主要有二个方向：
一是大数据维护、研发、架构工程师方向；所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
二是大数据挖掘、分析方向；所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等
数据科学与大数据技术专业以统计学、数学、计算机为支撑，涉及生物、医学、经济学、管理学等学科，主要培养数据采集、处理、分析的软件建模及其计算机编程语言、技术防控、信息安全等多元化发展的专业人才，该专业属于交叉学科。
如果你打算成为一名数据分析师，希望能提升数据获取数据分析、数据可视化的水平。但是网上资料一大堆，完全零基础的你该从哪开始学习？视频下载了很多，无法坚持学习？经常遇到问题，却得不到及时解决，浪费大量宝贵时间。
大数据开发学习就业怎么样？面对大数据巨大的发展优势，很多准备在互联网行业大展身手的年轻人都想跻身大数据行业，那将成为大数据工程师的重任交付给大数据开发学习学校是一个靠谱的决定吗？在大数据开发学习毕业的学生都找到工作了吗？
首先毫无疑问的是，2017年是云计算、大数据、人工智能技术大爆发的一年，移动互联网利用人口红利带来的经济增长已经初见端倪，互联网正在进入智能时代，云计算、大数据、人工智能将推动社会迎来变革性的发展。
技术发展是产业繁荣的前提。行业要想取得突破性创新，技术形态的成熟是一个必然要素，如果技术和硬件没有达到产业的要求，数据库和平台都是非完整和非稳定的，时代的产业基础也十分的薄弱，而这也需要产业政策的配合，以加快产业变革的进一步发展。
大数据技术更加追求精准和多维度。除了大数据采集之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析和可视化这样一整套的过程。对于大数据应用来说，需要重点关注大数据的来源、处理手段及其商业化，在未来，对于精度要求更高、复杂性更高的大数据挖掘，提供优质的商务解决方案才是行业发展的关键。
大数据主要来源于政府、企业和消费者三个方面。中国具有高达6亿多的大规模网民群体，中国的大数据市场还远远未达到供需平衡点，未来还将继续保持较高的增长态势。另外，企业云服务的发展，也增加了对大数据及专业数据中心的需求。
未来，云计算和大数据产业将呈现规模化的发展趋势，市场红利可观，新技术的创新和服务的提升将推动互联网行业走的更加迅速。
在社会大的就业环境下，千锋学生也用自己的技术证实了未来前途无量。从千锋大数据开发培训学校出来的学生，短短的两周时间，全部学生成功就业，而且平均每个同学都能拿到2—3个offer，平均薪资在14644元。
很多人想要站在大数据时代的风口却无从下手，千锋作为中国IT职业教育的领先品牌顺势而为重磅推出大数据课程，采用“技术+管理”集合的方式，让你迅速掌握大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，成为当下企业紧缺的“复合型”研发人才。
主要有二个方向：一是大数据维护、研发、架构工程师方向；所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；二是大数据挖掘、分析方向；所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等
伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才
挺不错的，可以考虑一下
数据科学与大数据技术专业就是在此背景下设立的面向大数据时代巨大人才需求的新专业，旨在培养具有良好的科学素养和社会责任感与使命感，具有宽广的国际视野，具有从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发以及综合应用的高级工程技术人才。
该专业的就业前景很好，各个高校对该专业的招生计划迅猛增加就可见一斑。
一．数据科学与大数据技术专业招生计划增长迅猛
数据科学与大数据技术专业是2015年教育部公布的新增专业，因此2016和2017年仅有少量的院校开设该专业。与2017年相比，2018年的数据科学与大数据专业招生院校数和招生计划数都大幅上涨，由此可见该专业十分受高校的青睐。
图12016-2019年数据科学与大数据技术专业招生情况
数据来源：2016-2019年全国普通本科批招生计划
注：按照试验班和专业中类招收数据科学与大数据技术的计划数不计入上图数据
二．很多普通院校开设了大数据专业
2016年，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设数据科学与大数据技术专业。在之后的几年中，不少普通高校和重点高校都紧随时代潮流开设了大数据专业。由于普通院校的数量众多，2019年普通院校的大数据专业招生计划数已经超过重点院校和985，211院校。
部分985，211院校都选择以试验班或者专业中类的形式招收大数据专业。因此985，211院校的大数据专业实际招生人数会高于图中数据。
图2各层次院校科学与大数据技术专业招生情况
数据来源：2019年全国普通本科批招生计划
注：按照试验班和专业中类招收数据科学与大数据技术的计划数不计入上图数据
三．内蒙古、重庆大数据专业招生占比高
