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。
“我们正处于大数据时代”，时代发展的今天，数据与我们日常生活紧密联系，它将人与人，人与世界连接起来，构成一张繁密的网络，每个人都在影响世界，又在被他人影响着。
而专业的开设一定与时代分不开，比如空间网络安全、人工智能和咱们现在说的大数据等专业的新开，或是一些高校撤销的专业，社会工作、编辑出版学等。
此专业是2015年教育部公布的新增专业，被誉为“21世纪的新石油”，是国家战略性资产，是21世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年，大数据已渗透到社会方方面面。
2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，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。
2017年，32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。
该专业学制为四年，大部分为工学里面的计算机类。
考研方向：
大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学
主要课程：
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、离散数学、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等。
就业方向：
本专业就业前景广阔，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。该专业适合升学考研。
很多东西因人而异，因环境而异，大数据专业这几年比较火，很多理科（尤其是数学和物理）强的男孩子都会瞄准这个专业，我们都知道，专业无好坏，也没有什么专业是容易的，想要成为一个行业的佼佼者，任何专业都是不容易的。
“有志者事竟成，破釜沉舟，百二秦关终属楚；苦心人天不负，卧薪尝胆，三千越甲可吞吴”。
全国首批获得教育部批准的具有招生资格的大学为:
对外经济贸易大学
中南大学
北京大学
数据科学与大数据技术专业属于工科专业，授予工学学士学位！
该专业需要坚实的数学基础和扎实的物理学基础。
培养德才兼备，具有国际视野与大数据思维的复合型高级工程技术人才。
本专业以计算机科学、统计分析，“互联网+”、大数据技术在各领域的深度应用，具有跨文化交流和跨领域研究能力的复合型高级工程技术人才。
主要学习课程:
微观经济学，计量经济学，计算机语言，国际金融，搜索引擎技术，自然语言处理，数据可视化，机器语言，模糊识别，大数据技术平台等。
这个领域是比较有发展前途的，但是入门容易，进阶难。
首先，数据分析可以帮助我们更简单的解决问题。
通常来讲，我们认识事物的真相，是通过了解背后的规律。这里我举例说明一下，这个例子脱离现实，但是易于理解。
假设我们开餐馆但是不知道顾客什么时候会来，以便提前作出准备。
A思路：我们对人的生理特征进行研究，了解人的饥饿感和血糖有关，因此我们研究普通人一次进食的量大概是多少，血糖值在进食后会是怎样的一个变化规律，进而得到一个结论，那就是我们早餐之后大约4个小时左右就会有饥饿感。因此，我们就知道了，按照8点吃早餐的规律，我们应该为12点的就餐高峰提前准备。
B思路：我们不进行任何研究和干预，顺其自然，只记录顾客前来就餐的时间和数量。如此一段时间之后，我们通过数据分析发现，12点左右前来就餐的顾客最多。所以，我们知道了应该为12点的就餐高峰提前准备。
我们可以看到，数据分析也是解决问题的一个途径，当研究手段受到限制，我们无法由因及果的时候，不妨由果索因。
数据分析与专业知识结合才能发挥强大威力
我的看法，数据分析入门不难，在本科阶段，在现有专业课的基础上扩充数据分析的选修课，就能够实现入门。我认为本科阶段到此就可以了，不适合将数据分析作为本科阶段的学习方向。
因为，数据分析说到底是一种分析工具，要解决实际问题的话，还需要与专业知识相结合。另外，如果缺乏专业知识的基础，数据分析也容易跑偏，得出一些荒谬的结论。
本科阶段还是应该打好专业知识的基础，在研究生阶段结合专业知识配合数据分析这个工具，才更有发展前途。
