数据科学与大数据技术就业方向:毕业生可在政府机关、企业、公司从事大数据管理、研究和应用开发工作。

分析作业

分析工程师。利用统计模型、数据挖掘、机器学习等方法，进行数据清洗、数据分析和行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户的需求。

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

R&D·乔布斯

建筑工程师。负责Hadoop集群架构设计、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，实现全产业线上大数据的应用分析和设计。

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服务，负责机器学习和深度学习的开发。

操作和维护工程师。负责大数据基础平台的运维，保障平台稳定可用，参与大数据自动化运维、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设计，主导数据产品的功能规划和体验设计，与R&D、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据的价值，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，结合业务发展需求，建立数据监测模型，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。

数据科学与大数据技术专业是普通高校的初中专业，属于计算机专业。基础学习年限为四年，授予理学或工学学士学位。数据科学与大数据技术专业成立时间不长，该专业是大数据时代人才需求巨大的新兴专业。本专业主要是培养具有良好科学素养、社会责任感和使命感、具有广阔国际视野的高级工程技术人才，以及从事大数据软硬件和网络研究、设计、开发和综合应用的高级工程技术人才。

所谓数据科学和大数据技术，主要是研究计算机科学和大数据处理技术相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要方面(即数据管理、系统开发、海量数据分析和挖掘)分析和解决实际问题。常见的，比如:比如今日头条通过算法匹配个人偏好信息内容，淘宝基于消费者日常购买行为等数据进行商品推荐。