数据科学和大数据技术专业是非常火的专业，因为人才紧缺让这个专业的薪水非常高，并且未来就业方向不仅可以成为大数据工程师，还可以从事数据挖掘、数据运维、云计算方向等岗位的工作。数据科学和大数据技术专业到底是什么，要学习许多方面知识

马云先生曾经说过“人类正在从IT时代逐渐走向全新的DT时代”，作为这些年数据科学和大数据技术专业越来越火、越来越受到人们的关注，但也有许多想学这个专业，但是对这个专业所学的专业并不了解，那么在大学四年要学习什么内容？

数据科学和大数据技术专业是计算机与数学的结合体，比如要学习语言类的JAVA、Python、Scala；要将JVM了如指掌、数据库MySQL、Oracle等，至少要掌握一种数据库，并且Linux系统要熟练，尤其是Linux一定要多花些时间练习。尤其是JAVA和PYTHON一定要好好的学习，这两门语言要花许多时间来学，如果没有熟要反复的学直到熟练为此，并且要熟悉工具类、大数据组件、可视化工具、数据分析精通等等，可以说这门专业十分复杂，需要学生用心去学习。

大数据专业未来可以从事许多岗位，也是进入大公司的捷径

学习数据科学和大数据技术专业的学生只要努力学习，掌握一定的技术根本不用害怕未来找不到好的工作，可以从事大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架松师等等；也可以向数据分析和机器学习类方向发展。

同时大数据运维和云计算方向也是非常不错的选择，比如大数据运维工程师，这个岗位精通任何一个方向，对于未来的发展非常可期，可以进入国企和世界500强企业。当然也可以云考公务员进入国家税务局或机关单位都是非常不错的选择。

学习大数据技术专业一定要下定决心努力学习，才能在岗位上得到晋升

这些年大数据真的太火了，想要学这个专业的学生也非常多，在选择这个专业的时候一定要弄清楚到底学的是什么，如果只是为了学一门热门专业将来可以好找工作，而选择自己不喜欢的专业是根本学不下去，技术水平无法提升将来也不会有大的作为。所以在选择专业的时候不但要选择热门专业，也要考虑自己是否适合这个专业，是否有兴趣学习。

毕竟如今这个社会在迅速的发展，一定要选择适合自己的方向，如果选择了数据科学和大数据技术专业一定要认真完成，要做好吃苦的准备，也要做好吃透作业的决心。要沉下心来学习，想要真正学到知识一定要努力，在学习的过程中难免会有许多诱惑和困难，只有克服困难才可以让自己得到进步，才可以真正能向学习大数据迈出第一步。

想学好大数据专业并不简单，学生要做好吃苦的准备

数据科学和大数据技术专业这门专业并不简单，要花费比其他专业更多的时间，大一的时候其他的专业学生周末都可以出去玩，但是数据科学和大数据技术专业的学生绝大多数时间在宿舍学代码。可以说学习这门专业非常难，不但要花许多时间，还要花许多精力，熬夜肝代码是家常便饭。

学习大数据一定要有强大的心理素质，有时候坐在电脑前面一坐就要几个小时检查一小段代码，当无论如何都检查不出错误在哪，又运行不了是一件非常痛苦的事情。同时要学习好数学，未来是大数据方向，将基础学科学好非常有必要，高数的试卷没有超过85分学习这个专业将非常艰难。

数据科学和大数据技术专业无论是现在还是未来都有非常好的就业前景

数据科学和大数据技术专业非常有用，如今数据是企业单位非常宝贵的资源，大数据分析技术也在不断的提升，对于企业的经营管理、销售业绩的提升、如何降低成本等等都需要这方面的人才。可以说数据科学和大数据技术专业已经在各企业中发挥着重要的作用，如今这个专业技术已经在互联网、金融机构、交通运输、航空航天、医疗、国际等许多领域有非常广的应用。

到了2030年的时候，大数据和相关产业规模已经达到上万亿，大数据产业已经是重要的新经济增长点，因此市场对于这方面的技术人才有很大的需求，如今国家大数据人才仅仅只有40多万，未来三到五年期间这方面的人才将缺少150万。正因为人才的缺乏导致这个领域的薪水比较高，仅仅以HADOOP开发工师的薪水为例，刚刚入门就达到8千，随着技术的发展，可以达到年薪30-50万。