我是3158创业宝运营编辑，开过火车，做过杂志，卖过电脑，开过公司（倒闭了），我们一起聊创业，聊人生，我丰富的失败经历，一定可以激励你，通过3158创业宝公众号，也可以联系到我。我们处在一个什么样的时代？
每个时代的人都认为，自己正处于一个伟大的时代。
第一次工业革命是机械化，第二次电气化，第三次信息化，第四次智能化。这次的工业革命从规模，从对每个人的生活、对整个社会的影响的广泛性和深度，都要远远大于前几次。因为这次智能革命的核心是通过感知来获取知识。这是指知识的革命，通过知识来达到我们所要达到的目的。
在技术上来讲，核心技术是通过数据来观察世界，通过数据来获取知识。
今天，我们已经进入了人工智能和数字化的时代。
随着人工智能技术的应用于发展，以移动互联网、云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等为代表的新一代数字化技术正颠覆着人类的生产和生活方式，“数字中国”的提出，为我们指明了方向，如数字政府、数字经济、数字生活等。数字化时代，需要大量的数字化人才，数据科学与大数据技术专业就是在这种背景下开设的。
要说近两年什么专业最火，那当然是数据科学与大数据技术专业。的确，连续两年高校新增本科专业数量第一。
一、高校开设数据科学与大数据技术专业情况
2016年：北京大学、对外贸易大学、中南大学3所高校首批开设此专业。其中，北京大学所设学科为理学，对外贸易大学、中南大学所设学科为工学，就此拉开了开设数据科学与大数据技术专业的序幕。
2017年：宁夏理工学院、云南财经大学、云南师范大学等32所高校开设此专业。其中，云南财经大学、浙江财经大学、复旦大学3所高校所设学科为为理学，其他29所高校所设学科为工科。
2018年：北京化工大学、中国传媒大学、同济大学、上海财经大学等248所（工学190所，理学60所）高校开设此专业。其中，上海财经大学、厦门大学同时开设工学、理学两门学科。
2019年：北京林业大学、东北大学、山东大学等196所（工学142所，理学54所）高校开设此专业。
其中，华中师范大学、山西大学、福建江夏学院、枣庄学院、中原工学院信息商务学院、湖南财政经济学院、三亚学院7所2019年由理学改为工学。
另外，上海财经大学、厦门大学2018年，同时开设工学、理学两门学科；中国人民大学2017年开设工学，2018年又开设理学学科；电子科技大学2017年开设了工科，2019年又开设了理科。即同时开始工学、理学学科的高校有：中国人民大学、上海财经大学、厦门大学、电子科技大学。所以，2016到2019年四批开设高校共计477所（工学363，理学118共计481个）。由于篇幅原因不能提供所开高校详细名单。
二、数据科学与大数据技术专业的基本情况介绍
数据科学与大数据技术专业，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。
主要课程：
C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理，大数据管理、大数据实践等课程。
上述课程是基本课程占总课程的80%，另外20%课程不同院校课程不同。
毕业去向：
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。同时可以考取本专业或软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深制。
三、市场就业情况
国家成立“大数据战略重点实验室”将大数据技术提升至国家战略层面，第五次人民代表大会首次明确大数据上升为国家层面，大数据技术也必将推动国家的发展。随着大数据的应用范围越来越广，市场需求这方面的人才会越来越多。但是，数据科学与大数据技术专业本科教学还是属于基础教学，所学内容同企业要求还有一定的差距。从目前市场招聘情况来看，要求研究生学历或是两年以上工作经验的本科生居多。
四、报考数据科学与大数据技术专业需要什么条件？
数据科学与大数据技术专业虽然很热门，但是学习此专业需要较好的数学基础，所以想报此专业还是要三思的。
五、如何填报数据科学与大数据技术专业？
（一）、准备读研的考生
1、能考生重点大学的高分考生
