大数据已经成为当今社会的重要驱动力。数据科学与技术专业应运而生，成为众多学子追逐的热门专业。本文将从大数据时代背景出发，探讨数据科学与技术学位的选择，为读者提供一份参考。
一、大数据时代背景下的数据科学与技术
1. 大数据时代的到来
大数据时代是指信息量急剧增长，数据规模和种类呈指数级增长的时期。据国际数据公司（IDC）预测，全球数据量将以每年40%的速度增长，到2020年将达到44ZB。在这个时代，数据已经成为一种新的生产要素，对社会经济发展具有重要意义。
2. 数据科学与技术的重要性
数据科学与技术是研究如何从大量数据中提取有价值信息，并应用于实际问题的学科。随着大数据时代的到来，数据科学与技术在各个领域得到了广泛应用，如金融、医疗、教育、交通等。以下是数据科学与技术的重要性：
（1）提高决策效率：通过对大数据进行分析，企业可以更准确地预测市场趋势，为决策提供有力支持。
（2）优化资源配置：大数据可以帮助政府和企业合理分配资源，提高资源利用效率。
（3）创新商业模式：大数据为企业和创业者提供了新的商业机会，推动产业升级。
二、数据科学与技术学位的选择
1. 学位类型
目前，我国数据科学与技术学位主要有以下几种类型：
（1）本科：数据科学与技术、计算机科学与技术、信息管理与信息系统等。
（2）硕士：数据科学与大数据技术、计算机应用技术、软件工程等。
（3）博士：数据科学、计算机科学与技术、人工智能等。
2. 学位课程设置
数据科学与技术学位的课程设置主要包括以下几个方面：
（1）数学基础：概率论、线性代数、统计学等。
（2）计算机科学基础：数据结构、算法、计算机网络、操作系统等。
（3）数据分析与挖掘：机器学习、数据挖掘、数据库等。
（4）应用领域课程：金融数据挖掘、医疗数据分析、物联网技术等。
3. 学位选择建议
（1）根据个人兴趣选择：了解自己对数据科学与技术哪个领域更感兴趣，如数据分析、数据挖掘、机器学习等。
（2）关注行业需求：关注当前数据科学与技术行业的热门方向，如人工智能、大数据应用、云计算等。
（3）结合自身条件：考虑自己的数学、计算机基础，以及是否具备相关实践经验。
三、数据科学与技术学位的未来发展
1. 行业需求持续增长
随着大数据时代的到来，数据科学与技术行业需求将持续增长。据麦肯锡全球研究所预测，到2021年，全球将有约200万至440万数据科学职位空缺。
2. 技术创新推动行业发展
数据科学与技术领域的技术创新不断涌现，如人工智能、深度学习、物联网等。这些创新将进一步推动数据科学与技术行业的发展。
3. 学位教育改革
为了适应大数据时代的需求，我国高校正在不断优化数据科学与技术学位教育，加强课程设置、师资队伍建设、实践教学等方面的工作。
大数据时代，数据科学与技术学位选择具有重要意义。了解大数据时代背景、关注行业需求、结合自身条件，有助于我们选择适合自己的学位。在未来的发展中，数据科学与技术学位将继续发挥重要作用，为我国经济社会发展贡献力量。
