数据科学与大数据技术专业就业方向（精选五篇）
数据科学与大数据技术专业，能够跟踪大数据科学与工程领域的前沿技术，具备一定的大数据工程创新能力、大数据分析与价值挖掘能力，下面小编给大家带来数据科学与大数据技术专业就业方向，希望大家喜欢!
数据科学与大数据技术专业前景如何
数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在政府机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程计算机科学与技术应用统计学等专业的研究生或出国深造。
大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。
该专业对于学生的数学能力有很高的要求，所以对于数学不敏感的学生，建议慎重报考，而且该专业对于学生的计算机使用能力有很高的要求，学生在校学习期间，一定要学好这方面的知识,，可以选择考取计算机的相关资格证书，提升自身竞争力。
数据科学与大数据技术专业就业方向
分析类岗位
分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。
算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
研发类岗位
架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。
开发工程师。基于hadoop、SPArk等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。
运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。
管理类岗位
产品经理。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。
运营经理。根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。
数据科学与大数据技术专业学什么
数据科学与大数据技术专业是不是学得更多的是数学?我们来看一个比较普遍的专业课程内容，当然，不同的学校设置可能稍有不同，但总体上是这些。
专业课程内容：金融与经济大数据挖掘，神经网络与深度学习，数值算法与案例分析与数据挖掘，大规模分布式系统。
专业基础课程内容：数学分析、概率论与数理统计、统计计算、数据结构，线性代数、数据库引论，统计学基础，计算机原理，大数据管理，大数据统计分析实验，计量经济学等等。
数据科学与大数据技术难在哪
这是时下非常热门的学问，当然他也有一定的难度，它的难度主要在两点，第1点也是数学方面，他要求的是高数，或者说处理的一些分析与统计，还有包括现行代数这样的一些知识，除此之外还有方面的编程，也就是所谓的软件工程和大数据数据库相关联以及数据分析可视化。
除此之外，最先进的技术都源自于英语方面的，所以还需要有一个非常好的英文的，语言的功底。
如果完全是偏向于应用，那么一般都要求硕士起步，所以硕士期间不仅仅要求有工程方面，也还需要有相应的理论知识。
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数据科学与大数据技术好不好
不论看好还是看空这个专业，都无法否认的是我们都处于“大数据”时代之中。大到火箭上天，小到基因测序，无不与“大数据”相关。而作为一个为“大数据”事业提供基础人才的专业，“数据科学与大数据技术”不得不引起我们的重视。
例如一个“大数据”的典型应用，互联网广告。全球广告市场份额近万亿，而互联网广告已经占到了近一半，5000亿美元的市场份额，是互联网大厂争夺的热点，数据分析人才在这场竞争力至关重要。
事实上，数据人才需求的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。