随着大数据概念的普及，似乎每个人都在期待学习较新的大数据技术，以赶上时代潮流。但在就业与专业的关系这个问题上，我总是觉得没什么关系，而且从事数据相关的工作和学习什么专业关系都不大。特别是把眼光放在部门以上，与专业更无关系，接触过几百家企业，但没有看到专业特别专注，可见后天努力比先天选专业更重要。但专业、学校、学历是大家求职的敲门砖。尤其是高等教育越来越受欢迎，即使是敲门砖，总有一些砖比别的好。

下面我们就来介绍一些比较适合大数据产业的“砖块”。

一：数学

由于科学技术的发展，数学专业与其它专业的联系日益密切，因此数学专业知识也得到广泛应用。一见到大数据，就会想到一个与数据有关的行业必须使用数学。

比如，数据分析员的职位需要专业的数学功底和严密的逻辑思维，而扎实的逻辑思维则来自扎实的数学功底。

而通晓数学的同学则更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对任何在分析过程中出现的命题，都应能证明其正误。

二：计算机相关专业

学计算机专业的同学可以从事数据研发/开发工程师，数据挖掘/机器学习工程师，对编程技术要求更高。近几年来企业招聘数据分析人员，其实大部分应该叫：数据程序员。基本都是到公司里跑数据，没有做什么“分析”，所以计算机相关专业会有优势。写字要多写啊。而数据仓库、算法等则更依赖于开发能力，这本属于计算机专业的范畴。

三：市场营销、企业管理专业

资料分析经常需要为企业的营销决策提供支持，这需要懂得营销。真的要做分析了，要懂得商业知识+有分析思维，在这点上，文科生会比较擅长，有营销背景的数据分析师思路会比较清晰、开阔。又因为这些专业涉及市场调研，所以对数据处理、数据分析这一基本操作要懂得，让他做竞争分析时，他就会想到波特五种力量;让他做环境分析，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科特勒用户决策过程。将来在咨询、数据运营、数据分析、市场研究、行业研究等方面进行合作。

四：心理学、社会学

别小看这两个专业，这两个专业对于数据的应用是非常高的。一家名叫Vchenqin的知乎数据大V做社会学，它的数据分析能力胜过一大堆只能跑数人。

心理学家提出假设、设计实验、收集资料、验证假设的思想，即是资料分析的思路。所以两个专业的数据部门主管还是相当多的。

事实上，完整与数据无关的专业很少。由于几乎所有的理工专业都要做实验，都是设计数据、统计等理论，几乎所有的文科专业都要学市场调查，都要搞实证研究。

更为重要的是，数据分析是一门技能，人人能学，学过都有用，数据仓库是相对专业的IT范畴。这个时候要用数据说话，懂一点数据相关知识就能更好的服务工作和学习。