大数据专业是教育部2016年初首次设立的“数据科学与大数据技术”专业，当时共有3所高校获批，分别是北京大学、对外经济贸易大学、中南大学。2017年，32所高校获批新增“数据科学与大数据技术”专业，2018年，开设“数据科学与大数据技术”专业的高校数量新增284所。

根据IDC提供的数据，“大数据和业务分析(BDA)”在2017年的全球收入达到150.8亿美元，比2016年同比增长12.4%。估计到2020年底，大数据的全球收入可能达到210亿美元。

目前国内有30万数据人才，2018年，大数据人才需求将有大幅增长，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达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。

大数据专业拥有良好的发展前景、就业缺口、薪资待遇等条件，专业开设的火爆是必然的，而对于大学里专业的人才培养问题相信都会打上一个大大的问号？普遍传统的教学模式仍然适应新兴的新工科类专业吗？

产教融合已经逐渐发展成为工程教育人才培养的一个重要方向。允许前沿科技企业参与到高校实际的人才培养过程中，校企合作协同育人，培养学生切实的实践能力与前沿理论知识，具备解决复杂工程问题的能力，这一直是成功入选数据中国“百校工程”项目院校的最终人才培养目标。

这个专业未来的发展和就业形式一定非常好，目前世界和中国发展都进入互联网和人工智能时代，数据科学将未来越发重要，当前页非常继续这样的人才。

人才稀缺：未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足；

需求增长快速：大数据对接金融、电商、医疗、新零售、物联网、工业、农业、交通和能源等行业，人才需求量持续扩大。2018年大数据行业起薪突破20万每年，高出互联网普通技术开发人员134%，且招聘人数扩大为2017年7.8倍。

在大数据技术专业出现之前，数据科学这个专业就已经出现了，相对于大数据专业来说，数据科学专业更容易搭建一些。它们都以数据为出发点，围绕数据进行各种研究和实践；不同的是数据科学更强调数据本身的处理，而大数据则不仅仅注重数据分析，也注重数据的采集、传输、存储、安全、呈现等一系列内容。