能考生重点大学（985、211）的考生，首选985高校当中，开设这个专业的北京大学、中南大学、复旦大学、华东师范大学及211高校的北京邮电大学、北京化工大学、中国传媒大学、上海财经大学、中国矿业大学等高校。
2、非重点大学的中低分考生
考不上生重点大学（985、211）的考生，首选校风比较好的院校，好好学习，打牢基础，为将来考研做准备。
3、想走学术线的考生，研究生毕业搞学术研究或高校当老师的话，首选理科学科的专业；其他，选工科学科的专业。
（二）、本科毕业准备就业的考生
如果打算本科毕业就业的考生，首先，选择选校企合作办学（优势突出）的贵州师范大学、贵州理工学院、黄河科技学、辽宁科技学院、重庆邮电大学等院校，将理论与实践结合起来，提高了动手能力和企业实战应用能力；其次，选大数据、金融强强联合，优势更明显的浙江财经大学（含金融数据内容）、云南财经大学（含云计算、金融内容）、湖北经济学院（含金融大数据应用内容）的院校，复合型人才更受企业欢迎；第三，选特色明显的中国传媒大学（工学，2018年开设）具备完整的全媒体大数据体系，开设的大数据专业带有传媒特色。学生在校期间就可以接触到海量影视大数据、新闻大数据、音频大数据等，对业务数据耳濡目染。
希望此篇文章对数据科学与大数据技术专业有个了解，俗话说“鞋合不合适，只有脚知道”，数据科学与大数据技术专业虽好，但不适合所有的人，应理性填报！
作者简介
黄老师：职业规划专家，从业20余年，帮助过无数孩子走向成功！
有咨询和需要帮助的家长和考生，发邮箱：2578780876@qq.com
针对你的问题，会给你一个完美的解决方案。
不知道听说过“孤阴不生，孤阳不长。”没有？没有指望有多少人探究过其中的海量信息所导引道理（既共同生道，道生共同。）所指的无法用语言表达或者文字表达出来的那种意思与意味着的什么才是真正推动“生运动的东西”却至少要知道“孤”与“独”是绝路的最浅显的意思应该从听说“孤阴不生，孤阳不长。“的读书识事的过程中的探究书中涉及的事应该有那种最浅显的共同的感觉而就不会固执于“独尊“了会知道“独“不仅不成事也不会助事生长只能玩弄过去的存在并导致其逐渐枯萎……（看看历史事实）。再比较一下提问:”数字科学”？孤独的”数字”而科学只是用来装点门面的会有使用途径吗？没有！”数字技术”在使用是数字在推动技术还是技术使用了数字？必须清楚数字与技术的主导与从属关系的互推或许才会明白从何处着手推动才不至于犯南辕北辙的错误！”孤阴不生，孤阳不长。”是普遍的自然法则……内蕴共同原理！
首先，说明大数据科学与技术属于交叉学科，划分在计算机类专业里；
其次，该专业方向肯定很好，社会需求量也大，报考热度也高；
但是，作为交叉学科，学的内容就多，继续升学肯定是必须的；
然后，看一下开设这个专业的学校，把它下设在哪个学院，如果是数学学院下面，就更重视数学基础，如果设在计算机院下面，就偏向于编程和数据结构方向；
最后选择的时候，选择数学和计算机类专业比较好的学校。
首先，大学本科建立数据科学和大数据专业要慎重，不易太热。
总体而言，感觉大学设置本科教育的“数据科学与大数据”专业是不合理的，重复过去几十年来中国教育界一直存在的赶“热点”老问题。外语热、经贸热、金融热、计算机热、石油热、地信遥感热…
一般说来，数据科学是针对理、工、农、生物（医、药）、经济等本科专业的“优秀毕业生”而设置的研究生、博士生专业。而这些本科毕业生入数据科学研究生博士生的条件是：大学期间的数学、计算机、英语课程要与其专业一样好，甚至更好…
本科直接培育出来的数据科学毕业生一般会缺乏相应行业知识和实践，工作中非常挑战。大多数情况，也是无法精确理解和进行可靠的行业数据建模、处理、解释、决策…
如果过度培育数据科学本科毕业生，将无法帮助他们就业，也将造成资源和人才浪费。
道理非常简单。
在数字化技术转型和第四次工业革命时期，业界对数据分析技能要求可以说无处不在，这无疑要求工程师、经济师等等都掌握数据分析技能。
一个例子作为参考。当研究一些经济学家演讲文章时你就会常常诧异，他们的成果怎么这么不靠谱、不可信呢？许多时候他们会解释说，数据不全或者无法得到需要的数据。实际上，这是问题的一部分，不是全部。
在经济学研究中，宏观经济学和微观经济学使用的数据分析方法是不一样的。换言之，即使不能访问所有微观经济数据（实际上是不可能、也不必要），并不完全影响对宏观经济的分析判断。但前提条件是要对政治经济学、地缘政治经济环境以及数据科学的深刻理解且使用方法恰当。
