数据科学与大数据技术专业（英文名Data Science and Big Data Technology），简称数据科学或大数据，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。
数据科学与大数据技术是一个非常前沿且热门的专业，它主要研究如何从大量的、复杂的、快速增长的数据中提取有价值的信息，以便做出决策或预测未来的趋势。这个专业涉及到的领域非常广泛，包括统计学、计算机科学、数学、人工智能等。首先，数据科学与大数据技术专业的就业前景非常广阔。
数据科学与大数据技术就业方向如下：hadoop开发工程师 主要负责解决大数据存储问题，包括数据的收集、存储、处理和建模。此外，Hadoop还广泛应用于生产环境中，帮助企业对数据进行处理和分析。因此，Hadoop开发工程师掌握大数据技术，具有广阔的就业前景和较高的就业率。
数据科学与大数据技术专业是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。
1、我认为大数据技术主要学这些：学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》等。是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+前沿科技专业。
2、学的主要内容有：①JavaSE核心技术 ②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发 ③Spark相关技术、Scala基本编程 ④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习 ⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化 ⑥云平台开发技术 整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。
3、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
1、以下是学习大数据后可能从事的职业方向： 大数据工程师：作为大数据工程师，您将负责搭建和维护大数据平台，处理和管理海量数据，并设计和优化数据处理流程。 数据分析师：作为数据分析师，您将负责收集、清洗和分析数据，发现数据中的趋势和规律，并为企业提供决策支持。
2、此外，大数据专业也是一个与其他领域交叉的学科，毕业生也可以在其他领域中应用大数据技术进行数据分析、数据挖掘等工作。例如，在人工智能、机器学习等领域，大数据技术也扮演着重要的角色。因此，对于大数据专业的学生来说，就业前景是广阔的。但是，就业前景的好坏也与个人的能力和市场需求有关。
3、学习大数据可以从事以下岗位：【数据分析师】、不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
4、首先，数据分析师是大数据领域最常见的工作之一。数据分析师主要从事大量数据的收集、整理和分析，以揭示隐藏在数据中的商业洞察力。他们使用统计分析和机器学习算法为用户提供决策支持和发展战略。数据分析师需要具备优秀的数据分析技能和编程能力，以应对复杂的数据挖掘和模型构建任务。
5、大数据分析培训可靠，如需大数据分析培训推荐选择【达内教育】。学习大数据分析能做的工作大致如下：数据挖掘师/算法工程师。做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
6、数据挖掘、数据分析和机器学习方向所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。大数据运维和云计算方向对应岗位：大数据运维工程师。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。
1、我认为大数据技术主要学这些：学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》等。是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+前沿科技专业。
2、大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
3、学的主要内容有：①JavaSE核心技术 ②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发 ③Spark相关技术、Scala基本编程 ④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习 ⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化 ⑥云平台开发技术 整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。
4、大数据涉及的专业有数据科学、数据分析、数据工程、人工智能、云计算、数据隐私和安全、商业分析、数据可视化、数据治理。数据科学：数据科学是研究如何从大数据中提取有用信息和洞察的学科，结合了统计学、机器学习、数据挖掘和可视化等领域的知识。
5、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局（NSA）利用大数据技术，检测和防止网络攻击（挫败恐怖分子的阴谋）。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
大数据在生活中的应用有：农业互联网；金融业互联网；电子商务；医疗器械行业；零售业大数据；生物科技等。政府数据共享、物联网数据搜集等各种数据采集能力不断提升，云计算、人工智能等技术为数据存储、处理提供了可供进一步发展的能力。
电商平台推荐系统：电商平台通过收集用户的浏览、购买历史、搜索记录等大量数据，利用机器学习和数据分析算法，为用户提供个性化的商品推荐。这种个性化推荐系统能够根据用户的兴趣和偏好，将最合适的商品推荐给用户，提高购物体验并增加销售额。