随着大数据技术应用与人工智能浪潮的到来，统计学、数学、计算机等传统工科专业逐渐转型为新工科专业。什么是新工科专业？主要指针对新兴产业的专业，以互联网和工业智能为核心，包括大数据、云计算、人工智能、区块链、虚拟现实、智能科学与技术等相关工科专业。

统计学、数学、计算机三门学科分别对以后从事数据分析师与数据挖掘工程师有哪些好处？三者之间有何联系？哪个专业对数据类工作发展前景更好？从曙光瑞翼教育面向教育部的产学合作协同育人项目，与大数据、人工智能与云计算等新工科专业或泛IT类专业高校合作的人才培养方案作出详细的解答！

数据分析类工程师典型工作岗位基础技能

分析工程师。熟悉一门以上的开发语言；熟练数据人提取、数据分析和统计分析工具；熟悉分布式系统和算法设计，熟悉常用的分类、聚类、回归、图论等基础算法；了解基本的统计理论和常见的统计模型；具备数据建模理论基础。

数据挖掘算法工程师。熟悉一门以上的开发语言；了解分布式计算框架和大数据处理技术；有一定的数学建模能力；扎实的统计学、数学理论、数据挖掘理论基础；大数据方向挖掘工程师侧重深入了解常用机器学习和数据挖掘通用算法；人工智能数据挖掘方向深入了解机器学习以及深度学习算法和相关框架；熟悉自然语言处理、图形识别以及语音识别等技术。

数据分析类的岗位技能无论是数据分析还是数据挖掘都是统计学、数学、计算机三门学科的综合。需要具备扎实的统计学、数学理论基础，熟悉一门以上的开发语言，通过计算机学科的知识应用，完成一系列的数据分析与数据挖掘的实际操作。

统计学、数学、计算机这三门专业课程与大数据专业课程之间的联系

举例近几年开设的“数据科学与大数据技术专业”开设的课程与统计学、数学、计算机三门学科之间的联系。曙光瑞翼教育是数据中国“百校工程”产教融合创新项目的建设运营方，与合作院校共同开展大数据、人工智能、云计算等新工科专业的协同育人，校企共建的成熟的专业学习方案一般设立以下的课程。

专业基础课程

大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、JAVA编程语言、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（包含高等数学、线性代数、概率论、数理统计）。

专业核心课程

大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算。

专业实训课程

大数据行业项目部署实战、海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战。

在“数据科学与大数据技术”专业的课程学习上，既包含数学、统计学类的传统基础课程，又有基于计算机科学与技术学科为基础数据分析、挖掘类学科，这三者学科之间的联系都是密不可分的。

哪个专业偏向数据类方向的就业前景？

数学、统计学、计算机科学与技术三门学科的就业行业分布数据。

数学专业的毕业生就业数据调查，排行前三的就业行业主要分布于教育/培训/院校行业、新能源、互联网/电子商务；

统计学排行前三的就业行业主要分布于新能源行业、互联网/电子商务、贸易/进出口；

计算机科学与技术排行前三的就业行业主要分布于新能源、计算机科学与技术、互联网/电子商务。

从学科课程相似度以及人才培养方式分析，数学、统计学与计算机科学与技术三者相比，计算机科学与技术的专业课程以及教学方式更贴近数据科学与大数据技术专业；从具体的行业人才需求以及就业方向上看，计算机科学与技术在数据分析与挖掘的岗位技能需求和就业岗位分布更接近，最贴近数据分析与挖掘类工作的专业属于近几年兴起的“数据科学与大数据技术”专业。