其实你爸爸说的没错，巨量是近几年才比较热门的项目
去年8月的华尔街日报有报导他们年薪约莫300,000美金
(我在大陆不能开华尔街，有空可以google)
在纽约这些人遇到金融海啸企业无法再雇用这群资料科学家时他们是转往财务工程
这也说明了一件是他有点类似研发人才，当然有时也可能附在客户资料的研究中，
例如消费者金融、线上游戏公司都需要这样的人
但也意味着若整个市场状况都很差时，公司可能先砍这些人
我去年暑假在做这块的实习时特别觉得无力。
巨量、大数据往往在于一些大型公司愿不愿意提供原始数据，
这意味着当台湾许多公司都不是直接面对市场的大型公司时，台湾很难有这块市场
当时我也跟一位统计系出身后来念资工的朋友聊，
我们对于很多学校开设学程、系、学院赶潮流觉得十分无奈。
大数据的确是用到很多统计的概念，
但你要说他是统计?他本身不就是来取代统计的吗?
可是很多学校的课程几乎都以程式设计+统计课程作为这类人才培养的方式
但若是仔细去探究这块，往往你更需要的是资工能力+观察力
忘记看什么文章了，他就提到资料科学家有时更需要某方面的经验，
例如他负责电商，那他可能就要有相关工作经验或是在那个产业待一阵子，了解状况。
当然你也可能说
大数据最一开始不就是google工程师发现好像有什么全球性的传染疾病要出现了
工程师跟疾病防治专家一点关系都没有啊!
那这时就要提去年暑假出来的一个利用大数据所作的论文，
哈佛大学有个研究发现当iphone要出新机时，网络上搜寻iphone变慢的数量会增加
而他以三星作了一个比较，认为可能会有{设计报废}的策略
但其实两者搭载的作业系统不同，而苹果一向走在手机市场的最前方，
过新的软件若更新于旧型手机自然也会有太多的负荷。
因此要做资料科学往往还是要有相关领域的经验比较好。
另外，这里无意战学校，但有时出路有点现实
资料科学再夯，他的职缺其实有限，试问当你以东吴巨量毕业时，你的被取代性?
若你还是对巨量很有兴趣，何不主修资讯管理并选一些巨量的课程即可。
一来你毕业仍然能走巨量相关产业
二来当巨量这块不太好找工作时，资管相关工作你也可以选择
※ 引述《gino9955 (临江)》之铭言：
: 小弟6间全部放榜 中了东吴的资管和巨量 在跟父亲(资讯背景)提到想读巨量资料的时
: 候 他提出几点 读巨量的风险
: big data 和其科系都是近几年的热门项目
: 但有别于资讯管理相关已经发展十、二十年已经有完整出路和教学体系的情况，巨量资料
: 不一定能维持这么久的热度 而新的东西也意谓著教育的方案不成熟 可能无法符合企业
: 需求 甚至是在企业中无法找到自己的定位
: 想请问版友有其他不读巨量资料的理由吗？