“计算机数据科学与大数据技术”:专业好不好?有哪些就业方向?读研读博有必要吗?

一、 专业底色：硬核的“交叉学科”

大数据专业（数据科学与大数据技术）不是单一学科，它是三位一体的结合：

1. 数学/统计学： 你的脑力工具（高数、代数、概率论、数理统计）。

2. 计算机技术： 你的体力工具（C++、Java、数据结构、操作系统）。

3. 行业知识： 你的实战战场（如金融、贸易、互联网）。

敲黑板： 无论学校怎么设置课程，数学、统计、计算机这三门课是雷打不动的“铁三角”。

二、专业要求？

理科门槛： 绝大多数学校只招理科生，新高考地区基本要求必选物理和化学。

能力要求： 你必须既有数学建模的脑子，又有写代码的手感。

不要被名字迷惑： 专科的“大数据会计/审计”侧重应用，本科的“大数据管理”偏管理，只有“数据科学与大数据技术”才是真正的计算机硬核专业。

三、毕业出路有哪些？前景如何？

由于专业要求高，所以底子硬智科生毕业后，几乎是各行各业的“香饽饽”：

• 数据科学家： 负责解决复杂难题，把数据变成赚钱的策略。（金融、医疗行业最缺这种人）

• 数据工程师： 负责搭系统、存数据，保证数据不出错。（互联网公司、电商最需要）

• 数据分析师： 负责看趋势、给建议。不需要太懂代码，但要懂业务。

• 机器学习工程师： 搞人工智能和自动驾驶，这是目前薪资最高的赛道之一。

• 数据安全专家： 负责给数据“锁门”，防止被黑客攻击。（银行、政府机构的标配）

如何理解？可以看看下图

工作地点： 基本大城市就业机会比较多，毕竟这些城市大厂比较多，对数据和信息方向的人才需求量较大。

四、给大学生的实战行动指南

大一、大二： 参加电子信息大赛，打好数学底子。

大三、大四： 找数据分析或开发的岗位实习。

五、关于专业代码、选校、考公、读研申博等问题

1.学科归属（国内专业代码）

数据科学与大数据技术（专业代码：080910T）

2.学校选择

由于大数据是交叉学科，不同背景的学校，侧重点完全不同：

• 财经类名校（如对外经贸、上财）： 侧重经济方向的数据分析。

• 工科/邮电类名校（如北邮）： 侧重计算机大类，技术更硬核。

• 避坑指南： 尽量报考名校。普通学校虽然也开了这个专业，但在实践平台和教学实力上，与名校差距巨大。

3.普通二本是否有机会突围？

（1）大量的比赛，用比赛倒逼自己学习技术；

（2）通过考研调整自己学历，且冲刺到更好的学习，获取优质学习资源；

（3）在本科期间积累对口实习，实践检验自己能力。

4.读研申博的必要性

做好“5+2”或“4+3”的学习准备（本科+硕士）；

因为本科其实还是一个打基础的过程，都还是在学一些非常普适的建模、机器学习等等的相关知识。要真正学习到细分的方向的内容，还是得读研究生。研究生期间会更多地学习某一个具体方向的相关模型和知识。

5.考公

根据2025年公考招考情况，计算机属于大热行业。

包含专业：专业有计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术等；

招录单位：国家税务总局、国家发展和改革委员会、公安部、国家数据局、国务院国有资产监督管理委员会、住房和城乡建设部、国家机关事务管理局、商务部、国家林业和草原局、国家金融监督管理总局等。

注意

• 能考的情况： 公务员招考岗位要求是“计算机类”（大类）。数据科学与大数据技术（专业代码：080910T）属于这个大类，完全可以报。

• 不能考的情况： 岗位指名道姓只要“计算机科学与技术”（特定专业）。那么网络工程专业的学生在系统审核阶段就过不去。

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ChengDa1920（本人），添加请备注来意

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