什么是数据科学（Data Science）？
随着科技的发展，人类社会拥有数据规模增长很快，每时每刻、从天到地都有大量数据被产生和存储下来。数据科学则通过对数据进行分析，帮助决策。
比如这么多家社交网站，一天到晚从你的定位到点击了什么连接，各种鸡毛蒜皮的数据都存着，他们不怕数据多，就怕有什么没记录下来的。数据量的增大和数据的多样化也促进了很多公司、政府进行数据分析来支持商务决策（data driven decision making）。在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流qq裙：458345782， 裙 里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入，大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据开发相关的），包括我自己整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴
比如沃尔玛分析人员发现，欧美的主妇通常会要求丈夫下班后顺便给孩子买尿布回来。而这些大老爷们也顺便带几罐啤酒回来。沃尔玛就将啤酒和尿布作为组合放在一起，尿布的销售，促成了啤酒的热卖。
从这张图表中，我们可以发现各行各业都可以从大数据产业联盟的数据采集，数据组织，数据分析，数据应用，数据投资的方方面面进行淘金。互联网企业，运营商企业，政府和行业用户，应用开发商，数据云服务商，咨询服务商将形成一套完整的大数据生态环境。大数据正在形成一条新的产业链。
大数据专业就业方向也是我们所关心的，都有哪些职位是对口的呢？
事实上，大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。目前，大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。
大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
职业发展主要分为3个方向：
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。这三个方向精通任何方向之一者，均会前（钱）途无量。
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