大数据专业对比：两个同名专业的区别在哪里？

近年来，随着数据产业的蓬勃发展，数据已成为新的生产要素。对大数据类人才的需求迅速增长，也成为近几年考生报考的热门专业。与大数据相关的数据科学与大数据技术、大数据管理与应用两个专业有什么区别呢？

数据科学与大数据技术、大数据与应用两个专业虽与“大数据”息息相关，但实际上两个专业在培养方向、就业方向上都存在着一定差异。“数据科学与大数据技术”专业侧重数据基础科学与技术应用，属于计算机大类专业，毕业授予理学或工学学位，而“大数据管理与应用”专业则侧重用大数据进行管理和对大数据进行管理，属于管理学大类专业，毕业授予管理学学位。下边以哈尔滨工业大学培养方案为例对两个专业进行介绍。

一、数据科学与大数据技术专业

数据科学与大数据技术专业是教育部为落实构建《促进大数据发展行动纲要》而批准设立的新工科专业，该专业是以大数据为研究对象，以从数据中获取知识与智慧为主要目的，以数学、统计学、计算机科学、可视化以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集、预处理、数据管理及数据计算等为研究内容的一门学科。

培养目标：培养掌握数据科学的数学、统计学理论原理，熟练掌握大数据采集、清洗、存储、处理与分析等技术，具备一定的大数据的挖掘与分析能力，能够综合运用大数据计算和大数据管理的基础理论、深度分析与数据挖掘等方面的知识，独立解决与大数据计算相关的复杂工程技术问题。培养熟悉大数据领域的前沿需求，具有大数据获取、建模、管理、分析挖掘与应用等方面的理论知识与工程能力的高水平应用研究型型专门技术人才。

培养规格：本专业四年学制，授予学位：工学学位

学生主要学习数据科学与大数据技术专业的基本理论和方法，接受应用数学、概率论、统计学、科学计算、程序设计、数据挖掘和统计应用软件等方面的基本训练，得到大数据理论及其应用方面的良好教育，具有较高的科学素养和较强的创新意识，具有大数据获取、建模、管理、分析挖掘与应用等方面的理论知识与能力，能够综合运用数学知识和大数据的理论独立解决与大数据相关的实际问题。

主干学科：计算机科学与技术

核心课程：专业核心课程包括数学、统计学、计算机科学三个模块。

（1）数学学科模块

必修课程：数学分析、高等代数与几何、实分析、复变函数与积分变换、离散数学、微分方程、数值计算原理、计算几何与图像处理；

选修课程：最优化方法与数学建模；

（2）统计学学科模块

必修课程：概率论、统计学、统计计算、应用随机过程、多元统计分析与软件、统计机器学习概论、回归分析；

选修课程：贝叶斯统计、统计方法选讲、生物统计学、计算金融学、数据融合与同化、统计数据分析；

（3）计算机学科模块

必修课程：高级语言程序设计、数据结构、大数据计算基础、大数据分析、随机算法、数据挖掘；

选修课程：云计算技术、数据可视化、大数据传播与新媒体分析、生物信息学、人工智能、嵌入式计算、模式识别、分布式系统。

二、大数据管理与应用专业

培养目标：大数据管理与应用专业的培养目标是使学生在跨学科的学习中，掌握自然科学、计算机科学、 管理科学的基础知识，综合运用经济管理理论和商务智能技术，对商务数据进行分析，辅助 于产品设计和开发、商业决策和管理。培养知识、能力、素质全面发展，系统掌握经济管理 基本理论、方法和技能，具有创新意识、实践能力和国际视野的经济管理创新人才。

主干学科：管理科学与工程

核心课程

专业基础课：商务数据分析、算法与数据结构、Python 程序设计、金融工程学、数据管理、

多元统计与 R 建模、人工智能与机器学习、大数据互联网金融

专业核心课：大数据基础设施、网络社会媒体营销分析、大数据计量经济分析、大数据智能

分析理论与方法、时间序列分析

培养规格：本专业四年学制，授予学位：管理学学位

从哈尔滨工业大学两个专业的培养方案对比看，两个专业的课程设置不同，数据科学与大数据技术专业更注重数学、计算机、数据分析和机器学习等方面的知识；而大数据管理与应用专业则更注重数据管理、数据治理、业务分析和数据应用等方面的知识。

另外两个专业未来的就业方向也有差异，数据科学与大数据技术专业更侧重于从事数据科学家、数据分析师、数据工程师等技术性角色，毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据的科学研究大数据相关的工程应用开发，技术管理和咨询工作，比如大数据的系统架构师，大数据的系统分析师，算法工程师、运维工程师等。而大数据管理与应用专业更适合从事数据管理员、数据经理、数据专员等管理性角色。

综上所述，数据科学与大数据技术、大数据管理与应用都是热门专业，在专业设置、就业方向有一定差异，考生可根据兴趣、爱好进行选择，热衷于技术的可以选择数据科学与大数据技术，未来想从事商业管理角色的可选择大数据管理与应用。

资料来源：哈尔滨工业大学培养方案、专业白皮书。