之前仅仅研讨生阶段开设相关的研讨课题，自从16年国家发布一系列的大数据方针之后，许多高校从本科阶段，乃至是许多高职，都开设了相关课程专业。

  日前，在教育部发布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功请求“数据科学与大数据技能”本科新专业的高校，加上榜首批的3所，共有35所获批。站在互联网“风口”上的大数据，直接催热了大学里的大数据专业。

  各大高校紧锣密鼓发动大数据人才教育练习，缘于大数据年代催生的很多相关人才缺口。其实便是一个问题，商场的需求在驱动。

  事实上，大数据工作者能够发挥拳脚的范畴十分遍及，从国防部、互联网创业公司到金融机构，处处需求大数据项目来做立异驱动。数据剖析或数据处理的岗位酬劳也十分丰盛，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。

  数据剖析师的需求大约是1000万，实在能成为数据剖析师的只要100万，整个需求很旺盛的，之后的互联网和生活会处于大数据年代，互联网和金融等职业需求旺盛。待遇状况在08年10-30万，现在一般1-2年6-8k，硕士12k，3-5年成功的数据剖析，大约20-40,5年40万-60万。

  现在全国各类高校、高职院校已连续开端环绕大数据专业建造打开研讨并申报大数据专业。作为穿插型学科，大数据的相关课程触及数学、计算和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技能”专业也着重培育具有多学科穿插才能的大数据人才。

  培育一定要经过经典的数据数据课程，比方描述计算（含数据可视化）、回归剖析、多元计算、机器学习（含深度学习）、时刻序列、非结构化数据、运筹优化等，依据各校园的不同定位，以使用为导向，相应地开设根底课程、中心课程或许选修课程。

  需求以下几个方面的稳固进步。榜首、要强化SQL的练习，这是在企业环境中，同数据库根本的交互。第二、要强化R和Python的练习。就R而言，简直一切最新的计算办法，都能找到相应的package，是小样本学习练习的不贰之选；而在实践的数据工业中，Python则是被用得最多的编程言语。第三、并行计算才能的提高，主要是针对两种最常见的技能结构：Hadoop和Spark。

  不管理论和实践功课做得多足，没有一个实在的使用场景，都无法发生价值，所以还需求工业实践。需求深化企业实在项目和事例的实战。

  理论是根底，实践是东西，而使用则是方针与中心竞争力，一名合格的大数据专业毕业生应该具有让数据发生价值的才能。

  任何专业人才的培育，任何一个学科的发展壮大，不能脱离完好的教育系统、贴合的教育内容、适用的实践使用渠道和过硬的师资水平，大数据专业亦是如此。所以关于大数据专业的申报而言，如果能一致整合以上各方面资源，那么专业建造将会变得事半功倍~

  一种是自主开设，这类高校一般有比较丰富的教育、科研师资团队，对一些前沿技能范畴有很深入的研讨。

  另一种是二本、三本院校，校企联合开设。这类高校一般师资比较严重，并且在前沿科技方面的科研才能有限，可是不甘平凡，希望能掌握机会在某一方面有所斩获。

  有人以为大数据专业应该是在研讨生阶段才建立的学科，在本科阶段仍是该老老实实学计算机、计算学等“传统”专业，打好根底。

  还有人以为，二线校园、普通本科院校等，以现在的师资力气，还没实力开设“大数据”这个职业。