數據科學與大數據技術專業分析解讀，數據科學與大數據技術專業就業方向和就業前景如何？ 

“數據科學與大數據技術”專業是近兩年才設立的新專業。“數據科學與大數據技術”專業有著很好的就業前景并且就業的寬度廣，就業薪資待遇水平高，缺點可能在于專業設立較新，教學課程設置上可能無法跟上大數據人才培養的技能需求。以數據中國“百校工程”產教融合創新項目為例，在課程的設置上校企共建專業人才培養方案，對接培養大數據技能型人才，在大數據與人工智能領域設立了以下的人才培養方向。

數據科學與大數據技術專業的人才培養方向

分析類崗位

分析類工程師。使用統計模型、數據挖掘、機器學習及其他方法，進行數據清洗、數據分析、構建行業數據分析模型，為客戶提供有價值的信息，滿足客戶需求。

算法工程師。大數據方向，和專業工程師一起從系統應用的角度,利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題；人工智能方向，根據人工智能產品需求完成技術方案設計及算法設計和核心模塊開發，組織解決項目開發過程中的重大技術問題。

研發類崗位

架構工程師。負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優，從數據采集到數據加工，從數據清洗到數據抽取，從數據統計到數據分析，實現大數據全產業線上的應用分析設計。

開發工程師。基于hadoop、spark等構建數據分析平臺，進行設計、開發分布式計算業務，負責機器學習、深度學習領域的開發工作。

運維工程師。負責大數據基礎平臺的運維,保障平臺的穩定可用，參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。

管理類崗位

產品經理。負責大數據平臺產品的設計工作，主導數據產品的功能規劃、體驗設計，與研發、數據分析、算法團隊緊密合作，挖掘數據價值，形成數據產品，包括部分數據可視化的產品設計等。

運營經理。根據業務特點，結合業務發展需求，設立數據監控模型,搭建數據分析架構，理解業務方向和戰略，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議。

數據科學與大數據技術專業的就業前景

人才需求方面，騰訊研究院于2017年12月發布了《2017年全球人工智能人才白皮書》，數據顯示，中國592家公司中約有4萬位員工，而中國對于人工智能人才的需求數量已經突破百萬，人才嚴重短缺，迫使企業不斷降低工作經驗門檻，甚至不惜從零培養人才。人工智能人才掌握的技能寬度和深度均在逐漸提高。2017年求職的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3種技能，簡歷中最常出現的技能包括spark、深度學習、算法研究、Hadoop，Python等。而人工智能工程師的招聘主要集中在算法與開發兩個大類, 本科學歷及以上人才目前是人工智能領域的主力軍，同時，就業人群在快速年輕化。

在薪資待遇方面，可參考IT行業類的專業，2016屆本科應屆畢業生就業薪資最高的10個專業中軟件工程、計算機科學與技術、電子信息工程穩進前十，薪資待遇分布在7K到9K之間，IT行業的薪資待遇非常高。人工智能以及大數據技術的崗位人才需求逐步上升，未來可能會發展為就業前景最好的專業之一。