相反，国民经济各行业和企业对“专责”数据分析师的需求可能并不是人们想象中那么多、那么火。因为，一旦行业和工艺过程中相应的数据“建模”成功完成后，数据分析流程中许多具体工作逐步将由IoT（物联网）和AI（人工智能）自动完成，包括数据采集、入库、处理、分析、可视化、决策。比如，目前常用的企业BI可视化工具“商业智能仪表板”(geospatialbusinessintelligencedashboards)就是一例。因此，依靠计算机应用程序、以人工交互操作为特征的传统数据分析技术将逐渐减少…
存在一定问题，数据的真伪，数学模型的正确与否，人为因素直接影响数据分析结果！大数据统计分析需要六确定，数据来源确定，统计分析方法确定，数据分析密闭与确定，数据不间断分析密闭与确定，数据检测与监测系统确定，数据报表系统确定，且无人为调整！
大数据存在人为风险！存在数据来源不准确风险，存在数学模型错误风险！
我们的生活无时无刻不在产生新的数据，如打电话、购物、吃饭行为都能够通过数据分析，产生经济价值。
不管你是否认同，大数据时代已经来临，这也催生了相关专业设立。据教育部统计，2018年全国有250所高校新增数据科学与大数据技术专业。
专业解读
数据科学与大数据技术属于工学门类下的计算机类专业。
专业解读依据的是教育部最新颁布的《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》。
招生录取状况
下图中汇总了安徽、北京、福建三省该专业2018年招生计划及2017年录取百分位，其中2017录取百分位空缺代表2017年某类学校在该省份未招生。
大数据蓝海已经到来，但我国大数据发展仍存在技术创新滞后、大数据发展行业应用不够深入、大数据人才严重不足等问题。有志于此的朋友尽可以一试。
不过，讲良心话，并不是任何高校的该专业都值得一读，那些没有一定的计算机或统计学相关学科基础，追风高潮一哄而上的高校还是尽量规避为妙。
想了解其他省份该专业以及各省份各专业的招生录取统计信息，欢迎查看七星导学平台的研究报告或数据分析。
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今天我们就聊聊数据科学与大数据技术专业，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这个专业，2017年32所学校开设，2018、19年成倍数、井喷式增长，开设的学校水平当然也是参差不齐，最后我会给大家去分析哪些学校值得多去关注。
简单的说，这个专业是以大数据为核心研究对象，以数学、统计学、计算机相关知识为支撑，进行大数据的发现、采集、处理、运算、分析、应用。这个专业可以说是不折不扣的交叉性学科，当然落脚点一定是利用大数据的技术来解决具体行业应用问题。
他是个新工科专业，可以说是这个专业行业的发展，是国家战略，顺应时代发展需求的。所以多个角度来说，我们是需要大量人才储备的。而且我们利用大数据，能够判分析出，那些即便是凭着经验也未必能够洞悉的商机和未来的发展，所以这个领域的知识，非常的重要。但是，大家也要了解一个情况是，开设的时间毕竟短，每个大学也在摸索中前进，会有不断的调整和突破，当然培养方向也会结合各自的特色进行培养，不过他的本质专业知识结构还是来自，数学、统计学和计算机相关内容的。
主干课程：（以对外经济贸易大学为例）
数学：数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。
统计学：概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。
计算机：数据结构、计算机组成原理、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。
大数据分析：数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。
可能大家看过这样的文字描述大数据，数据量巨大，无法用单台计算机来进行处理。简单的给大家说一下数据的存储单位，数据存储单位：
B，KB，MB，，TB，PB，EB，.....
