数据科学与大数据技术难吗 是干什么的

数据科学与大数据技术专业就业前景良好，就业面广，薪酬水平高。缺点可能是专业比较新，教学课程可能跟不上大数据人才培养的技能需求。

数据和大数据科学难学吗

数据科学是计算机科学中比较新的专业，

但内容并不是很新，主要是数据分析和分布式计算

其实，这个专业的岗位并没有准确的就业方向，但相关岗位也很多

如互联网公司的算法岗、数据分析岗、大数据开发岗等

学起来难吗？如果数学基础是好的，这个方向并不特别困难。如果数学基础不好，那就有点难了。

数据科学与大数据技术就业方向

分析岗

分析工程师。运用统计模型、数据挖掘、机器学习等方法，对数据进行清洗、数据分析，构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。

算法工程师。大数据方向，与专业工程师一起，从系统应用的角度，运用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；以人工智能为方向，根据人工智能产品的需求，完成技术方案设计、算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

研发职位

建筑工程师。负责Hadoop集群架构的设计、开发、建设、管理、运维、优化，从数据采集到数据处理，从数据清洗到数据提取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线的应用分析与设计。

开发工程师。搭建基于Hadoop和spark的数据分析平台，设计开发分布式计算业务，负责机器学习和深度学习的开发。

运维工程师。负责大数据基础平台的运维，确保平台的稳定性和可用性，参与大数据自动运维、监控和故障处理工具的设计。

管理职位

产品经理。负责大数据平台产品的设计，领导数据产品的功能规划和体验设计，与研发、数据分析和算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计。

运营经理。根据业务特点，结合业务发展需要，建立数据监控模型，构建数据分析框架，了解业务方向和战略，为业务战略决策和业务方向提供决策支持、竞争分析和建议。