一、数学科学与大数据技术是不是就是大数据？

是的。

数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。主要从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。

数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。

毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造。

二、数据科学与大数据技术是冷门吗？

数据科学与大数据技术在当今的信息时代中变得越来越重要，因此它们绝对不是冷门。随着企业和组织对数据的需求不断增长，数据科学家和大数据专家的需求也在不断增加。这些领域的专业知识和技能对于解决复杂的业务问题和提供商业洞察力至关重要。此外，数据科学和大数据技术的发展也为创新和发现新的商业机会提供了巨大的潜力。因此，对于有相关技能和知识的人来说，数据科学与大数据技术是非常有前景和吸引力的领域。

三、数据科学与大数据和物联网哪个好？

数据科学、大数据和物联网都是当前科技领域的热门方向，在不同的领域和应用场景下各有其优势。

数据科学是通过收集、管理、分析和解释大量数据来产生价值和洞察的学科。它将统计学、机器学习、数据可视化和领域专业知识相结合，帮助组织和企业利用数据做出更明智的决策和战略规划。

大数据是指在海量、高速增长的数据中提取、处理和分析的技术与方法。它可以应用于各个行业，包括互联网、金融、医疗、制造业等，帮助企业更好地了解市场需求、优化生产、提高效率，并具有更好的竞争力。

物联网是通过传感器、设备和网络连接实现各种物理对象之间的智能互联的网络系统。它可以应用于智慧城市、智能家居、智能交通等领域，提升生活和工作的便利性和效率。

在选择学习的方向时，可以根据个人的兴趣和职业发展需求来进行选择。如果对数据统计、数据分析和机器学习有浓厚的兴趣，喜欢通过深入数据挖掘来发现隐藏的规律和价值，那么数据科学可能是较好的选择。如果对海量数据的处理、存储和分析有较强的兴趣，并希望能够在各个行业应用中发挥作用，那么大数据可能适合。如果对物联网、传感器技术和智能互联的概念充满兴趣，并希望能够应用在智慧城市、智能家居等领域，那么可以选择物联网。

综上所述，选择数据科学、大数据还是物联网，应根据个人的兴趣和职业发展需求来做出决策。

四、数据科学与大数据技术是哪个专业？

数据科学与大数据技术专业属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。该专业培养德、智、体、美、劳全面发展，掌握数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。

五、数据科学与大数据技术，智能科学与技术，这两个专业我该如何选择?哪个好？

这两门课，一个是大数据，一个是人工智能 都是现在炙手可热的学科。相对而言，大数据适用性更广一些。人工智能专业，毕业后不是大批用人单位都会有AI研发需求的。

六、数据科学与大数据技术专业怎么学？

1、主干基础课

公共基础课：包括中国近现代史纲要、思想道德与法治、马克思主义基本原理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策、学术英语与科技交流、C++程序设计基础、军事理论、工程制图、微积分、线性代数与解析几何、概率论与数理统计、复变函数、大学物理、大学物理实验、人文科学领域、社会科学领域、科学技术领域等；

专业基础课：工程导论、大数据导论、数据结构、离散数学、高级语言程序设计、计算机网络、计算机安全与数据安全、计算机组成与体系结构、操作系统、数据库系统、计算机与软件工程概论、数据挖掘、算法设计与分析、大数据平台构架与技术、云计算与大数据平台、神经网络与深度学习；

选修课：程序设计课程模块（Python语言程序设计，Java程序设计，并行程序设计与分布式计算）、数据平台课程模块（计算机安全与数据安全，数据挖掘，大数据平台构架与技术）、智能计算课程模块（机器学习，算法设计与分析，人工智能，数值计算原理与方法，自然语言处理，神经网络与深度学习，计算机视觉）、数据应用课程模块（大数据应用案例与实践，IT商业模式与创业，数字孪生技术）。

2、集中实践教学环节

本专业注重实践环节和创新能力培养，突出理论课与实训课相结合的培养特色，强化工程训练，实现国际接轨，造就基础扎实、工程能力强、协作能力好的复合型大数据研究与工程人才。实践教学环节课程主要包括：军事技能、工程导论实践I、数据结构课程实训、大数据导论课程设计、工程创新训练Ⅰ、马克思主义理论与实践、高级语言程序设计实训、机器学习课程设计、数据库课程实训、操作系统课程实训、数据挖掘课程实训、毕业实习、大数据平台构架与技术课程实训、毕业设计等。

3、第二课堂

人文素质教育基本要求：学生在取得专业教学计划规定学分的同时，还应结合自己的兴趣适当参加课外人文素质教育活动，参加活动的学分累计不少于3个学分。其中新增大学体育教学团队开设课外体育课程，高年级本科生必修，72学时，1学分，纳入第二课堂人文素质教育学分。

创新能力培养基本要求：学生在取得本专业教学计划规定学分的同时，还必须参加国家创新创业训练计划、广东省创新创业训练计划、SRP（学生研究计划）、百步梯攀登计划或一定时间的各类课外创新能力培养活动（如学科竞赛、学术讲座等），参加活动的学分累计不少于4个学分。

七、数据科学与大数据和计算机哪个好？

选择数据科学与大数据还是计算机，取决于您的兴趣、职业目标和个人优势。这两个领域都具有广阔的发展前景和就业机会，但它们的重点和应用领域略有不同。

数据科学与大数据：

- 数据科学与大数据关注数据的获取、管理、分析和应用。它涉及使用统计学、机器学习、数据挖掘等技术从大规模数据中提取有价值的信息，并帮助企业和组织做出决策和优化业务流程。该领域需要深入了解数据分析、数据挖掘、机器学习等技术，以及对领域知识的理解和应用。

计算机科学：

- 计算机科学涵盖了计算机系统、算法、软件开发等多个方面。它关注计算机系统的设计、开发和优化，以及解决计算问题的算法和方法。计算机科学领域的职业涵盖广泛，包括软件开发、系统分析、网络安全等。如果您对计算机系统、编程、算法等方面有浓厚的兴趣，计算机科学可能是一个很好的选择。

建议您在做出选择之前，考虑以下几点：

1. 兴趣和激情：选择您对其中一个领域最感兴趣的领域，因为兴趣和激情可以驱动您在学习和工作中取得更好的成果。

2. 个人优势：考虑自己的技能和能力，选择与您的个人优势和天赋更匹配的领域。

3. 就业前景：了解两个领域的就业前景和需求情况，考虑您所在地区和行业的就业机会。

最重要的是，在选择之后，持续学习和提升自己的技能，不断追求进步和适应行业的变化。无论选择哪个领域，持续学习和发展是成功的关键。