每年这个时候，大数据方向总是被问得最多的几个选择之一。分数出来之后，很多处在二本位置的考生和家长会反复琢磨：这个分数能报吗？学得明白吗？毕业之后出路怎么样？
这些问题确实很现实。下面就把二本考生可以关注的大数据相关方向、择校思路和大学四年怎么安排，逐一梳理清楚。
二本分数段，这几类方向可以重点关注
二本院校的大数据方向有一个共同特点：偏向应用型培养。学校教的东西，更多是为了让你毕业之后能直接上手干活，而不是让你去做算法层面的研究。这和更高层次院校的培养定位有明显区别。
在这个前提下，二本院校里挂着"大数据"名头的方向，大致可以分成四类：
数据科学与大数据技术
这是最直接对应大数据的方向，一般设在计算机学院。课程偏硬核------Python、Java、数据库、Hadoop、Spark、数据挖掘，基本都要涉及。就业面相对最宽，可以往大数据开发方向走，也可以做数据分析相关工作。
适合什么样的学生？数学基础不算差，至少不排斥逻辑推导，愿意在代码上花时间。有些院校这个方向的录取线比省控线高出不少，竞争还是比较直接的。
大数据管理与应用
这个方向一般放在商学院或管理学院，课程偏"软"------SQL、数据可视化、商业智能、运营分析。编程要求比前一个低一些，更强调用数据去解决业务问题。适合数学不太吃力、但对商业逻辑比较敏感的学生。
信息管理与信息系统（大数据方向）
不少二本院校的信管专业，这两年都加了大数据方向的课程模块。门槛比前两个低一些，分数友好的学校更多。适合分数不太够前两个方向、但又想切入大数据赛道的同学。
计算机科学与技术（大数据方向）
很多二本院校的计算机专业，大二或大三会分方向，其中就有大数据方向。你先进计算机专业，后面再选。好处是就算以后不想干大数据了，计算机的底子还在，转后端、转测试都有路可走，选择面更宽。
选学校，三个原则比较实用
原则一：优先选有实操条件的学校
二本院校大数据方向最大的坑，就是课程偏理论、动手机会少。去查这个专业的培养方案，如果看到"项目实训""校企合作""实验室"这些字眼比较多，说明学校在实操环节有投入。如果课程表上理论课占满，就需要慎重考虑了。
原则二：结合数学基础做选择
"数据科学与大数据技术"就业面更宽，可以做开发也可以做分析，但课程里数学和代码的比重不低。"大数据管理与应用"对数学的友好度更高一些，适合数学不算突出的学生。
原则三：关注学校所在的城市
大数据这行，实习经历非常关键。学校在产业资源较少的城市，周边没有像样的公司，找实习都比较费劲。尽量选产业聚集度高的城市，实习机会多很多。
大学四年，节奏怎么把握
不管你选了哪个方向，有一句话可以记住：学校教的是基础框架，真正的竞争力来自课外自己积累的东西。
大一：把Python和SQL学扎实。 这两样是后续很多工作的基础工具。数学课也别放松------概率论、线性代数后续做数据分析的时候会反复用到。
大二：开始尝试小项目。 爬点公开数据做分析，或者用Kaggle、天池这类平台上的数据集练手。做一个完整的分析报告------从数据获取、清洗、分析到结论呈现，整个流程走一遍。这个阶段可以了解一下行业里通行的一些能力认证框架，比如CDA数据分析师认证，它不限专业、零基础可学，Level 1聚焦SQL、统计学和可视化，没有工作经验要求，大二完全有能力准备。
大三：全力找实习。 第一份实习可能去不了特别大的平台，这很正常------先去中小型公司，只要跟数据沾边就去做。SQL取数、报表制作、数据清洗，什么活都接。有了实习经历之后，后面再找工作时简历上就不空了。
大四：认真准备秋招和春招。 简历上如果有行业认证、至少两个完整项目、一段实习经历，这三样组合在一起，哪怕学校背景一般，也能拿到不少面试机会。面试的时候能用自己的话讲清楚做过什么、怎么做的、解决了什么问题，比堆砌技术名词管用得多。
为什么推荐考？
CDA数据分析
✅CDA数据分析师含金量如何？CDA数据分析师是数据领域认可度高的证书。受到了人民日报、经济日报等媒体的报道。
✅CDA企业认可度如何？CDA企业认可度非常高，很多企业招聘时注明CDA数据分析师优先，对找工作非常有帮助。很多银行、金融机构的技术岗会要求必须是CDA数据分析师二级以上的持证人。中国联通、央视广信、德勤、苏宁等企业，把CDA持证人列入优先考虑或者对员工的CDA考试给补贴。
✅CDA持证人的就业方向广泛，可在互联网大厂做数据分析师、金融银行技术岗、商业智能顾问、市场研究、产品、运营等多个领域发展。行业薪资水平也颇具竞争力，起薪通常在15K以上，且行业缺口超200万
几句实在话
二本读大数据，不意味着低人一等。这个行业的真实情况是：市场上需求量最大的不是算法研究员，而是能把数据用起来的人------能写SQL取数、能做清洗、能做出让业务方看懂的报表、能解释清楚数据背后发生了什么。
这些工作占据了数据岗位的大部分，而它们对学历的要求远没有对"熟练度"的要求高。选对了方向，踩准了节奏，这个起点一样能在数据行业站稳。
关键就三件事：尽早明确自己是走技术还是走业务，在校期间拿下一份行业认可的能力证明，