1024B=1KB
1024KB=1MB
1024MB=1
1024=1TB
1024TB=1PB
比如你发了十几个字的信息，那他的大小可能是几十b的大小。
比如电子表，有的大小就是kb计算，比如这个是60.5kb，当然上百kb也很正常
一kb相当于1024个英文字母，一个汉字占2个英文字母的空间，所以1kb，大概是512个汉字，1Mb=1024倍的KB换算成汉字，大概相当于52万个汉字，比如人民文学出版的《西游记》是86万字，那存成文字的形式是1mb多吧。
那接下来1024MB=1
1024=1TB
1tB大存储才会用的到，比如现在的很多大存储的硬盘，会出现TB的形式
2015年的时候淘宝统计了一下，每天能产生7tb左右的数据
1024TB=1PB
这PB有多大呢？比如大家都上百度上搜东西，百度一天可能要处理1.5pb的信息量，所以这个体量是巨大的。可以说现在每分每秒都在产生数据，我发了视频，你发了文字，所以存储和处理、应用都有很大的压力，一台电脑是没办法完成的。
大数据的本质是什么？
1、全样而非抽样。
抽样调查大家听过么，以前很少听到普及性调查，以前成本、各方面条件技术，不可能抓取所有信息。
而现在是全样，而非抽样，通过发达的数据统计分析技术，去统计分析所有我们想要的信息，以提高数据的正确性。而且要多少空间我们有多少空间，过去是不行的。
2、效率远远高于精确。
很多服务系统是秒级决策，这种决策系统他的速度必须要要快。比如我上百度搜索，北京大学怎么样，可能会搜出成千上万条答案，但是哪个是最有效的信息，得需要自己去判断了，但是他的效率很高，只要点搜索，答案就出来了。
3、相关性而非因果性
一个超市，啤酒卖得好的时候婴儿的纸尿裤卖的好，孩子尿裤卖的不好的时候啤酒也不好，这个的因果性是什么，可能超市不会去分析，他会更多分析相关性，分析出相关性的物品，到时候记得补货就行。
大数据产业的不同板块
数据获取--数据管理--数据应用，数据获取是最基层，大数据的支撑系统，我们先得有数据，再去分析数据啊。
获取后我们干嘛呢？比如我们收集了很多今天的天气信息，我们要做的就是预测明天、未来一个星期的、甚至更久的，之后看看对农作物种植、对航空系统会有什么样的影响等等。
获取后我们要对信息进行管理，因为有的是图片、文本、视频、音频、位置信息。这么大量的信息，单台电脑是没办法完成的。这里要涉及一个大数据的核心概念分布式存储，整体要把网络里的存储设备都调动起来，同时集群化处理。一个大数据的服务中心，每天的耗电量非常的惊人，运算这些数据是需要几千台、几百台设备都参其中的。
其实很多学校成立了云计算的实验室，实际上和大数据高度相关。云计算最普及的领域就是语音识别，比如小爱同学，可以识别和判断你的意思，播放音乐，搜索等等。
但是你有没有发现如果不连接互联网，语音准确率不是特别高，连上网，准确率会大大提高，其他不是在你的手机或者音响里直接运算，他是把你说的话传到云端，远程的其他的服务器，他通过多个服务器，进行整合，然后进行相应的回应。当然需要的数据量非常大，之前微软研究院公布报告，说语音识别的误差率5%点几，人与人之间的对话识别率也就这样，也会漏听。所以很多用户和公司都不建立自己的机房，而是直接去购买百度云、阿里云的服务，这个就是云计算和大数据的结合。
大数据的云端到底在哪里呢？
数据中心建设在气温低、自然灾害少、供电量充足的地方。在运算大数据的过程中，非常耗电，而且50%以上的电力在给机器降温，温度低的地方，减少电力消耗。
第二不能有自然灾害，泥石流，地震海啸，一旦出现，辛苦存的数据就毁于一旦了。第三电力要足够丰富，你运算到一半，电断了也不行。全国最出名的是，贵州大数据中心。
这个应用呢，其实使用大数据进行营销的行业非常早的，可以说电商行业，大数据的应用，让电商根据消费者的购买习惯，提前生产资料物资。后来发现，原来大数据还能够提前预测流行趋势、消费趋势等等；
