大数据定义，业界比较认同的是4V说法，但数据量在快速增长，并无严格区分大数据小数据的定量界限。很明显大数据这词本身噱头大于实际。

国外开设类似课程的高校，课程名还是传统的IT，数据库，统计，计算机科学，商业分析或数据科学。堂而皇之叫自己学位是大数据的还真没见着（可能本人孤陋寡闻，也可能是语言差异）。

另据Linkedin 2016年数据，美国数据科学家从业者，约四成博士学历，超过四成硕士学历，其余为本科学历。数据科学高学历扎堆，原因我认为一方面确实要求有很强的研学能力，另一方面，也是更重要的方面，就是数据科学需要足够经验。博士在读时基本就是在工作，数据是真实的，要解决的问题是真实的， 学习过程，是遇到难题解决难题，一切以应用为目的。本科开大数据课程，除了IT和数据库，其他怎么教？难道都用气温臭氧数据？上课教这个可能本身就有问题，忘的要比记的快。

另外大数据行业有很多分支，programming和machine learning方向可以教些算法。data mining和商业智能恐怕要更依赖业务知识。就像没有相关工作经验，名校的MBA课程不会收你。想极端点，数据驱动的企业，这些MBA们需要听你这位数据科学家讲故事，然后制订修改流程，如果你没有一点业务经验的话，即使你的发现确实很有突破性，决策者敢用么？

综上，高校开“大数据”专业，概念大于实际。

想从业，不如从成熟的IT、计算机科学课程学位开头。