请问数据科学与大数据技术专业的前景如何？

被一所普通一本高校录取了此专业，此专业是这所学校（CS是这所学校比较好的专业）新开的专业，感觉还是比较迷茫，想知道这个专业的情况，以及考研的情况，有意向出国读研，各位前辈有什么建议吗？万分感谢。

！！！我的数据分析出版了！！！
先说背景: 腾讯数据分析师， 5年+数据分析经验
这个专业是数据分析师量身打造的专业，基本上会学习数据分析学习所需要的的技能，那么数据分析师这个前景大吗
下面听我慢慢所，全是我这些年的经验，记得给我点赞，然后收藏起来看哈
前景无非分为：
1.工作好不好找
2. 待遇方面
3. 发展前景等

• 工作好不好找
  

现在基本上所有的企业都需要数据分析,
比如传统国企行业, 三大运营商, 电信, 联通, 移动, 对数据分析的要求有绝对的干需,
还有银行业, 比如汇丰银行，招商银行, 广发银行,
外企: 宝洁, 领英, eBay， 微软, IBM， Airbnb, uber, facebook, google 等
互联网: 互联网的行业简直就是数据分析师的重大需求地， 为什么呢, 你想想淘宝， 微信， 百度， 微博是不是你经常在用的app, 这些经常被用户使用的就会拥有很大的用户体量, 这些就是我们所说的大数据， 这些大数据要想挖掘出数据的价值， 就很依赖 数据分析
传统零售业: 美的, 立白， 屈臣氏也是大批量在招数据分析
这些数据分析岗位可以去 拉勾网， Boss直聘, 脉脉， 领英上找
数据分析师, 市面上的岗位很多, 主要就是看你自己水平
2. 待遇方面
整个市面上的工资待遇不同的公司差距较大， 但总体来说, 基本上都是在10k 起步， 高的可以达到30k 以上， 根据你的背景以及工作年限而定的
从初级分析师到中级到高级到专家， 工资也会随之飞跃








3. 发展前景
数据分析师的发展总体来说, 后期主要有几条路线
(1) 数据分析师专业路线， 这种到后来基本就是成为数据分析专家， 成为一个专业方向的专家
(2) 转管理, 这种到后期基本是成为数据分析组长或者总监，来管理一个组或者一个部门
(3) 转其他方向, 数据分析因为是跟业务很紧密的一个工作, 所以就可以往产品运营方向来转,或者往数据产品方向来转
那么， 这么好的数据分析前景应该怎么学习呢，
经过多年的摸索以及工作经验， 我总结了以下这些数据分析需要学习的东西
总的来说数据分析需要的技能分成5个方面:

1.数据体系的搭建
什么是数据体系搭建呢， 简单来说比如我们天天用的微信, 我们要知道每天有多少人打开, 有多少用了朋友圈, 有多少发表情, 有多少发消息， 发的朋友圈中平均点赞数, 评论数等等有多少这些都需要用数据去看
我们搭建一套可以用来监控和评价产品或者功能的走势的东西就叫做数据体系
数据体系可以参考的文章
<a href="http://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzI1MDAxODkwOQ%3D%3D%26mid%3D2247483717%26idx%3D1%26sn%3D3599ee1476ebfcce1bbfe1b84cc80a7a%26chksm%3De989ec77defe656191a6540d231db6e03029f6d8471c467d51bf74b6237161711951ae610179%26scene%3D21%23wechat_redirect" class=" wrap external" target="_blank" rel="nofollow noreferrer">PM和DS必须懂得数据运营指标搭建
产品和数据应该懂得的AARRR

2. 数据分析方法和思维
在数据分析的工作中, 我们是不是经常会遇到拿到数据分析问题, 不知道从哪里开始, 这需要运用专业的方法去分析相对应的问题, 这些都需要专门的数据分析方法论去分析。
常用的数据分析方法论如下:
数据分析方法和思维—RFM用户分群
数据分析方法和思维—相关性分析法
数据分析思维和方法—用户画像分析
数据分析方法和思维—对比细分
数据分析方法和思维—拐点法和分位数法
数据分析方法和思维—5w2h
数据分析方法和思维—麦肯锡逻辑树分析法
数据分析方法和思维—漏斗分析
数据分析方法和思维—aha 时刻
3. SQL
在做数据分析之前, 我们必须从数据库或者数据仓库中取出我们需要分析的数据, 并进行加工处理, 这就需要我们熟练掌握sql 取数技能
学完以后能够了解 select from where group by 以及各种sql 函数的用法
SQL 教程
SQL 教程 | 菜鸟教程
SQL数据库实战题_面试必刷+解析_牛客题霸_牛客网
4. Excel 技能
excel 主要是用来对数据进行汇总排序筛选等处理, 以及制作各种可视化的图来作为数据报告进行展示汇报等
学完能够了解excel 的数据处理的一些函数的用法以及排序， 筛选, 数据透视表, 作图(直方图, 折线图, 饼状图)等等
怎样用 Excel 做数据分析？
秦路：七周成为数据分析师—Excel实战篇
SYLVICE：Excel 数据分析案例分享

