统计学和数据科学与大数据技术都是与数据分析领域有关的学科，但它们是两个不同的概念，有着明显的区别。下面赶考猫就带大家了解一下统计学和数据科学与大数据技术专业，介绍一下它们的区别，便于考生根据自己的需要、兴趣和职业规划进行选择。
一、统计学和数据科学与大数据技术专业对比
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推测所测对象的一个本质，甚至预测对象未来的这样的一个学科。简单的说，其实他就是获取数据之后，从数据中获得信息，得到结论。
数据科学与大数据技术，不只是涉及到统计学，还有数学、计算机及各行业的学科内容。是学科交叉融合的一门新兴专业。数据科学与大数据技术专业为2015国家新增专业，首批仅北京大学、中南大学和对外经济贸易大学三所学校申报成功。
二、统计学和数据科学与大数据技术的区别
区别1：培养目标不同
「统计学」主要通过利用大量数据进行量化分析，总结出一些经验规律，做出后期推断和预测，从而为相关决策提供依据和参考，其不仅仅是统计数字，还包含了调查、收集、分析、预测等，应用范围十分广泛。
「数据科学与大数据技术」综合运用统计学、计算机科学、应用数学等学科提供的现代数据分析工具和方法从数据中自动寻找规律或者有价值的信息。
具体来说，它是运用概率统计、并行与分布式计算、人工智能、机器学习等综合知识研究来自工业、生物医疗、金融证券和社交网络等众多领域的较大规模或结构复杂数据集的高效采集、高效存储、高效管理、精确建模、深入分析和精准预测的新兴交叉学科。
区别2：课程设置不同
（1）统计学
一般来说，统计学专业的核心课程无外乎三个方面——数学、计算机和经济。若对该专业的核心课程进行分类，可大致归结为以下3种∶
数学相关的核心课程：数学分析、几何学、常微分方程、概率论、抽象代数、复变函数等；计算机相关的核心课程：计算机应用基础、程序设计语言、数据库管理系统、计算机网络、数据结构与算法、深度学习等；
经济相关的核心课程∶计量经济学、经济预测与决策、金融数学、证券投资与统计分析等。
（2）数据科学与大数据技术
二若对数据科学与大数据技术专业的核心课程进行分类，可大致归结为以下3种∶
·数学相关的核心课程∶概率论、数理统计，应用多元统计分析，实变函数9，应用回归分析，贝叶斯理论与算法，统计计算等；
计算机相关的核心课程：程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论等；
数学&计算机结合的核心课程：应用时间序列分析，自然语言处理导论，人工智能，深度学习等。
区别三：就业方向
根据统计学就业方向侧重点的不同，大致可以分为三大类∶金融类、算法类、数据分析类。
根据数据科学与大数据技术就业方向侧重点的不同，大致可以分为两大类：大数据研发类与大数据应用类。
区别4：适合人群不同
（1）统计学
统计学专业的目标是培养养既能够从事统计学相关的理论研究、又能够从事数据分析和人工智能等 方面的实际应用工作的德才兼备的综合性人才。
统计学属于数学大类，更侧重理论，比较底层，对数据建模和前处理较为感兴趣的同学，可以重点考虑一下。
（2）数据科学与大数据技术
数据科学与大数据技术专业的目标是培养学生掌握计算机理论和大数据处理技术，系统地培养掌握大数据应用中各种典型问题解决办法的人才。
三、统计学和数据科学与大数据技术哪个好
统计学和数据科学与大数据技术都是好的专业，没有绝对的好坏之分，就业前景都较好。至于哪个更好，这取决于个人的兴趣和职业规划：
1、选择统计学类专业，应具备扎实的数学基础，后继课程的学习离不开数学能力的培养。
现代的统计学专业是在随机抽样基础上建立的推断统计学，在专业课程中，概率论是基础课程，其次是数理统计。基本的统计方法包括回归分析、多元统计分析、抽样调查、试验设计、时间序列分析及描述性统计等，是主要的专业课程。具备良好的专业素养也能为将来的继续深造打下基础。
2、选择数据科学与大数据专业，要仔细选择就读院校。
因为新办这个专业院校的太多，所以选择这个专业，应该看学校原来是不是有基础？有没有开设数据相关方向的研究生专业，博士生专业，研究中心、实验室的层次是怎样的？
另外，新增设的专业，交叉学科，课程任务繁重，最好要有考研的打算和安排。
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