大数据这个专业是不是人为炒起来的？学这个专业，将来就业前景怎么样？如何才能合理规划自己的学习路径？它与计算机科学与技术这个专业相比如何？

首先我们先来看一下大数据专业的就业情况。某校大数据专业2023年毕业总人数是112人，除了12人继续读研以外，其余都找到了工作，并且，绝大多数从事大数据专业。从岗位待遇来看，具备工作经验的大数据从业人员，可以拿到30到50万的年薪，高于一般的软件开发岗位，但是，低于算法岗位。而如果我们看一下具体的招聘信息，会发现，目前对于大数据岗位，多数都围绕以下几点要求，也就是Java开发能力。熟悉分布式系统，熟悉开源组件的原理，能够用好开源组件，必要时，进行二次开发。

那么，大数据就业有哪些岗位可选呢？下面我们就结合具体的岗位方向给出我们的建议。大数据的岗位，基本上可以分为四个方向，数据仓库工程师，开发工程师，ETL工程师以及数据分析工程师。

数据仓库工程师，一般是以SQL语句对数据进行处理为主，是目前第三方培训机构以及大数据领域企业招聘的主力，市场需求量比较大。数据仓库，分为离线和实时两种，就目前来看，大多数的企业，还是以离线数仓为主，不过未来的趋势，肯定是实时数仓。所以学习的时候，为了现在能找到工作，需要学习离线数仓，但是为了以后的发展，最好实时数仓也有所了解。不管是哪种类型，SQL是一定要重点掌握的。这里所说的SQLe，既包括MYSQL中的SQL，hive当中的SQL，spark当中的SQL，以及flink当中的flink SQL。

大数据开发工程师，一般是以编写Java和scale代码为主。编写hadoop，Spark，flink应用程序，或者对大数据处理系统本身进行开发。通过以上两个方向对比，我们可以看出数据开发和数仓开发的技能，重复率比较高。所以很多公司招聘的时候，数据开发，包含了数仓的工作。

ETL工程师，主要是完成数据的提取、转换和加载，是业务口和数据口的交叉点，所以需要处理上下游的关系，这意味着你要同时跟业务系统的人员以及数据开发的工程师打交道，比如你需要通过业务领域的接口拿到数据，经过提取清洗，然后再交给下游的数据工程师进一步处理。

数据分析工程师，他们会根据数据和业务情况分析得出结论，制定业务策略，以及建立模型。创造新的业务价值，并支持业务高效运转，同时数据分析师，在后期还有数据爬虫，数据挖掘和算法工程师三个分支。

大数据专业的在校学生，应该怎样规划自己的学习呢？

从前面的分析，我们可以看出，大数据专业，是结合数学、统计学与计算机科学的交叉学科，学习难度很大。数学基础的要求甚至高于计算机科学与技术专业。并且，计算机科学方面的课程，也要学习很多，所以，想要把大数据的各个方面，全部学精，肯定是不现实的，因此，建议，在校学生尽快确定自己将来的研究方向，结合方向的要求，突击重点技术，尽快积累经验。

具体来说，以下三门技术，是一定要掌握的，分别是熟练掌握Java开发技术，熟悉Linux的基本命令，以及熟练掌握MYSQL数据库。这三点技术，可以说是将来不管你从事哪个方向的大数据岗位，都是基础当中的基础，而对于计算机网络、数据结构与算法、操作系统这三门课程，建议，有可能尽量学好，因为他们，都是计算机体系当中的重要基石，也可以说，他们对于所有的计算机分支，都有重要的指导意义，并且，如果你准备考研，这三门，也基本上是必考的科目。

总结一下，大数据这个专业，是这几年的一个新兴的计算机科学的分支，发展前景很好，但是学习难度大，对数学统计学的理解要求很高。但是，付出得到的回报，就业薪资，高于一般的软件开发岗位。在学校的学生，必须学好Java，Linux以及MYSQL这三门课程，网络、数据结构与算法和操作系统课程，则是尽可能的学好。在此基础之上，尽早确定自己感兴趣的方向，然后，有针对性的学习相关方向的需要的技术。