数据科学是近年报考热度较高的专业之一，热度之下，争议也不小。围绕数据科学，网上一直有“千万不要学数据科学专业”“学数据科学后悔死了”之类的说法。究其原因，主要跟学生自身因素有关。
如有的学生高考分数偏低，能选的院校层次有限，学习平台和资源一般，读下来自然觉得收获不大；也有学生报考前没有了解数据科学的学习内容，入学后才发现课程难度和学习方式和想象中不同，久而久之对专业产生了负面情绪。
一、千万不要学数据科学？
这显然是片面的。任何专业都有其长处与短板，最终能学到什么、发展得怎么样，关键还是因人而异。归纳起来，不推荐数据科学的声音主要集中在以下两点：
①学校实力太参差
数据科学是近几年最热的专业之一，几乎所有理工科院校都开设了相关专业，招生规模扩张很快。
但不同学校的培养质量差别很大：实力强的院校有成熟的实验室、项目课程和校企合作，学生能参与真实项目；一些学校则是师资紧张、课程滞后，教学还停留在课本和考试上。
IT行业最看重实际能力，如果四年只是“上课、考试、拿学分”，毕业时很容易在面试中露怯。
②学习难度较大
从课程设置看，数据科学需要系统学习专业核心课程：数据结构与算法、图与网络、数理统计学、最优化理论与算法、实用统计软件、统计计算、时间序列分析、数据挖掘、统计机器学习、多元统计分析等内容，这些都要求比较扎实的基础。
数据科学对数学和逻辑思维要求较高。高等数学、线性代数、概率统计、离散数学等是基础，数据结构、算法、操作系统、计算机网络等核心课又都有一定难度。
技术更新很快，课堂上学的知识往往滞后于行业，需要学生自己花大量时间自学、写代码、做项目。
可以说，这个专业“师父领进门，修行在个人”，不肯主动学习的话，很容易被同专业的人甩开。
二、学数据科学专业后悔死了？
数据科学专业肯定有学习的价值，不能因为学习辛苦就全盘否定。在相关行业持续发展的背景下，国家和社会对专业人才的需求依然旺盛。
从培养目标看，数据科学主要培养掌握数学、计算机、统计学等数据科学相关领域基础理论知识的专业人才；从就业去向看，毕业生大多从事交通、互联网+行业、金融投资业、大型商业、高端制造业和政府部门等从事数据分析、数据挖掘、风险评价等应用和研究工作、或在相关领域从事教学科研工作等工作。
数字经济持续发展，各行业对信息技术人才的需求依然旺盛，这也是数据科学热度居高不下的原因。
就业去向主要有：①互联网与软件企业：软件开发、测试工程师；②各类企业的信息化岗位：运维工程师、系统管理员；③升学深造与科研：考研后从事算法研究、技术研发。
除了互联网公司，银行、制造、医疗、政务等行业也都在大量招聘技术岗位，选择面较广。
因此，如果考生的分数不足以选择该专业中实力较强的学校，建议结合自身情况，慎重考虑其他专业。
如果选择了数据科学，一定要保持自学的习惯。多写代码、多做项目，把GitHub、竞赛、实习经历变成自己的作品集。
大学期间争取参加一两个学科竞赛或开源项目，这比单纯的绩点更能证明能力。
同时不要只学一门语言，算法、数据结构、操作系统这些基础要打牢，它们决定了你能走多远。
为了让同学们了解数据科学实力较强的高校都有哪些，下面整理了软科2026年中国大学数据科学专业排名，供大家参考：