5. python等编程技能
学习python 的基础编程知识, 以及利用python 去做机器学习建模
为什么要学习python呢, 现在的岗位招聘已经开始要求我们能够利用python 进行建模来解决业务中的问题，常规的问题有:
（1）如何预测用户留存/流失
(2) 如何预测用户付费
(3) 销量预测/用户数预测/dau预测/mau 预测
(4) 如何对用户进行分群
python 学习的资料:
人工智能LeadAI：Python数据分析学习路径图（120天Get新技能）
李铭：机器学习与建模知识点总结及Python实现（二）
学习的过程是可能需要付出很多心血, 但坚持是成为一个优秀数据分析师必然要经历的过程。
数据分析的学习之路, 并不是学的越多越好, 而是要将学习的方向明确好, 再使正确的力, 这样才可以在正确的方向 做正确的事。
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（另外，我整理了一些机器学习相关的书籍，关注公众号【渔好学】，就可以领取啦）


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强烈推荐学习大数据分析方向！原因：钱多、前途广、相对轻松。
先说钱多。根据统计，北京数据分析岗高级人才的平均薪资为33.5K，JAVA开发为31.9K。上海的高级数据分析人才薪资31.5K，JAVA开发31.5K。再结合广州、深圳、杭州等城市的薪资数据来看，数据分析人才的薪资标准大致为，初级阶段大致为Java的60%-70%，中级阶段约为80%，高级阶段几乎全部超出。所以，相比做开发，数据分析岗的后劲更足。
其次说前途广。数据分析岗的人员基本都是要做业务、做市场等方面工作，更容易成长为公司的管理者。而开发人员的职业发展通常要么是走技术路线，向系统架构师方面发展，要么走管理路线，成为项目经理、部门经理等，想要成为公司高管，必须要再去了解业务。所以，数据分析岗的人员更容易比做大数据开发的职位高。
最后是相对轻松。众所周知，软件开发技术更新的速度非常快，一年不学新知识就落伍了。同时，还要再花精力去了解业务问题，否则做出来的系统很难符合用户需求。而数据分析技术的更新则没那么快，数据分析岗的人员就能拿出来更多的时间研究业务方面问题，而不用每天操心吃饭的本事是否过时了。
再说怎么学的问题。
对于数据分析，需要从这几个方面去学习。
首先是入门。要了解大数据概念及产生背景，了解大数据的特点，了解大数据的分布领域及常见应用等等。这些看着东西多，实际上看视频1个小时就明白了。
其次是学习数据分析流程。包括数据采集的方法，数据预处理的流程，数据分析的步骤等。
再次是学习数据挖掘算法。有了数据之后，怎样去分析至关重要，这涉及到分类、聚类、关联规则等多种算法的灵活应用。就像数学考试，你要把不同的公式套在不同的题目中来解题。
第四，前边的理论和技术都已经掌握了之后，就需要借助工具来对具体项目上的数据进行分析了。简单的数据可以用Excel处理，复杂一些的可以用SAS、SPSS等专业工具，也可以用Python来去做。Python的话需要学习一些编程，不过不难。
第五，使用了工具，对数据做了处理，最后呢就是写分析报告了。大数据分析师在做项目时绝大多数时候都是要将你的分析结果以PPT的形式呈现给老板、客户。很多项目做了很长时间、解决了很多问题，最后项目验收时PPT是个很重要的项目成果，所以报告怎么写也很重要。这也有一定的方式方法。
定义问题、分析数据及总结建议，才是数据分析师的核心价值所在，也是无数数据分析师仍在持续学习的原因。如果仅仅停留在工具操作者的层面，每天机械的跑数，一定要重视起数据分析能力的提升，否则，很容易被同样精通工具的新人所取代。
另外，在学习时，如果能多结合一些企业的真实案例，会让你更容易理解各项技术，所以最好是找案例比较多的教材、视频等。
学完之后，怎么证明你的能力呢？
很多地方都是学完就完了，技术掌握了，然后去找工作。但是没有一个证明来体现你的能力。所以，最好是找个有证的培训。
大数据分析的认证有几个：CDA、CPDA、工信部大数据分析师等。
CDA的颁发机构是CDA协会与经管之家。
CPDA颁发机构是中国商业联合会数据分析专业委员会。
大数据分析师是由工业和信息化部教育与考试中心颁发。
觉得有用的话，记得关注一下我哦~

