2009年，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，正式进入了大众的视野。

在经历了几年的批判、质疑、讨论、炒作之后，大数据终于迎来了属于它的时代。

      2012年3月，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家战略。奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。

      2016年3月国家将大数据战略纳入十三五规划。

      然而，目前的当务之急是解决大数据人才瓶颈问题，相关调查显示，未来3-5年大数据人才缺口达到150万之多。

     2017年3月17日，教育部网站发布了《教育部关于公布2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，附件《2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中包括了“数据科学与大数据技术专业”获批名单，共32所高校获批。其中，贵州共有5所大学获批。

      据了解，这是第二批”数据科学与大数据技术专业”获批名单。在2016年2月16日，教育部发布的《2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中就首次增加了”数据科学与大数据技术专业”，共有3所大学获批，即北京大学、对外经济贸易大学及中南大学。

      两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中显示，该专业学制都为四年，大部分为工学。

教育部公布第二批”数据科学与大数据技术专业”获批高校名单

      这么多的大学开设“数据科学与大数据技术”专业真的会火吗？

      互联网+大行其道，社会上大数据开发工程师特别抢手，这一现象直接催热大学里的大数据专业。教育部公布的高校新增专业“数据科学与大数据技术”，该专业学制四年制，授予工学学位或理学学位。大数据开发工程师工资高，缺口大，入门月薪8千起，如具备2至3年工作经验，年薪可达30-50万，预计到2018年，大数据工作者人才缺口达到150万。

      “数据科学与大数据技术”专业（专业代码080910T）强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力。三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

       该专业包括基础课程、核心课程及选修课程三大模块。其中专业基础课程涵盖了数学、统计学、计算机科学等理论知识。专业核心课程侧重数据分析、计算、计算机技术以及大数据应用等方面的内容，包括了《数据科学导引》、《数据采集》及《大数据应用导论》等课程。专业选修课程在专业核心课程的基础上深入学习，包括《深度学习》、《大数据分析的算法》、《云计算与大数据平台》等，同时也在应用方面开设了新兴的行业课程，例如《金融大数据应用》、《健康医疗大数据：理论与应用》、《交通大数据：理论与应用》等。

      “数据科学与大数据技术”专业，培养德、智、体、美全面发展，掌握数据科学的基础知识、理论、及技术，包括面向大数据应用的数学、统计，计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理， 统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。对自然科学和社会科学等应用领域中大数据的了解，具有较强的专业能力和良好外语运用能力，能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才。

      大数据入门要求高：需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景；至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、R等数据分析软件中的一门;至少能够用Acess等进行数据库开发;至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建;至少掌握一门编程语言;当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

      因此，大数据复合人才缺口巨大，市场迫切需求专业的大数据人才培育基地。

      实际上，从本科学生的水平来看，该专业非常不适合在本科阶段开设。因为绝大多数的本科学生的功力达不到这个水平，学习时间也远远不足(五年制本科才差不多)，因此，即使开设大数据课程，也达不到预期的效果。

      也许，在北大清华人大哈工大这样的高校，在本科阶段开设数据科学与大数据技术是可行的，因为人家学校的相关基础和学生的水平与素质达到了这个功力。

      从第二批新增的32所本科高校看，很多高校是不具备数据科学与大数据技术专业人才培育能力的，存在着师资力量薄弱，配套设施不足，课程设置随意性大，实践教学课程比重偏低，人才培养模式趋同，办学特色不鲜明等问题，应引起高度重视。

      总而言之，在数据科学与大数据技术专业是更应该注重学校能否真正培养出社会需求的大数据人才。

      鉴于高校大数据专业刚刚获批，招生、形成完整的教育培养体系还需要时间。大讲台这种大数据培训机构凭借在大数据领域多年的深耕细作，以及企业一线优秀老师的积累，必将形成巨大的优势。大讲台提供Hadoop培训和Spark培训，还有大数据分析和数据可视化课程可谓高校“数据科学与大数据技术”专业的有效补充，也是很多大数据技术爱好者的一个巨大机会，取得先机的机会。