内蒙古和重庆的大数据专业招生计划占比高于全国平均水平。内蒙古和重庆内蒙古农业大学、内蒙古名族大学、重庆师范大学涉外商贸学院、重庆邮电大学移通学院、重庆科技学院等院校均在院校所在地省市投放100人以上数据科学与大数据技术的招生计划。
图3全国各省市数据科学与大数据技术专业招生计划占比
数据来源：2019年全国普通本科批招生计划（单位：%，西藏数据缺失）
小结：
数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合、兼顾数据科学理论与应用的以计算技术为基础的、以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。该专业的就业形式较好，适合逻辑思维强，数学功底好的考生填报。
“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。
“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向
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”专业的就业前景
人才需求方面，腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》，数据显示，中国592家公司中约有4万位员工，而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。人工智能人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3种技能，简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop，Python等。而人工智能工程师的招聘主要集中在算法与开发两个大类，本科学历及以上人才目前是人工智能领域的主力军，同时，就业人群在快速年轻化。
在薪资待遇方面，可参考IT行业类的专业，2016届本科应届毕业生就业薪资最高的10个专业中软件工程、计算机科学与技术、电子信息工程稳进前十，薪资待遇分布在7K到9K之间，IT行业的薪资待遇非常高。人工智能以及大数据技术的岗位人才需求逐步上升，未来可能会发展为就业前景最好的专业之一。
数据科学与大数据技术就业前景和待遇应该是绝对可以的，4年后也绝对行！为什么这么说？现在的我们处于互联网时代，网络上每天都会有大量的数据产生，很多数据只有经过大数据分析处理后才能发挥其价值。举个例子，大家都知道对许多互联网企业而言最头疼的就是流量问题，没有流量就没有订单，而流量现在是越来越值钱，原先的流量入口基本都是百度等搜索引擎，现在被、抖音、知乎等都分了不少，而流量也分好坏，精准的流量由于转化率高，因此也是最值钱的，比如你今天百度搜了下什么牌子电脑最好，马上就会收到很多推荐电脑商品的广告。这些都是大数据在对网络上人们的操作产生的数据进行采集、统计、分析的结果，所以与其说流量值钱，不如说数据值钱！
数据科学即DataScience，自从大数据（BigData）兴起之后，成为一项非常热门的专业。不少国内外著名院校（例如清华大学）、以及主流专业培训机构及网站，都已开设了数据科学/大数据专业。以下是某著名网络培训机构的数据科学课程列表：
众所周知，在大数据时代，所有的行业是网络化、数据化，企事业单位的一切的生产经营活动都要用数据来说话，所以对数据的收集、清洗、分析、统计和呈现，已经成了各行各业的刚需。
因此，数据科学及大数据专业在当下及未来二十年内，就业前景都非常好。
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“数据科学与大数据技术”，专业名字很拗口。这个专业最早出现在2016年，教育部公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，首次在新增本科专业中出现了“数据科学与大数据技术”。
这个专业刚一亮相，就得到了社会各界的高度回应，纷纷认为这是一个社会积蓄的专业。因为此时，“大数据”三个字简直如日中天，各路IT大佬们、学者教授，言必“大数据”。
数据科学
“数据科学与大数据技术”开设院校
然而在2016年，批准开设这一专业的学校并不多，只有三所。分别是：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学。因此，在2016年的高考中，并未在考生和家长中掀起太大的涟漪。
2017年，开设院校增加了十倍，共有32所高校开设了这一专业，其中：
985高校：中国人民大学、复旦大学、华东师范大学、电子科技大学、211高校：北京邮电大学、贵州大学
普通公办本科大学：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、浙江财经大学、广西科技大学、云南师范大学、云南财经大学、昆明理工大学、贵州师范大学、重庆理工大学
北京邮电大学
普通公立本科学院：湖北经济学院、晋中学院、贵州理工学院、贵州商学院、宿州学院、福建工程学院、安顺学院、佛山科学技术学院
民办本科院校：黄河科技学院、宁夏理工学院、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、上海纽约大学