作为一名教育工作者，目前也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，目前数据科学与大数据技术专业的前景还是非常广阔的，虽然该专业的设立时间比较短，但是在第一批本科生大面积就业之后，该专业就成为了继计算机科学与技术专业、软件工程专业之后，第三个就业表现突出的计算机相关专业之一，而且从大的行业发展趋势和人才需求趋势来看，未来大数据专业的就业潜力还是非常大的。
数据科学与大数据专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到经济学、金融学、社会学、医学、教育学等一众学科，随着大数据技术逐渐开始落地应用，未来更多的专业学科都会与大数据技术相结合，所以未来在数据科学与大数据专业就读的同学，在选择主攻方向时会有更大的选择空间。
从就业的角度来说，当前选择大数据专业可以看成是一个“进可攻退可守”的选择，“进”可以往人工智能相关方向发展，“退”可以从事传统的信息类岗位，包括开发岗、算法岗、运维岗等等，所以大数据专业的就业能力是比较强的。
从当前的就业情况来看，不论是本科生还是硕士研究生，开发岗是比较常见的选择，虽然算法岗的岗位附加值比较高，但是竞争同样也比较激烈，一方面需要有更高的学历做支撑，另一方面也面临更多专业毕业生的竞争，像计算机专业、数学专业、统计学专业、经济学专业的毕业生也都可以从事算法岗。
选择大数据专业，一定要做好学习规划，这一点还是非常重要的，否则容易导致学得杂而不精这种情况。
最后，如果有进一步的问题，可以向我发起咨询。

现在是大数据的时代，很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。


本公司目前在招聘一些大数据分析师，我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！投递方式见下方），更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。（1、签订正式合同、五险一金；2、须大专及以上学历；3、无经验者由项目经理带；4、在京工作一年后要求回当地的工作的，可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作；5、每日简历投递量非常大，欢迎主动与我们联系！！）
北京联科数据科技有限公司—长期招聘岗位专业的选择是很重要的，除了看重个人兴趣之外，学生们比较偏向于选择一些较为热门的专业，希望能够对日后的就业有所帮助。有些学生想选择大数据专业，但是对大数据专业不太了解，这个专业发展前景怎么样？好就业吗？


什么是大数据？所谓的大数据是指将多种渠道收集到的数据进行采集、存储、整合、分析、控制从而得到的数据。多渠道得到的数据进行加工处理，目的是为了更好地为决策服务，得到的数据更加有用。
大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此企业也是开出来高薪聘请这些高端人才。
大数据就业方向
1. 大数据开发方向
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等
2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等
3. 大数据运维&云计算方向
对应岗位：大数据运维工程师
就先介绍到这里，希望对你有帮助，有更多想要了解的同学可以私我，我看到了就会回复的。

坚持本专业的话，未来大概三条路：
1，分析路
2，开发路
3，科研路

1，分析路
此路必须读研，能出国最好，读不读博因人而异。
数学为主（尤其是统计学），编程为辅，外加一点domain knowledge。
就业范围很广，金融，咨询，产业，快消都可以，起薪不低。
职位：数据科学家，数据分析师，quant等等。
（相对来说学历比工作经验重要）

2，开发路
此路可以不读研，因人而异，各有各的好处，最好不要读博。
编程计算机知识为主（尤其是：java，网络，数据库，算法。。。），数学为辅。
就业通常在IT公司，做大数据，数据相关云服务的平台，工具的开发。
起薪看技术，分公司，有高有低，低得很低，高的很高。
职位：大数据工程师等一切带“大数据”的头衔
（相对来说工作经验比学历重要）

3，科研路
必须读博不解释，纯科研。
数据相关的专业不是很建议走这条路，除非很喜欢数学，很喜欢科研。


以上。
Kyle：咨询公司数据分析师的日常工作计算机科学与技术，大数据，电子商务  这三个该选哪一个专业？数据分析人才未来三年需求高吗？