数据科学与大数据技术和统计学有什么区别？​

很多准大一的同学面对数据科学与大数据技术和统计学这两个专业时，常常一头雾水，分不清二者的差别。虽然这两个专业虽然都围绕数据展开，但在学习内容、培养方向等方面各有特色。接下来，详细的说一下它们的不同之处。

数据科学与大数据技术专业比较 “年轻”，属于工学范畴。它主要学习计算机科学以及大数据处理技术相关知识。像 Python 程序设计、数据结构、计算机网络这些课程都是基础。还得掌握机器学习基础、大数据推荐系统等内容，更注重培养处理海量数据的工程能力，需要熟练运用 Hadoop、Spark 等大数据处理工具，编程技术也是必须要精通的。

而统计学可是个 “老牌” 专业，属于理学。它主要是利用科学抽样和严谨推理，从局部数据总结出整体规律。概率论与数理统计、多元统计分析、时间序列分析等都是核心课程。统计学更侧重于数学理论和统计方法，要用数学方法去分析数据，让得出的结论有可靠性。

数据科学与大数据技术专业培养出来的人才，能够在政府机构、工业、互联网等好多领域工作，比如成为大数据工程师、数据分析师。毕业生得有大数据工程项目的系统集成能力，还要会设计和开发应用软件。

统计学专业培养的学生具备系统的统计学理论知识和应用知识。在经济、金融、医药这些领域，从事数据搜集、分析与决策的工作。像在医药统计里分析临床试验数据，金融领域评估风险，都离不开统计学专业人才。

数据科学与大数据技术专业的毕业生，多数会进入互联网企业。比如在电商公司负责开发商品推荐系统，或者在金融科技公司利用大数据做风险预警。

统计学专业的就业方向相对更广泛些，除了金融、互联网，政府统计部门、市场调研公司、制药企业等都是好去处。可以做市场调研数据分析，也能在新药临床试验中进行数据统计分析。

另外，CDA 数据分析师如今在各个行业都特别重要。他们凭借专业的数据分析技能，收集、整理和分析大量复杂的数据，为企业和组织的决策提供有价值的参考。不管是制定商业策略、优化产品，还是管控风险，CDA 数据分析师都能从数据中发现问题，帮助企业在市场竞争中做出更明智的决策，提高竞争力，推动各行业朝着数据驱动的方向发展。具体来说对于这两个 专业的学生来说，CDA（Certified Data Analyst，认证数据分析师）认证具有重要的价值。

1. 提升数据分析能力

CDA 认证涵盖了数据分析的各个方面，包括数据采集、处理、分析和可视化等。通过 CDA 认证的学习和考试，这两个专业学生可以系统地掌握数据分析的知识和技能，提升自己在数据分析方面的能力。

2. 增强就业竞争力

在就业市场上，拥有 CDA 认证的候选人往往更受青睐。对于这两个专业的学生来说，CDA 认证可以证明他们具备扎实的数据分析能力和专业素养，增强他们在人工智能、大数据分析、金融等领域的就业竞争力。

3. 拓展职业发展空间

CDA 认证是数据分析师职业发展的重要里程碑，对于这两个专业的学生来说，通过 CDA 认证可以为职业发展打开更多的可能性。例如，可以在数据分析、数据科学等领域担任更高级别的职位，拓展自己的职业发展空间。总之，对于这两个专业专业的学生来说，CDA 认证可以为他们的职业发展提供有力的支持。