数据科学与大数据技术专业全国排名

这几年“数据科学与大数据技术”这个专业火得一塌糊涂，几乎所有理工科强校，甚至一些文科院校都开设了这个专业。选学校的时候，排名就成了一个绕不开的话题。但说实话，这个专业的排名有点乱，各种榜单满天飞，看的眼花缭乱。

咱们先得明白一件事，官方，也就是教育部，其实没有给“数据科学与大数据技术”这个专业搞过一个全国性的、官方的排名。所以市面上流传的各种排名，都是第三方机构做的，比如软科、校友会之类的。这些机构的排名看看就好，别太当真，因为它们的评价标准和数据来源都不一样，结果自然也千差万别。

举个例子，软科的排名可能会更看重学校的学术成果，比如论文发表数量、科研项目经费这些。如果你以后想读研深造，那这个排名对你的参考价值就大一些。而校友会的排名，可能更侧重于毕业生质量、社会声誉这些，如果你想本科毕业就找工作，那这个排名可能更合你的胃口。所以，看排名之前，先得搞清楚它的评价逻辑是什么。

不过，虽然没有官方排名，但从各个榜单和实际情况来看，有几类学校是公认的强。

第一梯队，基本就是那些传统的计算机强校，也就是我们常说的“C9”联盟里的一些学校。比如北京大学、清华大学、复旦大学、上海交通大学、浙江大学、中国科学技术大学、南京大学、哈尔滨工业大学和西安交通大学。这些学校的计算机科学底子厚，师资力量雄厚，科研实力也很强。数据科学本身就是计算机科学的一个分支，所以这些学校办这个专业，可以说是“降维打击”。

北京大学和清华大学就不用多说了，基本是天花板级别的存在。北大在数学和统计学方面有传统优势，这对于数据科学的理论研究非常有帮助。清华的计算机系更是亚洲顶级，工程实践能力超强。这两个学校的数据科学专业，无论从哪个角度看，都是顶尖的。

复旦大学、上海交通大学、浙江大学这几所在华东地区的顶尖学府，数据科学专业也办得风生水起。它们的优势在于，地处经济发达地区，能接触到大量的企业合作项目和实习机会。比如，上海和杭州聚集了国内最多的互联网和金融科技公司，这些公司对数据科学人才的需求是海量的。在这些学校读书，意味着你还没毕业，就已经半只脚踏进了业界。

中国科学技术大学，虽然学校整体风格比较低调，但学术水平是实打实的硬。它在人工智能和数据挖掘领域有很多厉害的老师，学风也特别扎实，适合静下心来做研究。

第二梯队，是一些在计算机或相关领域有突出特色的“985”和“211”高校。比如北京航空航天大学、北京邮电大学、华中科技大学、电子科技大学、西安电子科技大学等。

北航和北邮在北京，行业资源和地理位置优势明显。北航的计算机和软件工程很强，北邮在通信和信息技术领域是老大哥，这两个学校的数据科学专业都和自己的优势领域结合得很好。华中科技大学的计算机专业，被很多人称为“南方小清华”，实力不容小觑。电子科技大学和西安电子科技大学，在电子信息和网络安全方面是国内顶尖，它们的数据科学专业也带有很强的行业烙印，毕业生在相关行业非常受欢迎。

除了这些传统的计算机强校，还有一些学校也值得关注。比如中国人民大学，虽然是文科强校，但它的统计学是全国第一，后来成立了信息学院，数据科学专业也办得有声有色，尤其是在和金融、经济等社会科学结合方面，有独特的优势。对外经济贸易大学和中央财经大学这类财经类顶尖院校，它们的数据科学专业，主要服务于金融量化、风险控制等领域，目标非常明确，毕业生就业质量很高。

说了这么多学校，其实想表达一个核心观点：别死盯着排名看。排名只是一个参考，更重要的是看这个学校的专业方向、师资力量、课程设置以及所在城市的产业环境，是不是符合你自己的发展规划。

怎么看呢？我给你几个具体的建议。

第一步，去学校的官网查。这是最直接、最可靠的信息来源。你要看数据科学与大数据技术专业设在哪个学院下面。一般都设在计算机学院、软件学院或者新成立的数据科学学院。学院的实力，直接决定了专业的水平。你要看看这个学院有哪些老师，特别是那些教授、副教授，去搜搜他们的简历，看看他们是哪个学校毕业的，主要研究方向是什么，最近几年发表了哪些论文，做了哪些项目。如果一个学院有很多在这个领域深耕多年的大牛老师，那这个专业肯定差不了。

第二步，看课程设置。官网上一般都会公布本科专业的培养方案。你要仔细看看，这个学校的数据科学专业都开哪些课。一个好的数据科学专业，课程体系应该是“三位一体”的：数学与统计学、计算机科学、以及一门或多门应用领域的知识。

数学和统计学是基础，微积分、线性代代数、概率论与数理统计这些课是必须的，而且深度不能浅。计算机科学是工具，编程语言（比如Python、R）、数据结构与算法、数据库、机器学习、深度学习这些核心课程也必须有。应用领域的知识，就是看这个专业偏向哪个方向，比如金融、医疗、交通、商业分析等。课程设置能直接反映出一个学校对这个专业的理解，以及它的教学资源和侧重点。

第三步，看科研和实践机会。数据科学是一个实践性很强的专业。光听课、刷题是不够的，必须得动手做项目。你要看看这个学院有没有相关的实验室，老师们有没有在做什么有趣的项目。学校会不会提供一些参加数据挖掘竞赛（比如Kaggle、天池）的指导和支持？有没有和企业合作的实习项目？这些实践机会，对你积累经验、找工作或者申请国外的研究生，都非常重要。

第四. 城市也很重要。你在哪个城市上大学，很可能会影响你毕业后的第一份工作。北京、上海、深圳、杭州这些一线城市，聚集了最多的科技公司和数据科学岗位，机会多，薪水也高。在这些城市上学，你更容易找到高质量的实习，接触到行业最前沿的信息，建立自己的人脉圈。这是一种无形的资源，对长远发展很有帮助。

所以，选学校和专业，就像谈恋爱，没有最好的，只有最合适的。先想清楚自己未来想做什么，是想做算法工程师，还是数据分析师，或者是想继续读研深造。然后根据自己的目标，去匹配学校的资源。排名高的学校，整体资源肯定更好，但竞争也更激烈。一些排名没那么靠前，但在特定领域有优势的学校，可能更适合你。最关键的是，你要主动去收集信息，去做独立的判断，而不是被各种排名牵着鼻子走。