大数据专业在就业岗位和待遇方面都非常可观，但是前提需要人们有扎实的基础和保持不断学习的新技术的心态，如今的互联网时代框架技术永远都在不断的前进，因此人们要不断的学习进步才可以不被这个社会所淘汰。

与大数据相关的工作职位有数据科学家、数据分析师、大数据工程师、数据架构师、商业智能(BI)开发人员、统计员、机器学习工程师等。此外，随着数据科学的发展，人们还在开发新的大数据技术，比如机器学习、自然语言处理、图像处理等，也会提出新的职位要求，为企业带来更多的数据分析能力。

1、数据科学家

数据科学家需要能够应用数学、统计学和科学方法。使用多种工具和技术来清理和准备数据；进行预测分析和人工智能；并解释如何利用这些结果来为商业问题提供数据驱动的解决方案。数据科学家需要的技能比数据分析师多得多。

2、数据分析师

数据分析师收集、处理和执行统计数据分析，为组织得出有意义的结论。数据分析师将大型数据集转化并处理成可用的形式，如报告或演示。他们还通过研究重要的模式来帮助决策过程，并从数据中收集洞察力，然后有效地传达给组织领导，以帮助商业决策。

3、数据工程师

数据工程师负责准备、处理和管理收集和存储的数据，用于分析或操作用途。像传统的工程师一样，数据工程师建立和维护数据 "管道"，将数据从一个系统连接到另一个系统，使数据科学家能够获得信息。正因为如此，数据工程师被要求了解数据科学中使用的几种编程语言，如Python、R和SQL。

4、数据架构师

数据架构师主要是设计和创建数据管理系统的蓝图，然后由数据工程师建立。类似于传统的建筑师，数据架构师是 "远见者"，因为他们负责可视化和设计一个组织的数据管理框架。此外，数据架构师改善现有系统的性能，确保数据库管理员和分析师能够使用这些系统。

5、商业智能(BI)开发人员

商业智能开发者是专门的工程师，他们使用软件工具将数据转化为有用的见解，以帮助商业决策。负责简化技术信息，让公司里的其他人都能轻松理解。简而言之，他们创建和运行包含他们使用商业智能工具找到的数据的报告，并将信息转化为更通俗的术语。

6、统计员

鉴于统计学是数据科学的主要基础之一，许多统计学家可以轻松地过渡到数据科学领域。统计学家主要负责数据的收集和处理。他们决定需要什么数据以及如何收集数据。此外，他们设计实验，分析和解释数据，并报告结论。

7、机器学习工程师

机器学习工程师是另一组专业工程师，他们专注于研究、构建和设计人工智能和机器学习系统，以实现预测模型的自动化。基本上开发的算法使用输入数据并利用统计模型预测输出，同时在新数据可用时不断更新输出。

1、word和WPS

好处：word和WPS都是一款常用的的办公软件，也可以完成修谱排版。写修谱普及文章时提到过这个软件。

不好之处：族谱中的世系图，如果真用Word来做，考验的不仅是你应用Word的功力有多深，而且更考验的是你族谱最后成品的世系图美观，用Word制作的世系图，会存在很多细节上的不如意。

2、AI这款软件要设计为主，排版也有不俗的表现

好处：AI是一款强大的设计以及排版软件。其强大的设计功能，这款软件的排版功能，与CorelDRAW软件完成不相上下。3、不好之处：在制作一些表格上却不及Word方便快捷，及自动转页。当然，些款软件以主打平面和3D设计为主，在排版功能还是相对弱一些。

3、修谱王。这是一款专门为家谱编修设计的软件。

好处操作简单，易学易用，集成了常见的家谱格式，不用手动排版，改动也比较方便；

不好之处是：需要联网，无法单机操作。

4、CorelDRAW。

好处：CorelDRAW软件最初主打是平面设计，但随着版本的更新，文字排版也得到很大的提升。此软件排族谱世系表时，不管多复杂的世系图都能得心应手。

不好之处是：与Word兼容性差。真想将Word文档中的内容复制到此软件中，一切都得重新开始，一旦Word中夹杂着表格，就能让人抓狂。这软件最大的一个不好点是一旦当你专心制作没有随时保存文档时，万一万一软件崩溃，你就哭吧，一切又得从头开始。