与大数据、人工智能相关的专业，根据2021年本科专业目录统计，主要有两个专业：数据科学与大数据技术（计算机类，2015年新增专业）、人工智能（电子信息类，2018年新增专业）。

这两个专业开设的时间并不长，尤其是人工智能专业。这两个专业对数学要求不同，数据科学与大数据技术对数学要求比较低，人工智能则对数学要求较高。数据科学与大数据技术对计算机编程实践能力要求比较高，人工智能则要求较低。选择哪一个专业，考生们可以根据自己对数学、计算机编程的兴趣程度进行灵活选择。

数据科学与大数据技术、人工智能都是综合性的学科，并不是单一的学科，需要学习的内容比较多，但在大学阶段要学习的内容都包括：数学、计算机、统计学。

数据科学与大数据技术，本科生毕业基本上就可以找到自己喜欢的工作，就业面可以说非常广，只要与数据相关的工作都可以从事，比如数据分析师、数据开发工程师、数据产品经理、大数据工程师等热门职位。

人工智能相对数据科学与大数据技术而言，对科研能力要求高，所以此专业的毕业生一般需要继续深造，读研或读博。毕业后可以从事如机器学习工程师、算法工程师、各大研究所的研究员等。

由于这两个专业都属于新开设专业，且毕业后相关的工作，均涉及到最新的前沿技术，薪水一般都会比较高，发展前景也会很好。

新开设的专业，自然就不会像机械设计制造及自动化、电子商务、会计学等专业那样，学科建设都已经非常成熟、系统化。所以，去哪所大学就读至关重要。

建议要学习人工智能、数据科学与大数据技术专业的同学选择口碑较好的大学（行业广受认可的大学如：北京大学、清华大学、中国人民大学、中国科学院大学、北京邮电大学、复旦大学等。）去学习。因为这不仅决定了大学期间学习的含金量，也决定了认识的老师（名师）、同学（同窗）的都是这个行业的佼佼者。

要学习这两个专业的除了大学外，最好选择一线城市，因为与大数据、人工智能相关的主要集中在一线城市。这样才能够给你一个足够的环境，利于学习和成长。

如果真的被人工智能和数据科学与大数据技术专业录取，并不意味着你可以葛优躺了，只是有幸入门而已。接下来你将进入到高要求的实践当中去，不段用最新的知识来扩展学习，构建相关体系。

作为一门新学科，数据科学与大数据技术充分汲取若干发展成熟学科的方法论和工具，这些学科包括计算机科学、统计学、应用数学、经济学。数据科学在学术领域应用广泛，应用领域包括社会学、政治科学、数字人文、语言学、金融、市场营销、城市信息学、医药信息学、基因组学、图像内容分析、以及工程学和自然科学的所有分支。因为来自网络、移动传感器、智能手机、以及联网设备的数据持续增长，数据科学的重要性与日俱增。