首先我們說哪個專業好壞的說法是不準確的，專業沒有好壞，只有適合不適合，而且任何一個專業學精了都是沒問題的。

其次我們平時所說的專業好不好無非就是專業相關行業前景以及就業前景怎麼樣，那麼我們下面就分析一下你所說的這兩個專業。

我們先了解一下大資料，跟大資料有關的專業有兩個，一個是工學門類下計算機類裡的資料科學與大資料技術專業，一個是管理學門類下管理科學與工程類中的大資料管理與應用專業，那麼無論是哪個門類中，方向都是大資料方向的。大資料前景還是挺不錯的，現在很多行業才剛剛應用大資料，大資料這個詞已經被炒的滿天飛，還有的人說它是泡沫，現在什麼東西即使沒用大資料技術也要加個大資料概念，要不都覺得落伍了，當然這是迎合宣傳的手段，不過搞虛假宣傳還是不太好的。那真正使用大資料技術的地方且比較有代表性的產品有那些：

雲端儲存：中國比較好的有百度雲，國外比較好的有AWS等。正是因為有這些產品的出現，資料在雲端的概念才終於變成現實了，大家都不用踹著隨身碟到處跑了。

物品推薦：電影網站、音樂網站、電商網站這些網站都會把根據你的瀏覽行為進行分析，根據你的興趣推薦給你相應的物品，比如愛奇藝、QQ音樂、京東等。

廣告計算：應用比較好的有百度、谷歌、淘寶、騰訊，他們要根據廣告主的價格和廣告的效果計算廣告的排序，好在流量中達到最好的變現效果，這時資料的處理速度與資料的量級直接影響了他們的收入。

金融：銀行正使用大資料分析使用者的消費行為、購買能力以及還款能力，用來降低提供給使用者的貸款風險，減少環帳率。

信用：支付寶的芝麻信用加入了更多的維度，比如你的人際關係、學歷、車等等元素來評估你的信用值，給信用值高的人提供更好的服務，比如信用度高住酒店就不用交押金。

資料分析：這個具有代表性的產品不多，但確是大資料應用非常主要的場景，一般都是公司內部定製性的，所以一般不公開，但確實各種公司都在用，比如網站的流量分析、相關產品的使用者特性分析、微博的語義分析。可以根據這些分析為自己的業務或者產品發展方向提供決策依據。

智慧城市：這個現在比較有代表性的功能就是可以根據人流控制路燈的亮度，可以達到省電的效果。透過車流控制紅綠燈的變化，減少道路擁堵。

正是有了大資料處理技術的應用才使以上這些方面有了更好的發展，如果沒有大資料處理技術的出現那可能就會因為資料太多處理不過來或者根本就無法處理。那自然就會導致一些業務的發展落後或者根本無法進行的。當然未來大資料的應用場景將會越來越多，比如物聯網、人工智慧等等。前景十分看好。

那麼環境工程專業呢，該專業屬於工學門類下環境科學與工程類中的專業，該專業本科教育是通識教育，環工專業的本科生啥都學，固液氣聲等汙染的產生以及控制，環境監測，環境評價，外加電工電子材料學等等，學完都快成全才了，但是畢業的時候會發現自己啥都不懂，只知其然而不知所以然，所以找工作時會有以下特點：

1. 將近一半去讀研。畢竟學校不錯，各種專案也多，所以出國加保研一部分，考研一部分（本專業或者跨專業），加起來將近一半吧（一般不太到，每年都有一定的波動）。

2 .就業的百分之八十到九十不是乾的環境這一行。畢竟環境這一行目前蛋糕不夠大，而且本科生相對而言待遇更不好，應屆生幹本行月薪4000左右，甚至更低。幹本行的一般去往水處理或者煙氣處理公司，搞設計，跑工程等等。這樣，面對外企以及阿里巴巴網易等公司上萬月薪的待遇，當然考慮轉行啦。

如上所述，轉行的話，一般去網際網路行業等新興公司，或者房地產等傳統待遇好的行業，或者公務員銀行等穩定單位，或者自主創業。該專業適合考研，國家對環境治理方面越來越重視，需要的更多的是研究型人才，所以我們說任何一個專業學精了都是沒有問題的。GJ

作為一名教育工作者，我來回答一下這個問題。

雖然專業本身並不存在好壞之分，但是在不同的時代背景下，不同專業的發展速度必然會有所區別，當前是大資料、智慧化時代，所以目前大資料專業也是一個熱點專業之一，從近兩年的人才招聘情況來看，大資料崗位的招聘數量正在不斷攀升，有很多研究生在2019年的秋招時，選擇了大資料相關崗位。

