叫兽小怪
2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”本科专业，首批北京大学、对外经济贸易大学和中南大学获批，第二批有32所高校成功申请(详见附件)。
2016年9月，教育部公布新增“大数据技术与应用”专科专业。从专业设置上，“数据科学与大数据技术”侧重复合型人才培养，对基础学科要求较高，培养有一定学科深度和专业技能的综合型人才，而“大数据技术与应用”则更侧重工具型和应用型人才培养。
“数据科学与大数据技术”课程体系
“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。
培养目标：“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。
“数据科学与大数据技术”本科课程体系(大数据工程师方向)
“数据科学与大数据技术”本科课程体系(数据分析师方向)
“大数据技术与应用”专业课程体系
“大数据技术与应用”专业(专业代码610215)强调培养具有大数据实践能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下两方面素质的人才：一是工具的掌握，掌握数据采集和数据分析的基本工具;二是数据分析能力，掌握实用数据分析和初步数据建模能力。该专业包括基础课程、核心课程及选修课程三大模块。其中专业基础部分侧重为语言和专业基础方面的课程，包括《大数据的Python基础》、《Linux系统基础》、《大数据的统计基础》等。专业核心部分涵盖了数据采集、存储与处理方面的内容，包括《数据存储(MySQL)》及《数据清洗》等课程。专业选修部分以大数据分析、开发及应用为重点，开设包括《数据分析导论》、《大数据行业应用导论》、《数据可视化》、《Hadoop大数据平台基础》等课程。
培养目标：“大数据技术与应用”专业，培养掌握数据科学的基础知识及大数据相关技术，掌握大数据清洗和分析常用工具的使用，具有卓越的实践能力，能胜任数据清洗、数据存储、数据分析与挖掘、大数据系统开发与构建等工作的专业应用型人才。
各地纷纷出台政策，支持大数据产业发展
【福建】
日前，厦门市政府发布了《厦门市促进大数据发展工作实施方案》，厦门市将以政府大数据开放开发为先导，推动大数据技术与社会经济各领域应用的深度融合;
以企业为主体，突破大数据关键技术研发，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，重点锤炼若干优势产业环节，全面提升厦门市大数据产业发展水平。
【山西】
2017年3月16日，在北京国际会议中心举行的山西省大数据产业发展主题峰会上，山西首次公布了《山西省大数据发展规划(2017-2020年)》、《山西省促进大数据发展应用的若干政策》和《山西省促进大数据发展应用2017年行动计划》。到2020年，山西大数据相关产业产值将实现1000亿元以上。
【贵州】
2017年3月16日，贵阳市旅发委出台《贵阳市大数据旅游领域应用三年行动计划》征求意见稿。征求意见稿提出，创新旅游行业管理和旅游公共服务模式，到2019年，全市打造智慧旅游示范企业3至5个，引进和培育大数据旅游企业5至10家，旅游大数据相关产业产值将达200亿元，旅游业态逐步向综合性、融合性转型。
【广西】
日前，广西印发《关于组织申报2017年工业云与工业大数据 试点示范项目的通知》。该省将积极推进工业云和工业大数据试点示范应用，鼓励行业龙头企业建立面向行业的工业云和工业大数据试点示范平台，实现安全保障有力，服务创新、技术创新和管理创新协同推进的工业云计算和工业大数据发展格局，带动相关产业快速发展。
可以说，站在互联网“风口”上的大数据和人工智能，直接催热了大数据相关专业。
大数据人才缺口达150万
各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口。
全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!
· 业务数据分析师：
· 核心能力是统计分析、数据处理、数据分析、数据可视化、数据建模、商业理解。
·· 大数据工程师&运维工程师&架构师：
· 核心能力是大数据与分布式平台开发、数据库和数据管道开发、大数据产品开发，运维和架构设计。
· 数据挖掘&机器学习工程师：
· 核心能力是数学、统计学与统计建模、数据挖掘算法、机器学习算法、分布式计算和数据处理。
大数据工作者收入几何?
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从互联网到金融机构、医疗行业、公共服务业、制造业，几乎所有的企业都需要大数据项目来做创新驱动。
数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
国内，以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万。至于要求更高的数据挖掘和机器学习职位，2年以上的职位普遍在20K以上。
如何学习数据科学和大数据?
如果你还在象牙塔里的，那么美国斯坦福大学前商学院院长Garth Saloner发给MBA学生的一条推特或许更适合你，这句话是：“如果你还在学校的话，最应该做的是到工学院去，学习任何和人工智能、深度学习、自动化等相关的知识!此刻!”
如果你已经离开了学校，可以通过在参加大数据学习社区(国内的如PPV课、炼数成金、经管之家)的活动和网络课程了解数据科学和大数据，也可以选择通过参加培训系统学习相关知识。
未来已来，我们能做的，只能是尽我们最大的努力，张开双臂，全身心地去拥抱人类这个充满了不确定性，但是理应更美好的明天。
附件：
第一批”数据科学与大数据技术专业”获批名单
第二批”数据科学与大数据技术专业”获批名单
