在本科學習，學的是分析問題和解決問題的能力，具體學的什麼專業不是絕對的重要。我認為只要和數學強相關，對日後發展都會有很大幫助。總之上了本科吃飯沒問題。如果想有更大成就，至少應該讀個碩士，如果做科研或醫生，至少要讀到博士。

好找工作，資料科學與大資料技術在部分國家職能部門已經運用，這方面人才短缺。留意這方面的公務員考試。社會上利用大資料賺錢的公司大把，行業興起，也利於自主創業…

資料科學與大資料技術專業本科畢業後好找工作嗎？好不好找工作都不覺得對，得看自己學得如何，如何去找工作。資料科學與大資料技術目前來看，還算比較好找工作，但對於企業來說需求數量並不大，所以得做好基礎才能說有一定的競爭力。

資料科學與大資料技術專業架構上本來是偏數學類的，主要是數學基礎、統計學、計算機程式設計等能力，也是具有多學科交叉能力的專業。目前大部分學校基本上都是以培養人工智慧、大資料、雲計算等行業急需的人才為方向，所以今後這個專業畢業生大部分就業還是主要瞄準的這些領域的深入應用。

資料科學與大資料技術專業比較理想的就業方向主要是：大資料應用開發工程師、大資料分析師、大資料運維等。

①、大資料應用開發工程師。實質上也就是別人所說的程式設計師、軟體工程師。這方面要求的知識體系就是在大資料方向的開發，主要要懂得開發工具、大資料開發環境、適當的分析工具等。比如：Java（或.net、Python之類的）、Hadoop、NoSQL、Linux等等相關的知識，以便於開發出大資料適用的場景應用。比如行業資料分析展示、人工智慧開發等等比較多。這個職位對人員的需求量相對來說比較大，因為程式設計師隊伍本身是比較龐大的，競爭也還是比較強的。

②、大資料分析師。這個專業就是理論知識要比較強，數學、統計學知識要比較紮實。雖然目前大資料、人工智慧發展得如火如荼，看似這方面的人才需求量挺大，但真正職位數量與開發工程師需求量比較起來還是要小得多。因為很多公司開發工程師可能需求量很大，但真正大資料分析的人員也就那麼幾個而已。再加上這方面的培訓很多，大學這幾年招生也多，競爭其實蠻大的。但如果在這裡面做得好的話，特別是在那些大的公司裡，待遇這些還是不錯的。

任何事情都不是絕對的，最重要的是作為學生，還是得把自己武裝好，把知識學紮實，而不是大學四年混一張文憑了事。混日子的人與真正沉下心來做事和學習的人，兩三年差距就會出來了。只要知識紮實，再加上自己多蒐集想幹職位的單位，主動聯絡，也許好的職位就是屬於你。

作為一名大資料行業的從業者，同時也是一名大資料專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，從近幾年的就業情況來看，大資料相關方向的研究生具有較好的就業機會，崗位級別的薪資待遇都比較高，而且還呈現出了一個較為明顯的上升趨勢。相對於研究生來說，由於本科階段的大資料專業還沒有迎來大面積的畢業生，所以參考資料還比較有限，但是從大資料行業發展的基本面來看，未來大資料專業的就業情況還是非常值得期待的。

未來要想在大資料領域獲得更強的崗位競爭力，需要大資料專業的學生注重以下幾點內容：

第一：注重知識結構的全面性。大資料專業本身的知識量就比較大，涉及到數學、統計學和計算機三大學科的內容，但是在當前的5G時代，要想獲得更強的崗位競爭力，還需要了解物聯網、雲計算和人工智慧等相關知識，因為這些知識與大資料具有密切的關聯關係。由於大資料、人工智慧等技術目前都可以整合在物聯網技術體系下，所以應該重點關注一下物聯網相關知識。

第二：注重實踐能力的培養。隨著大資料技術的落地應用，對於本科畢業生來說，要想提升自己的崗位競爭力，一定要注重動手實踐能力的培養，比如程式設計能力就比較重要，尤其在大資料落地應用的初期，很多大資料崗位還需要完成一部分傳統的開發任務。

第三：積累一定的行業經驗。大資料與其他技術不同，大資料技術與應用場景有密切的聯絡，而應用場景往往與行業有密切的關聯關係，所以大資料專業的學生應該選擇一個自己感興趣的行業領域，深入學習一下，比如金融領域就是不錯的選擇。

大資料行業是非常吸金的行業，因為目前中國大資料人才技術的短缺，所以說學習大資料是非常有前途的，隨著學習大資料人數的逐漸增多，也相應出現了一些問題，最困擾人們的一個問題就是學習大資料到底靠不靠譜，學成之後到底能做什麼工作，下面我們就來具體說說學習大資料的就業方向。

首先說，學習大資料是非常靠譜的，中國大資料人才短缺，學習大資料是很有前途的，正所謂物以稀為貴，所以學習大資料在當下社會是正確的決定。另外學習大資料可以有以下幾個崗位供你選擇。

(1)大資料系統研發工程師：負責大資料系統研發工作，包括大規模非結構化資料業務模型構建、大資料儲存、資料庫架構設計以及資料庫詳細設計、最佳化資料庫構架、解決資料庫中心建設設計問題。他們還負責叢集的日常運作、系統的監測和配置、Hadoop與其他系統的整合。

(2)大資料應用開發工程師：負責搭建大資料應用平臺、開發分析應用程式。他們熟悉工具或演算法、程式設計、包裝、最佳化或者部署不同的MapReduce事務。他們以大資料技術為核心，研發各種基於大資料技術的應用程式及行業解決方案。

(3)大資料分析師：運用演算法來解決分析問題，並且從事資料探勘工作。他們最大的本事就是能夠讓資料道出真相;此外，他們還擁有某個領域的專長，幫助開發資料產品，推動資料解決方案的不斷更新。

(4)資料視覺化工程師：具備良好的溝通能力與團隊精神，責任心強，擁有優秀的解決問題的能力。他們負責在收集到的高質量資料中，利用圖形化的工具及手段的應用，一目瞭然地揭示資料中的複雜資訊，幫助企業更好的進行大資料應用開發，發現大資料背後的巨大財富。

看完文章相信你的疑惑都解決了吧，學習大資料真的很靠譜，這是時代賦予我們的厚望，是時代給予我們的機會，更是你成就未來的一條光明之路。