其中，位于云贵两省的学校多达8所。占比高达25%。没想到发展大数据产业最迫切的省份居然是云南省和贵州省。后来的发展也证明，确实越来越多的企业把数据中心放到了这两个省份，特别是贵州省。
2018年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达250所。
2019年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达196所，2020年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达138所。
可以说，今天无校不“大数据”，“数据科学与大数据技术”专业稀缺性已经荡然无存。
中国人民大学
“数据科学与大数据技术”学什么？
以首批开设“数据科学与大数据技术”专业的三所大学之一，中南大学为例，其课程体系的核心部分如下：
学科基础课
专业核心课
专业课
专业选修课
经过本专业的培养，毕业生能够适应行业大数据应用的发展需要，融会贯通数学与自然科学基础知识、计算机科学基础知识、大数据科学与工程专业知识，提出复杂大数据工程项目的系统性解决方案。
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，能够从事应用驱动的大数据产品的设计、开发和生产。
“数据科学与大数据技术”做什么？
“大数据”领域主要有三方面的工作：
一，理论工作，主要是对数据科学中模型的理解和运用；
二，实践工作，主要是处理实际数据；
三，应用工作，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
按照专业数据人才的主要工作内容，我们又可以分为四类数据人才：数据科学家、数据工程师、数据分析师、数据产品经理。
数据科学家：主要是运用数据科学的知识对数据进行采集、处理、挖掘、建模等操作，以解决问题为目的。
数据工程师：主要是在数据项目中，负责工程实施的人员。比如说负责搭建架构，实现技术平台，以及数据连接器，数据存储，计算引擎等工作。为数据架构师，数据科学家、数据分析师提供总做的基础。
数据分析师：主要是从数据中提取价值，并且将分析结果用于指导行动。
数据产品经理：是根据客户的特定需求，来为客户开发数据产品的人。
目前，“大数据”的主要发展方向有三个：
一、数据挖掘、数据分析和机器学习方向；
二、大数据运维和云计算方向；
三、Hadoop大数据开发方向。
总结
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。
大数据开发工程师入门月薪已经达到了8K以上，工作1年月薪可达到1.2W以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万。
数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
数据科学
可以说前景非常好，我本人就是一名大数据开发工程师，数据是百亿级，在我们部分，没有数据科学家，但前身做算法的一大片，在我自己看来，数据科学家比大数据的前景更好，数据科学家让一个产品出现，大数据工程师去实现，并做底层支撑。目前大多数行业在用或即将要用到大数据技术处理海量的数据，比如大数据交通行业，大数据安全行业等等。可以说这两方面在未来的发展中将会起到巨大的作用，让我们拭目以待！
谢谢邀请！
数据科学与大数据专业并不是新开的专业，只不过是以往都是在研究生阶段培养的。近三年未来快速的培养数据科学与大数据人才，将研究生阶段培养的任务下到本科阶段培养。
数据科学与大数据专业的实质就是统计学和计算机科学的交叉学科。这两门学科的基础都是数学。因此在选择专业时要看你的数学学科掌握的如何？如果是数学在100分以下我是及不建议学习这个专业的。就算是勉强学习也不会有好的结果的。
而从近三年教育部批准开设数据科学与大数据专业的学校来看，有90%以上都是二三本和独立学院。为什么是这些学校开设这个专业，主要原因之一就是开设的成本太低，只要找几个统计学和计算机相关老师就能够设置了，对硬件的投入要求不高。设想在这样的学校中能够学到什么东西。因此在选择数据科学与大数据这个专业时一定要选择有计算机等工科传统的学校来就读。在当前的混乱时期，高考分数在620分以下的不建议学习数据科学与大数据专业。大数据专业的将来极有可能会出现想下载的英语、法学等专业等一地鸡毛的情况发生。
因此在选择专业时，不能追着热门来选专业。而要结合孩子的实际情况来选择专业，结合孩子的兴趣来选择专业。唯有如此才能填报出一个相对完美的志愿！
可以说，从现在到未来很长一段时间内，数据科学与大数据将作为一种朝阳产业出现在我们身边，并且社会对这方面人才的需求也会越来越高，相对来说是比较好就业的。原因主要是大数据仍然具有很好的发展前景。
一、数据的驱动力
十几二十几年前，互联网发展较慢，线上的用户比较少，数据比较贫乏，很难为大数据产业提供支撑。现如今，随着互联网的快速发展，数以亿计的用户数据可以轻松得到，已经为大数据产业的发展提供了强有力的支持。
二、社会和企业发展的需要
