“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。

1、大数据开发工程师

开发，建设，测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师

收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

3、数据挖掘工程师

数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据架构师

需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。

5、数据库开发

设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

6、数据库管理

数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

7、数据科学家

数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

8、数据产品经理

把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

1、了解大数据的理论知识

学习一门课程，首先你对这门课程要有简单的了解，比如说要先学习这门课程的一些专业术语，学习一些入门的概念，知道这门课程是做什么的，主要学习的有那些知识。学习大数据开发也是一样，你要知道什么是大数据，一般大数据主要运用在那些领域。避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

2、计算机编程语言的学习

对于0基础的学员来说，开始入门可能不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。

3、大数据相关课程的学习

经过一段时间的基础学习之后，我们对编程语言也已经基本掌握了，接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。大数据行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发。

4、实战训练

可以帮助我们更的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。