随着人工智能、大数据、云计算等技术的发展，数据科学与大数据技术成为不少高中生和家长关注的专业。

但很多家长对这个专业的认识还比较模糊：

数据科学与大数据技术到底学什么？

是不是主要学习数据分析？

和计算机科学与技术有什么区别？

毕业以后能做大数据、人工智能吗？

AI时代这个专业还有没有发展空间？

下面就把数据科学与大数据技术专业讲清楚。

一、数据科学与大数据技术是什么专业？

数据科学与大数据技术属于工学门类下的计算机类专业。

简单理解，这个专业主要研究：

如何获取数据、存储数据、处理数据、分析数据，并从大量数据中发现有价值的信息。

今天很多互联网和科技产品背后都会产生大量数据。

例如：

电商平台的商品和交易数据；

短视频平台的用户行为数据；

金融机构的交易数据；

工厂设备运行数据；

交通系统产生的数据；

医疗健康相关数据。

面对大量数据，仅仅使用普通表格已经很难完成复杂分析。

这时候就需要：

数据库；

程序设计；

统计分析；

大数据处理；

机器学习

等技术。

因此，数据科学与大数据技术本质上是一个融合：

计算机 + 数学 + 统计学

的交叉型专业。

二、数据科学与大数据技术主要学什么？

不同高校的培养方案会有所区别，但通常会涉及几个重要方向。

1. 数学和统计基础

数据分析离不开数学。

学生可能需要学习：

高等数学；

线性代数；

概率论与数理统计

等课程。

如果以后希望进一步学习机器学习、人工智能等方向，数学基础会更加重要。

2. 程序设计

处理大量数据需要使用程序。

因此通常会学习：

程序设计；

数据结构；

算法

等计算机基础知识。

Python等语言也经常用于数据处理和分析。

3. 数据库

大量数据需要进行存储和管理。

学生需要了解：

数据库原理；

数据查询；

数据管理

等相关知识。

4. 大数据技术

当数据规模非常大时，传统处理方式可能无法满足需求。

因此还需要学习：

分布式计算；

大数据存储；

大数据处理平台

等相关技术。

5. 数据分析与机器学习

学生还可能接触：

数据挖掘；

机器学习；

数据可视化；

人工智能

等相关内容。

具体课程名称和培养方向以各高校实际培养方案为准。

三、数据科学就是“做Excel”吗？

当然不是。

Excel可以完成很多日常数据处理工作，但数据科学面对的问题通常更加复杂。

例如一家互联网平台拥有大量用户行为数据。

企业可能希望知道：

哪些用户可能流失？

用户喜欢什么内容？

哪些商品可能更受欢迎？

某项业务为什么突然下降？

这些问题可能需要通过：

数据清洗；

统计分析；

程序处理；

机器学习；

数据建模

等方式解决。

所以数据科学真正关注的是：

如何从数据中发现规律，并帮助解决实际问题。

四、数据科学与大数据技术和计算机科学与技术有什么区别？

两个专业同属于计算机类，因此会学习很多相似的基础课程。

但侧重点有所不同。

可以简单理解：

计算机科学与技术覆盖面更广，数据科学与大数据技术更加聚焦“数据”。

但是两个专业的就业方向存在不少交叉。

五、数据科学与大数据技术和人工智能有什么区别？

人工智能更加关注：

机器学习；

深度学习；

计算机视觉；

自然语言处理；

智能系统

等方向。

数据科学与大数据技术更加关注：

数据本身的获取、管理、处理和分析。

但两者关系非常密切。

因为训练人工智能模型通常离不开：

数据。

同时，数据分析过程中也越来越多地使用：

机器学习和人工智能技术。

所以现实中：

数据科学和人工智能存在大量交叉。

数据科学专业学生如果数学、算法和编程基础比较好，也可以继续向机器学习、人工智能等方向发展。

六、数据科学与大数据技术和统计学有什么区别？

统计学更加侧重：

概率；

统计理论；

数据规律；

统计模型。

数据科学与大数据技术除了统计分析之外，还需要大量计算机技术，例如：

程序设计；

数据库；

数据结构；

大数据平台；

分布式计算。

可以简单理解：

统计学更加偏数学和统计理论，数据科学更加突出“统计 + 计算机”的结合。

如果学生非常喜欢数学和统计，可以同时了解：

统计学；

应用统计学；

数据科学与大数据技术

等专业。

七、数据科学与大数据技术毕业后能做什么？

这个专业的就业方向比较多。

数据分析

通过数据发现业务问题和规律，为企业经营和决策提供支持。

数据开发

负责数据采集、处理、存储以及相关数据系统建设。

大数据工程

参与大规模数据平台、数据仓库等系统建设。

数据挖掘

利用算法从大量数据中寻找规律。

人工智能相关岗位

如果进一步掌握：

机器学习；

深度学习；

算法

等能力，可以向部分人工智能方向发展。

软件与互联网技术

由于本身属于计算机类专业，具备较强编程能力的学生也可以进入部分软件开发等相关岗位。

除此之外：

金融；

制造；

零售；

医疗；

互联网；

教育；

交通

等行业都会产生大量数据，因此都存在数据相关岗位。

八、学大数据是不是毕业就能做“大数据工程师”？

不一定。

专业名称只是大学学习方向。

最终能够进入什么岗位，还取决于：

编程能力；

数学基础；

数据库能力；

项目经验；

实习经历；

学历；

企业招聘要求。

所以不能简单认为：

“大学读了大数据，毕业就一定进入高薪大数据岗位。”

