数据科学与大数据技术专业是一门集数学、统计学、计算机科学等多学科知识于一体的交叉科。该专业的目标是培养具备深厚大数据分析能力和应用技术的高端人才，尤其是在大数据时代背景下，能够通过数据分析来解决实际问题，为社会各行各业提供创新的解决方案。
在课程设置方面，数据科学与大数据技术专业通常会涉及一系列基础性课程，涵盖数学基础和计算机基础。例如，学生需要学习微积分、线性代数、数理统计等数学课程，同时还要掌握计算机组成原理、程序设计基础以及计算机与软件工程的基本概念。专业课程还包括数据科学和大数据技术的核心内容，如数据结构、云计算、大数据平台的应用和数据库新技术等。这些课程的设计旨在让学生全面了解大数据技术的基本理论和技术应用，从而培养他们分析、处理、应用大数据的能力。
数据科学与大数据技术的应用可分为三个主要领域：数据管理、系统开发以及海量数据分析与挖掘。通过深入学习这些领域的相关知识，学生将能够掌握如何应对现实生活中的数据处理挑战。在经济数字化转型的背景下，数据科学与大数据技术的需求日益增加。无论是在金融、、零售，还是在交通、能源等行业，大数据技术都发挥着越来越重要的作用。例如，推荐系统、风险评估、精准营销、智能支付等都依赖于大数据技术的支持。正因如此，数据科学与大数据技术专业的就业前景非常广阔，市场对这类人才的需求也不断上升。
由于数据科学与大数据技术是一门高度交叉的学科，因此它往往不属于任何单一的学科类别。不同的高校根据自身的学科设置和优势，会将该专业隶属于不同的院系。有些学校将其归类为信息学院，部分学校则由计算机学院主办，甚至有些高校设在统计学院或经管学院下。例如，北京大学将该专业归于理学范畴，授予理学学位，而大多数高校则将其归在工学院计算机专业下，授予工学学位。无论学科归属如何，从职业发展、就业率到平均薪资水平来看，数据科学与大数据技术专业都处于较高的水平，吸引了众多学生和用人单位的关注。
数据科学与大数据技术专业不仅涵盖了数学、统计学和计算机等基础学科的知识，还将这些知识融合应用于大数据的管理与分析中，培养具备高度技术能力和创新思维的专业人才。随着大数据在各行业的广泛应用，未来这一领域将成为数字经济中不可或缺的重要支撑。