大資料是一個典型的交叉學科，涉及到數學、統計學、計算機、經濟學、社會學等一眾學科，而且不同高校會根據自身的資源整合情況來設定不同的專業結合方向，比如大資料與金融學的結合、大資料與醫學的結合等等。由於大資料涉及到的領域比較廣泛，所以大資料專業的開設面也非常廣，很多財經類高校的大資料專業也具有非常強的實力，所以選擇大資料專業也有較大的選擇空間。

由於大資料涉及到的知識量比較大，所以選擇學習大資料專業需要具有較強的學習能力，同時要有一個紮實的數學基礎，因為大資料專業的很多課程都需要具有數學基礎。大資料專業的知識體系圍繞三大學科（數學、統計學、計算機）展開，在學習大資料的過程中還需要完成大量的實驗，需要掌握大資料平臺的相關知識，包括基於大資料平臺進行大資料應用開發、大資料分析等實驗，所以學習大資料專業還是相對比較辛苦的。

從當前的人才需求來看，目前大資料領域的崗位需求還是偏重於研發型人才，所以選擇大資料專業最好繼續讀一下研究生，這樣會為自己開啟更多的就業渠道，也更容易獲得大廠的工作機會。

環境工程好不好我不知道，我知道的是這個方面政府還是比較重視的。也知道解決環境問題的成本應該都不低。

大資料是物聯網時代的基礎，智慧化的一切都要與大資料為根本，機會會多一些，但競爭也激烈。風口上豬都會飛，但豬也多的很！

學什麼不重要，重要的是如何在行業內脫穎而出，三百六十行行行出狀元。

環境工程專業就業前景很好，這個你一點也不必擔心。

以前，環境學屬於冷門，主要是受到經濟發展和觀念的影響。國家和地方政府只重視經濟增長，忽視環境保護，致使環境汙染問題越來越嚴重。在某種程度上甚至制約了經濟的發展，本來經濟和環境保護是一直相互促進、相輔相成的關係。好的經濟發展模式就是國家近年提出的可持續發展、科學發展、環境保護在很大程度上取得較高的環境效益，更有利於經濟的健康穩定發展。這些道理越來越被國家和政府重視，經濟全球化，經濟發展與世界接軌的一個重要前提就是要發展綠色經濟，否則難以融入經全球化的程序。

這些大的方面就是需要大力提升行業的發展水平，要靠好的環境政策，培養大量的環境人才，其中環境監測，環境科學，環境工程，環境管理專業首當其衝，看看現在各地的環保公司、環評單位、如雨後春筍一樣，在看看他們的人才需求，環境工程專業炙手可熱，很多單位為資質保級或者升級需要配備相應規模的人員，想拿到專案也需要有相關的技術人員。。。。等等

對於事業單位

環境工程學是以後得一個熱門行業，畢竟人類唯一可以生存的地球資源是有限的，環境汙染程度隨著時代的發展，人數的增加，汙染程度在大範圍的擴大，汙染速度也在加劇。

為了我們唯一的地球，請大家都從身邊小事做起，從不亂扔垃圾。從垃圾分類開始做起。

大資料專業也可以，畢竟現在都是資訊化時代，各國也都在打資訊仗。

大資料時代到來，大資料專業也不錯。

在我看來，這兩個專業根本沒有可比性，不同的行業，不同性質，如果非要選擇一個，那就只能看個人意願，更喜歡那個行業。

目前工科大學裡最常開設的四大類專業：化工，材料，生物，環境。名字華麗，高精尖氣十足，但卻華而不實。網上被評為“最坑”四大學科也並無道理。

環境工程全稱環境科學與工程專業，一級學科。中國開設最早的大學是清華大學，在七十年代在給排水工程專業的基礎上建立環境工程專業。環境工程專業在中國說是新興學科，其實算不上，只是這幾年隨著國家對環保的重視，大部分考生想當然的報考了這門學科。再好的專業畢業生一旦增多也會成為廉價專業，更何況環工一直都算不上熱門專業。

環境工程專業可以說是一個什麼都學的專業，但是就本科而言卻是一個什麼都學不通的專業，因為學不通，所以本科畢業只能在對口企業找到工資低，技術淺的工作。因此有許多環境工程的畢業生不是想著找工作，而是想著如何考研到一所好的學校，繼續深造，考不上的幹老本行的也是少之又少。

而資料科學與大資料專業與環境工程恰恰相反，2016年由北京大學先行建立，隨後席捲全國，目前理工類高校基本上會開設這門專業，因為第一屆本科生還沒畢業，對於畢業生薪資水平也當然沒有統計。但是作為統計學，數學，計算機科學，分析學的交叉學科，資料科學與大資料專業必然會伴隨著人工智慧，經濟社會的發展，成為繼物聯網之後的又一社會貢獻率最高的專業。

截至2019年，已報教育部批准開設資料科學與資料的大學有483所，其中前100所有：