数据科学与大数据技术专业融合了统计学、数学、计算机科学等多学科知识，是一门交叉学科。学生不仅要学习数据采集、分析、处理软件，还要掌握数学建模软件及编程语言，形成二专多能的跨界人才。

随着互联网行业的快速发展，数据分析人才的需求持续攀升。根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析已成为最热门的职位。当前，我国拥有约30万数据人才，预计到2018年，大数据人才需求将大幅增加，其中高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间；懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口高达150万。数据分析师的薪资待遇也非常可观，2年工作经验者月薪可达8000元，硕士学历者月薪可达12000元，而5年工作经验者月薪则可达40万至60万元。

数据科学与大数据技术专业的毕业生可以在众多领域找到工作机会。无论是国防部、互联网创业公司、金融机构，还是食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等行业，都需要大量数据分析或处理岗位。这些岗位的工作内容包括优化库存、降低成本、预测需求等。

人才主要分为三类：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。对于报考建议，企业倾向于寻找具备复合型背景的人才，即从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。另外，由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才毕业后所学知识可能已落后于行业发展。

数据科学与大数据技术专业人才应具备以下典型胜任特征：善于做需求分析、写代码；善于与人沟通，喜欢探索未知；需要根据数据推演、分析、提出解决方案，具备数据思维；需要持续保持学习状态；内性格上能动能静。

不同办学层次的院校开设此专业，培养模式也会有所不同。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会更偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用；本科院校则会倾向于大数据相关基础知识的全面覆盖性教学，在研究生阶段则会专攻某一技术领域，如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。