数据科学专业、大数据技术专业、软件工程专业，哪个专业的人才市场需求量更大？

未来对于大数据相关专业的人才需求量要远大于软件工程专业。原因有以下几个方面：

第一，未来各个企业、组织 、机构都需要大数据人才完成数据的价值化分析处理，这个需求量是巨大的，而且是持续的。

第二，随着云计算的发展，定制化软件的开发将逐渐采用PaaS的方式完成，这就导致目前散落在广大企业中的软件开发团队逐渐集约化、专业化，其中必将有一大部分程序员要面临转型。从目前的市场发展情况来看，不少传统程序设计人员已经开始转向大数据领域，尤其是Java程序员居多。

第三，大数据人才具备软件开发的能力。大数据人才的知识结构包括三大部分内容，分别是计算机、数学、统计学，其中软件编程是大数据开发人员的基本能力之一，所以大数据人才取代一部分软件工程人才是一个必然。

随着物联网、云计算、大数据的发展，人工智能也加速了发展的进程，未来大数据与人工智能的结合将更加紧密，所以作为程序研发人员来说，未来一定要掌握大数据知识。

说一点个人的看法，仅仅只是从纯粹「需求量」的角度来分析。

（1）从长远的未来来看，最终，会有一些专业的大型数据服务公司提供专业的云平台和云服务，而不是每个企业都需要维持自己的系统。因此，从这个意义上来看，「大数据技术」相关的专业的市场需求可能相对比较小，不过，熟悉相关的技术可能更加有助于进入大型的企业。

（2）对于较为小型的企业，独立开发相关的软件成本显然过高，现在我们也已经能看到这种趋势，从软件开发到App开发，再到小程序开发，开发的门槛也在不断降低，因此从长远来看，软件工程的需求方面其实也没有那么大。

（3）而由于数据的收集开始变得越来越容易，数据科学可能会有较大的需求——然而，这种需求很可能是基础性的，企业很可能未必会需要一个专门的「数据科学家」，而是希望有一个能利用数据帮助企业进行运营管理等实际业务的人。

数据科学专业、大数据技术专业以及软件工程专业，这三个专业其实可以从三个后缀来看。我们可以看到这里面的三个专业分别是科学、技术和工程，但是又都指向类似的领域。所以也就是说在数据时代，我们来看一下科学、技术和工程的人才需求分别有多大。总体上来说，任何一个领域里面，科学所需要的人数相对会比较少一些。因为科学往往是偏向于研究的，所以在这里面的话，可能更多的是占据一些未来发展的制高点之类的，相对人数来说最少，但是要求更高。在科学、技术和工程这三个领域中，工程又是最偏向于应用的，所以这个领域来说是需求人数最多的。所以在上面这三个专业里面，软件工程需求的人数会最大。相比于科学和工程来说，技术的开发可以往两头去转，其市场需求人数也会介于两者之间。

目前来说需求都挺大的，不过数据科学更有前途为什么呢？

先说软件工程，一般的软件工程专业就是学习java，c，c++，Android，javascript等语言，这几个可能全学也可能就学其中的几个。这些语言都是活了十年以上的语言了，后端的，前端的，手机端的语言都有，火了这么长的时间，会的人当然更多，牛人当然也就多，虽然这些语言的需求一直也不少，不过从头开始学习竞争难度相当大。你需要有一两年以上的沉淀期才能具备竞争力。

而数据科学，虽然大数据也发展了十几年时间了，但是由于计算机硬件，计算机速度的原因，发展比较缓慢，一直都在摸索，各种框架争芳斗艳，直到最近几年，随着计算机的计算速度越来越快，硬件越来，越好，才给了我们处理大量数据的能力，而无数的实例已经证明，数据就是金矿，我们通过分析大数据可以从中找出很多我们以前不曾注意的问题，能给商业，科学等带来巨大的利益和进展，所以大数据工程师也越来越吃香，前景不错。