数据科学与大数据技术”专业的学生提供以下建议：

真实反馈：

专业热门且前景好： 普遍认为该专业是热门新兴专业，发展前景好，市场需求大。[94][93]
学习挑战性大： 该专业对学生的数理基础、编程能力和逻辑思维能力要求较高，学习过程可能比较辛苦，需要投入大量时间和精力。[94][93]
课程体系仍在完善： 相对于传统学科，部分新设专业的培养计划可能还在不断调整和完善中。[96][93]
实践机会重要： 学生普遍反映实践机会非常重要，希望学校能提供更多与企业合作的实践项目，将教学与实践更紧密结合，让学生学以致用。[96][93]
就业机会多： 毕业生就业机会较多，可以在高新技术企业、企事业单位、金融机构、政府部门等单位找到工作。[93]

报考建议：

理性看待“热门”： 不要仅仅因为专业热门而盲目选择。要充分了解该专业的学习内容、对学生能力的要求以及未来的职业发展方向，判断是否与自己的兴趣、特长和职业规划相符。[95][93]
评估自身基础和兴趣： 认真评估自己在数学、统计学和计算机方面的基础。如果对这些学科不感兴趣或基础薄弱，学习过程可能会非常吃力。对数据和解决问题有浓厚的兴趣是学习该专业的重要驱动力。[94][93]
了解不同高校的特色： 不同高校在该专业的培养方向、课程设置、师资力量和实践平台等方面存在差异。建议考生和家长深入了解目标院校的专业特色，选择最适合自己的培养环境。例如，一些高校可能在特定应用领域（如金融、医疗）有优势，一些高校可能更侧重理论研究或工程实践。[94][93]
关注实践教学和校企合作： 鉴于该专业对实践能力的高要求，建议优先选择重视实践教学、与企业有紧密合作的高校。了解学校是否提供充足的实验课程、课程设计、实习机会以及学科竞赛平台。[96][93]
考虑个人性格和职业志向： 思考自己的性格特点（内向或外向）、喜欢的工作方式（偏向技术研究还是应用实践），以及未来的职业志向。数据科学领域既有需要深入技术研究的岗位，也有需要与业务结合、沟通协调的岗位。选择符合自己性格和志向的方向，有助于长远发展。[95][93]
重视身体条件： 认真对照《普通高等学校招生体检工作指导意见》和高校招生章程中对身体条件的特殊要求，确保符合报考条件。[95][93]
做好持续学习的准备： 数据科学与大数据技术领域技术更新快，需要持续学习新知识和新技能。选择该专业意味着要做好终身学习的准备。
培养跨学科思维： 意识到该专业的交叉性，在学习过程中不仅要掌握核心技术，也要关注其他相关领域的知识，培养跨学科思维，为未来的多元化发展打下基础。