对于计算机类专业来说，个人实际技术能力通常非常重要。

九、数据科学专业对数学要求高吗？

相对比较高。

因为数据科学本身与：

概率；

统计；

模型；

算法

关系密切。

如果学生以后希望向：

数据挖掘；

机器学习；

人工智能算法

等方向发展，数学的重要性会进一步提高。

因此，如果高中阶段：

数学基础比较好；

喜欢分析数字和规律；

逻辑思维较强，

学习这个专业通常会更有优势。

十、不会编程能学数据科学吗？

高中阶段不会编程并不代表不能学习。

大学本身会安排相关计算机课程。

真正应该考虑的是：

学生是否愿意学习编程。

如果学生：

非常排斥计算机；

不喜欢数学；

也不愿意学习程序设计，

那么数据科学与大数据技术可能并不是特别适合。

因为这个专业本身就是：

数学 + 统计 + 计算机

的结合。

十一、什么样的学生适合数据科学与大数据技术？

如果学生具有以下特点，可以重点了解：

数学基础比较好；

喜欢分析问题；

对计算机感兴趣；

愿意学习编程；

喜欢研究数据和规律；

逻辑思维比较强。

另外，这个专业也比较适合能够接受：

持续学习

的学生。

因为数据技术和人工智能的发展速度比较快。

大学期间学习的不应该只是某一个具体软件工具，而应该建立：

数学；

统计；

算法；

计算机

这些更加长期的基础能力。

十二、AI越来越强，数据分析岗位会不会被替代？

AI确实正在改变数据分析工作。

以前很多需要人工完成的：

数据整理；

报表制作；

简单分析；

SQL编写；

数据可视化

现在已经可以借助AI提高效率。

所以未来只会：

机械处理数据

的岗位，可能面临更大的变化。

但企业真正需要解决的仍然是：

为什么业务发生变化？

应该分析哪些数据？

数据是否可靠？

一个模型是否能够解决实际问题？

分析结果如何帮助决策？

因此AI更可能改变：

数据工作的方式。

未来的数据人才除了会使用工具，还需要更加理解：

业务 + 数据 + AI。

十三、数据科学与大数据技术需要考研吗？

不是必须考研。

本科毕业以后可以进入：

数据开发；

数据分析；

软件开发；

大数据工程

等相关方向。

但是如果希望进入：

机器学习；

算法；

数据科学研究；

人工智能研发

等技术要求较高的岗位，

研究生学历可能带来更多选择。

因此是否考研需要结合：

目标岗位和个人发展方向

判断。

十四、选择这个专业时为什么要看学校？

同样叫：

数据科学与大数据技术

不同大学的培养方向可能存在明显差异。

有些学校可能更加偏：

计算机。

有些可能更加偏：

数学和统计。

还有一些可能结合：

人工智能；

金融；

制造业；

行业数据

形成自己的培养特色。

因此查询大学时，不要只看：

“有没有数据科学与大数据技术专业。”

还应该进一步了解：

专业开设时间；

培养方案；

所属学院；

课程设置；

学校计算机和数学基础。

对于一个相对较新的专业来说，这些信息尤其值得关注。

十五、河南新高考想学数据科学应该怎么选科？

河南已经实行“3+1+2”新高考模式。

数据科学与大数据技术属于计算机类专业。

不同高校、不同招生年份的选考科目要求可能存在差异。

因此高一、高二学生不要只根据网上一句：

“大数据专业应该选什么科？”

决定自己的选科。

更合理的方法是：

确定高考年份 → 查询目标大学 → 找到数据科学与大数据技术专业 → 查看对应年份选科要求。

尤其需要关注目标高校对于：

物理、化学

等科目的具体要求。

最终以对应高考年份正式公布的选考科目要求和招生计划为准。

十六、选择数据科学与大数据技术最容易出现什么误区？

第一个误区是：

大数据就是数据分析。

实际上它还涉及数据库、程序设计、大数据平台、算法等大量计算机知识。

第二个误区是：

专业名字新，就一定比传统计算机专业好。

专业名称新不代表一定更好。

计算机科学与技术、软件工程、统计学等传统专业，同样可以进入数据行业。

第三个误区是：

现在是大数据时代，所以学大数据一定好就业。

行业有需求，不等于所有毕业生都自动拥有竞争力。

真正决定未来发展的，仍然是：

学校培养 + 专业基础 + 个人能力。

写在最后

数据科学与大数据技术是一个结合：

计算机、数学和统计学

的交叉型专业。

它主要研究：

数据如何获取、存储、处理、分析以及发现其中的价值。

毕业以后可以进入：

数据分析；

数据开发；

大数据工程；

数据挖掘；

人工智能；

软件技术

等相关方向。

对于河南高中生来说，如果对这个专业感兴趣，首先应该判断自己是否：

喜欢数学、愿意学习编程、对数据和计算机感兴趣。

然后进一步了解：

专业学什么 → 和计算机、人工智能、统计学有什么区别 → 哪些大学开设 → 高中选科是否满足要求。

到了高三以后，再结合招生计划、大学和专业数据进一步了解目标院校。

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