以下这些是小编精心整理的千万不要学数据科学和大数据相关内容，仅供参考使用，希望能够帮助到大家。

这显然是片面的，每个专业都有学习的优劣，最终学习成果也是因人而异的。而不推荐该专业的学生主要有以下两点原因：

①学校实力太参差

因为近几年相关专业越来越热门，所以开设该专业的学校也越来越多，但是不同学校的办学实力却相差很大。

在一些学校中大数据专业是挂在统计学专业的下面，更多的是统计披了计算机的皮，在统计的基础上教点hadoop，教点Python，教点Linux。

有的学校是放在计算机下面，对实际操作要求高，编码能力要强，而且极有可能会开编译原理，计算机组成原理等偏硬的课，如果挂在统计或者数学下面这是不可能开的。

还有的学校则是有专门的院系，比如华东师范的数据科学学院，就有自己比较独立的一套培养方案，在学生的培养上会更有体系。

关于大数据就业，你学的东西并不是你都能用到，能力强可以做大数据算法、深度学习之类的，能力较弱也可以做大数据可视化这一块，还有专门处理数据写sql、hql之类的，还有维护和管理节点的。所以说能学好一个方向就不亏。

②学习难度较大

该专业的重点分为两部分，数据科学偏向于数学，大数据偏向于计算机。

从学科方面说是由数学、统计学和计算机科学三个组成，因此数据科学与大数据专业并不能完全说归结在哪一类学科，它算是交叉学科中的专业。

这样就导致该专业的学校会同时学习多个专业的课程，因此在课程跨度上较大，并且需要一定的数学基础。

大数据专业肯定有学习的价值，在IT大行其道的时代，国家需要更多的相关人才，而且相关行业的薪资待遇也很好。

上文说到过不同层次的学校因为实力不同，因此在学生的培养上也就有很大差别。该行业又是一个很注重个人实力的专业，但由于培养方案不成熟，加上本科阶段的学习博而不精，真正能上的专业课是非常非常少的。

因此如果考生的分数不能够选择该专业中比较好的学校，建议考虑别的专业。

如果是想在该专业中发光发热，在大一大二时尽量完成语言基础的铺垫，不要满足于学校开设的基础课程，可以试着尝试更高级的题目。也可以选择参加各种相关的竞赛，如果学校没有集体组织参加，可以自己找老师进行辅导。

不要过多的注重成绩绩点，在企业招聘时时更注重应聘者的个人技能和实力。关于这一点可以选择尽可能参加各种实习，进一步了解行业真实的要求和规则。

最后就是这个专业是否要读研究生。

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