又到一年高考時，又要填志愿，很多人問：“想從事大數據行業的話，報什么專業比較好???”剛好一些同學也有類似問題，今天系統解答一下。

[[335317]]

直觀感覺是：從事數據相關工作和學什么專業沒啥關系。特別是，如果把眼光放到部門級領導或以上，就更跟專業沒啥關系了。陳老師接觸超過200個企業，沒有看到特別集中的專業，可見后天努力比先天選專業更重要。但是專業、學校、學歷是大家求職的敲門磚。特別是高等教育越來越普及，即使都是敲門磚，某些磚還是更好使的。所以可以按敲門的好使喚程度排排序。

第一位：應用數學

陳老師本人就是被這四個字拖下水的。因為普通大眾都對數學兩個字深有敬畏。一聽說這哥們居然讀大學敢讀數學，心中一股：臥槽牛X啊!之情便油然而出。如果是985的應用數學，那哥們，就你了。于是各種數據相關的事都會優先拉上你干。明明我研究生是學管理學的。可who care!這數據的活就該你干，你不行你也得上……

第二位：計算機相關專業

近年來企業招的數據分析師，其實大部分應該叫：數據程序員。基本上都是進公司跑數據的，不做啥“分析”，因此計算機相關專業會有優勢。畢竟寫代碼寫的多嗎。數據倉儲，算法這些就更依賴開發能力，這本來就是計算機專業的范疇。

第三位：市場營銷、企業管理專業

實際上，真要做分析的話，需要懂商業知識+有分析思路，這一點文科生會更擅長。而且市場營銷、企業管理等專業一定會學市場調查。因此對于數據處理、數據分析的基本操作是了解的。未來走咨詢、數據運營、數據分析、市場研究、行業研究的路線是很OK的。

第四位：心理學、社會學

不要小看這兩個專業，這兩個專業對于數據的應用能力絕對遠遠超過上邊三個專業。知乎注明數據大V chenqin就是搞社會學的，那數據分析能力壓倒一大堆只會跑數的表哥。心理學里提假設、設計實驗、采集數據、驗證假設的思路，就是數據分析的思路，一毛一樣。因此這兩個專業的數據部門領導還挺多的。

第五位：統計學

和應用數學相反，這是個被名字拖累的專業。人們往往懼怕數學，但一聽統計就覺得：好一般哦。是不是就是掰指頭數數的。嚴重低估了統計學的專業性。其實統計學是很適合做數據相關工作的。學統計的同學們思路活躍一點哦。

其他專業：其實完完全全和數據沒有關系的專業很少。因為幾乎所有的理工專業都要做實驗，都設計數據、統計等理論，幾乎所有文科專業都要學市場調查，都要搞實證研究。更本質的看，數據分析是一種技能，人人可以學，學了都有用，數據倉儲才是相對專業的IT范疇。這是個要用數據說話的年代，懂點數據相關知識挺好的，工作學習兩不誤。

另：順便把其他影響因素也一起說了。如果把眼光放到部門級領導或以上，你會發現，適合在數據領域成功的特征還有：

學校&學歷：越高越好

985≥普通本科，研究生≥本科生。不要迷信那些所謂

“大專學生自學java三年年薪百萬”

“高中輟學搬磚自學ios開發年薪百萬”

“初中輟學自學python成為數據科學家進入BAT”

一類的鬼話。現在高等教育這么普及，對在校生而言，就是學歷越高，學校越好越吃香。如果你還在學校，還有改變學歷和學校的機會，一定要努力一把。如果已經工作了就算了。

星座：處女座

點評：你以為是擅長思考的天蝎……才不是呢，哈哈。這是個很玄學的現象：十個數據部門領導六個處女座。可能因為處女座比較糾結，做的東西很細，因此深得大老板賞識。

Pdp性格：孔雀

點評：你以為是擅長思考的貓頭鷹……才不是呢，哈哈。這又是很玄學的現象：十個數據部門領導五個是孔雀。可能因為數據部門比較容易被冷落，孔雀張揚能來事，更容易讓大老板看到成績。

特別提醒：

大學不是職業培訓學校，更不是企業的新員工入職培訓。所以大學學的課沒法直接用到工作上是很正常的。如果有：培訓培訓就上崗的想法，應該直接去讀技校，不要上大學了。想提升實操能力就去找實習，從最基礎的地方做起。搬搬磚再回來看看理論，會有更多深刻的認識。

大學能給到每位同學的資源，包括未來的老公/老婆，包括身份認同、包括社交圈子、包括見識增長、包括底層能力提升、包括求職/創業的敲門磚，都是很寶貴的資源。所以不要一門心思的琢磨怎么在四年后當一頭合格的社畜，有的是各種選擇留給大家，不要辜負了美好時光才是。

祝愿每位學子不負韶華，學有所成。