随着社会的发展，越来越多的企业开始依赖大数据技术对用户行为做出分析和预测，投其所好，做到精准服务。就像淘宝，后台会收集我们每个用户的购买记录和浏览足迹，然后依靠大数据分析技术，确定用户喜欢的商品种类，然后准确推荐，就像淘宝app上“猜你喜欢”这个模块。又如我们之所以能够在上浏览到我们喜欢的新闻和视频，也正是基于我们的浏览记录，然后利用大数据技术预测我们每个人的爱好，再由自动推送该类新闻。所以有了大数据技术，对用户而言能够享受更好的服务，对企业和社会而言，能有更好的发展。大数据人才需求量也会更高。
三、信息技术革命的推动
随着5G时代的到来，万物互联，大数据将在交通、医疗、养老、教育等多方面发挥作用，多种基于5G的智能系统将涌现，大数据仍然是主力军。
不管怎么说，以上只是客观原因，要想在大数据方向有好的发展，还需要不断加强本专业的技能才好。
首先来三组数据，大家可以对比一下，有个初步认识，1、2016年数据，领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，大数据分析是当下互联网领域，属于高度稀缺。
2、中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
3、数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
需求侧已经表现出非常强劲的信号，供给侧目前不非常的明朗，谈回是否好就业，我个人认为只要是有非常的技能人事，学校教授基本知识比较扎实的应届生，都有机会参与到大数据浪潮中来。通过接近8年的大数据从业经验，流程上讲可以分为数据获取和预处理（数据工程师、爬虫）、数据存储管理（DBA，数据工程师）、数据分析建模（数据分析师，BI人员）、数据可视化方向（数据分析师，数据工程师），对于类似的职位或者需求，大家可以参考自己的所学及兴趣。
对于大家非常关注的薪资，一般基础数据工程师起薪10k+左右，三年及以上薪资30k+，这个也和所在城市和个人能力有关系，现在无论是传统BAT（百度，阿里，腾讯），还是新进的DMT（滴滴，美团，），现在校招的工程师都是平均年30w+以上。
工作机会，北上广深最多，但是现在越来越多的一线城市也涌现了很多需求，比如杭州，武汉，成都，重庆等。
数据科学与大数据技术专业以统计学、数学、计算机为支撑，涉及生物、医学、经济学、管理学等学科，主要培养数据采集、处理、分析的软件建模及其计算机编程语言、技术防控、信息安全等多元化发展的专业人才，该专业属于交叉学科。
截止2019年3月，全国共有35所高校获批了数据科学与大数据技术专业，这些高校均为全国重点大学，例如北京大学、中南大学、对外经贸大学等，专业学科体系结构建设逐步趋于完善，而且在以前大数据科学专业的基础上进行发展的该专业。
由于是新设专业，而且该专业在社会经济发展和科技领域的比重越来越高，特别是在金融和科技领域的支撑力量越来越强大，还有就是在交通、医疗、商品零售等领域也需要大数据进行全面通过数据分析来优化结构，降低成本，提高营业额等分析和预测，也就是说，大数据技术无处不在，充斥在国民经济和老百姓的日常生活中，与大数据技术相关的专业发展优势明显，专业作用越来越被各行业所重视。
例如北京大学的数据科学与大数据技术专业主要是运用概率统计、分布式计算、现代软件等综合知识探索解决商业贸易、生物医疗、金融证券、社交网络等领域的复杂数据的高效储存、高效管理、高效概括、深入分析和精准预测的科学和艺术。该专业属于理学门类，授予学士学位，该专业的总学分为138学分，可以进行保研，保研需要在专业课中任意选择三门课程，而且数学分析、核心课程以及专业必选课程作为要求以及综合排名选拔保研资格的依据。
未来已来，这就是未来的方向，从实体产品、互联网应用、政府治理，向下沉淀、向上抽象最终都是数据，数据资源是要素，是生产力，是动力引擎。
不错
毫无疑问，“数据科学与大数据”将是一个爆款专业，就业前景肯定也非常好。高考结束后问这个问题很有意义，不少考生面临报志愿的问题，另外，不少高校刚刚开设了这个专业。
从国家政策可以看出，数据科学与大数据这个方向是很热门的，也是很有前景的。
高校开设大数据相关专业大致分为三个阶段。
第一阶段：3所高校
2016年2月，教育部公布新增的“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首家获批高校。
第二阶段：32所高校
时隔一年，2017年3月，教育部公布第二批“数据科学与大数据技术”专业获批的32所高校。
名单如下。
也就是说，到此为止，我国已有35所高校获批该专业。
第三阶段：253所高校
2018年3月，教育部审批了253所高校开设大数据本科专业，其中“数据科学与大数据技术”专业248所，“大数据管理与应用”专业5所。
从趋势上看，开设大数据专业的高校数量上升势头非常明显！
大数据的三个主要方向
从一些高校的课程大纲来看，“数据科学与大数据”这个专业主要有三个方向。
1、大数据开发：主要包括Hadoop技术，及storm、spark等，当然需要先学习Java及Linux等基础课程。
2、数据分析与挖掘：主要包括Excel、统计学，MySQL，R及Python机器学习等。
3、数据可视化：从前端的html/css技术，到通过BI工具进行可视化，如Excel、Tableau、PowerBI等。
回答完毕！