再包括各位观看了我的视频之后，系统就会记住了解需要的什么样的内容，给你进行一些相关视频的推荐，也许一会你还会看到其他老师的一些相关内容
在比如大数据应用于市政交通，就能有效解决解决堵车问题，知道几点几分什么地方会出现交通拥堵、交通事故，提前把信息发给可能会走这条路的车主，提前避免堵车。
比如医疗行业，你到医院的化验、医学影像、储存用药医疗信息，这些信息通通在医院里数字化，可以进行数据分析。而且借助大数据平台能够收集到不同病例以及治疗方案，之后我们就能建立出更有针对性的疾病数据库，可以说人类的医疗水平，在大数据的推动下爆发式增长。
金融，高频交易，操盘手，买卖各种股票
现在是利用计算机来进行处理，每秒钟几千只股票在变动，人再多也照顾不到几百条信息，只有机器能得到。波动规律的观察，会发现机会稍纵即逝，只有计算机才能够进行及时操作，只有大数据才能够捕捉到这种商机。
无人驾驶，基于海量数据实时的高校分析，甚至是0.几秒的秒及决策，他会在汽车周围安装非常多传感器，传感器的目的就是搜集大数据，如果没有这些数据支撑，就谈不上自动驾驶。
真心可以说从政府到医疗行业到生活的方方面面都离不开大数据的支撑，所以你说有没有需求和前途呢，我觉得答案是肯定的。
就业问题：
可以说毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校以及各个行业等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作
工作岗位：
大数据架构师（偏技术，熟悉底层架构的，开发平台，数据建模，核心框架开发，编程代码是基础，又不仅仅于此，对计算机、数学，尤其是数据的知识要求高。
大数据算法工程师（篇技术，开发算法的，算法的原型，验证，而且还要带团队，最终不是一个人能完成的。
大数据运营维护工程师：运营和维护要求低一些，保证我们建立的数据平台，能够高效运行，能够监控其中的问题，排故障，了解数据的基本知识多一些就行，没有要求那么深入。门开较低。
数据分析师/挖掘师（偏业务，需要调研需求，我要应用领域的挖掘的对象、分析数据的目标，包括沟通相应的客户，要求有比较强的与人沟通的能力，协调能力
性格不同做不同的工作岗位，偏技术呢就是接触技术更多，人少，偏业务就是接触人偏多
大数据科学家，高学历，硕士以上，或者，很多年的工作经验，知名的学术会议有重要的成果。其实我国的人工智能领域发展非常的迅速，但是人才储备非常少，而且缺口很大，但是我们更多的是需要硕士、博士这样高学历人才。
这个领域待遇1.2线城市，3年以上，肯定是1万以上5年达到2-4万之间能力强会越来越高，顶级的会更高。
总体来说：
可以说应用领域，就业面是很广泛的，薪资待遇也不错。
但是经常接触电脑，工作辛苦，加班常态化，入门容易，精通难。而且说实话这个领域云集了中国非常聪明的一群学生，而且学习数学、通信工程，计算机的人都可以过来竞争。
还有就是如果你没有学习到这个专业，那你本科可以去学习统计学、计算机科学与技术、数学这样的专业，然后研究生选择大数据方向的研究，也是可以的。
学校的推荐，第一批开设的北京大学、对外经济贸易大学和中南大学不用多说肯定不错。
再有就是你发现，这个学校的计算机、统计学是很不错的，这个学校也的大数据也不会太差。
还有要注意的是，很多高校是按大类招生，比如北京邮电大学、贵州大学就是按计算机大类招生。这个专业和计算机是密不可分的，计算机不错的学校大数据也不会差。所以你可以参照计算机类专业的排名去选择院校。
那还有哪些值得我们关注呢，比如浙江财经大学、重庆理工大学、昆明理工大学、长春理工大学、广西科技大学等
最后提醒一下：
学习的同学，要对计算机领域的兴趣，要对数学感兴趣，英语的水平要不错，对数字要敏感。身体要健康，加班，心太要稳，沉下来学很多新知识，不断学习，30-40都要学不然你就落后。男生兴趣比价大，女生是否适合得从你本身的能力出发。有上进心积极主动是比较重要的。