一、数据科学与大数据技术这个专业好吗？
比较不错，数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合，以计算技术为基础，以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。该专业的毕业生具体就业方向主要有：计算机和互联网领域从事数据分析、系统分析、大数据工程应用开发；还可以成为信息分析师、商业分析师、数据库协调员、开发机器学习系统等等。
人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。
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主要课程
C语言程序设计、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）、机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与可视化、大数据预处理、大数据管理、大数据实践等课程。
比较不错，数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合，以计算技术为基础，以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。该专业的毕业生具体就业方向主要有：计算机和互联网领域从事数据分析、系统分析、大数据工程应用开发；还可以成为信息分析师、商业分析师、数据库协调员、开发机器学习系统等等。
人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。
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C语言程序设计、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）、机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与可视化、大数据预处理、大数据管理、大数据实践等课程。
二、数据科学与大数据技术毕业不好就业怎么办
当蔽粗前社会环境下，数据科学与大数据技术专业的毕业生就业情况总体而言是良好的。该专业的毕业生具备了在多个领域内工作的能力，包括政府机构、企业和公司等。
具体而言，毕业生可以从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。在IT类企业中，他们主要的工作内容包括大数据技术的应用，大数据研究，数据管理，数据挖掘，算法工程，以及应用开发等。
随着大数据技术的不断发展，各行各业对数据科学与大数据技术专业人才的需求也在不断增加。从政府部门到私营企业，从互联网公司到传统行业，都迫切需要能够处理和分析大量数据的专业人才。因此，选择数据科学与大数据技术作为专业方向，未来的就业前景是非常乐观的。
数据科学与大数据技术专业的学生需要掌握扎实的数学基础，了解数据结构和算法，具备编程能力，熟悉数据分析工具和技术。通过系统的学习和实践，他们将能够适宏培应各种工作环境，胜任与数据处理相关的工作。
此外，随着人工智能和机器学习技术的广泛应用，数据科学与大数据技术专业宏绝镇的毕业生在人工智能领域也具备了广阔的就业前景。无论是从事数据分析、数据挖掘还是算法开发，都有许多机会等待着他们。
总之，选择数据科学与大数据技术作为专业方向，不仅能够满足当前社会对于数据处理和分析人才的需求，还能够为个人的职业发展提供更多的可能性。
三、数据科学与大数据技术学的是什么，就业方向
数据做返科学与大数据技术专业融合了统计学、数学、计算机科学等多学科知识，是一门交叉学科。学生不仅要学习数据采集、分析、处理软件，还要掌握数学建模软件及编程语言，形成二专多能的跨界人才。
随着互联网行业的快速发展，数据分析人才的需求持续攀升。根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》，研发慎胡亮工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析已成为最热门的职位。当前，我国拥有约30万数据人才，预计到2018年，大数据人才需求将大幅增加，其中高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间；懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口高达150万。数据分析师的薪资待遇也非常可观，2年工作经验者月薪可达8000元，硕士学历者月薪可达12000元，而5年工作经验者月薪则可达40万至60万元。
数据科学与大数据技术专业的毕业生可以在众多领域找到工作机会。无论是国防部、互联网创业公司、金融机构，还是食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等行业，都需要大量数据分析或处理岗位。这些岗位的工作内容包括优化库存、降低成本、预测需求等。
人才主要分为三类：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。对于报考建议，企业倾向于寻找具备复合型背景的人才，即从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。另外，由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才毕业后所学知识可能已落后于行业发展。
数据科学与大数据技术专业人才宽宽应具备以下典型胜任特征：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，具备数据思维；需要持续保持学习状态；内性格上能动能静。
不同办学层次的院校开设此专业，培养模式也会有所不同。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会更偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用；本科院校则会倾向于大数据相关基础知识的全面覆盖性教学，在研究生阶段则会专攻某一技术领域，如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。
