问题大数据相关专业到底怎么选大数据不是一个专业而是一类专业。在高考填志愿的时候你会发现很多跟大数据沾边的专业名称数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、数据计算及应用、应用统计学……光看名字就有点晕了。很多同学和家长都想知道这些专业的学习内容到底难不难哪个最难啃哪个相对友好在大数据时代的大背景下数据分析能力正在成为各行业的通用需求CDA数据分析师作为数据领域认可度较高的认证方向也逐渐进入了很多学生的规划视野。今天咱们就把四个大数据相关专业的学习难度排个序说清楚。行业背景数据类专业为什么这么火这几年大数据和人工智能的热度一直在线越来越多的学校开设了大数据相关专业考生和家长的关注度也越来越高。从就业市场的反馈来看数据分析相关岗位的需求确实在持续增长不管是互联网公司还是传统行业都需要有人来处理和理解数据。在这种背景下数据分析相关的岗位需求确实在持续增长不管是互联网公司还是传统行业都需要有人来处理和理解数据。岗位需求不同专业对应什么发展方向在聊学习难度之前先搞清楚一个前提这些专业的培养方向是不一样的所以教学设计的侧重点也不同。数据科学与大数据技术工科大数据的目标是培养能处理大规模数据的技术人才。毕业生以后做大数据工程师、数据平台开发这类工作需要懂编程、懂框架、懂系统。大数据管理与应用管理类大数据更偏向用数据支持决策。毕业生适合做数据分析师、商业分析、产品运营等对技术深度要求没那么高但对业务理解能力要求更多。数据计算及应用偏重计算方法论介于数学和计算机之间适合做算法类工作或者继续深造搞研究。应用统计学走的是数理路线毕业生适合做数据分析、风控建模、市场研究之类的工作。能力要求四大专业的学习难度排名如果要把四个专业的整体学习难度从高到低排个序大概是这样 数据科学与大数据技术难度最高这个专业的学习量最大、技术纵深最深。大一就要学编程Python或Java大二上数据结构、算法、数据库大三搞分布式计算、机器学习、大数据框架Hadoop、Spark。数学也少不了高等数学、线性代数、概率论一个不落。如果之前完全没接触过编程前两个学期会比较吃力。 数据计算及应用难度中等偏上这个专业数学比重很大——数学分析、高等代数、数值计算、优化方法理论性很强。也有编程内容但不像工科大数据那么重。适合数学基础好但编程经验一般的学生。 应用统计学难度中等统计学以数学和统计方法为主。前期学数学基础后期上回归分析、时间序列、多元统计。编程要求相对低以R或Python为主更多精力放在理解统计原理和实际应用上。认真学习的话大多数同学都能跟上。 大数据管理与应用难度相对友好这个专业的内容比较接地气。技术部分只覆盖必要的数据分析工具Excel、SQL、基础的Python大头是管理学、经济学、市场营销这些偏文科的内容。对于数学基础一般、不想写太多代码的同学来说这是大数据相关专业里相对友好的选择。竞争情况选难的专业就比别人更有优势吗未必。技术难度高的专业比如数据科学与大数据技术毕业生的技术壁垒确实高在就业市场上竞争力强起薪也好看。但前提是——你真的学下来了。如果选了高难度专业但四年都在勉强及格线挣扎反而不如选一个难度适中但你能学得深入的专业。有些选了大数据管理与应用的毕业生利用大学时间把数据分析能力打磨得很扎实同样找到了不错的工作。成长路径认证与职业规划总结一下选大数据相关专业学习难度不是你仅有的参考维度但确实值得认真对待。编程能力强的冲数据科学与大数据技术没问题。数学底子好的数据计算及应用是个不错的选择。想走业务路线或者偏管理方向的大数据管理与应用更合适。喜欢用数据说话、对编程不那么热衷的应用统计学依然是个好专业。在大学期间不管你选哪个方向数据分析能力本身都值得花时间去打磨。CDA数据分析师就是一个和你专业学习相辅相成的方向——它跟CPA、CFA一样在各领域认可度较高人民日报、经济日报等权威媒体也报道过。无论你学的是偏技术的还是偏管理的大数据专业CDA的知识体系都能帮你把专业所学转化成实际的职场竞争力。总结提前了解每个专业的学习难度和出路比到时候盲目选要好得多。同样的专业在不同学校培养方案的强度差别很大报之前去目标学校的官网看看教学计划心里就有数了。