金融科技浪潮下，数据科学与区块链专业填报要点

在金融科技（FinTech）快速发展的背景下，数据科学与区块链技术成为驱动行业变革的核心力量。以下是这两个专业在高考志愿填报中的关键要点分析，结合政策导向、学科要求及职业前景，帮生做出理性选择。

一、选科要求与基础能力

1. 数据科学与大数据技术

必选科目：物理+化学（99.5%院校要求），个别院校要求物理+化学+生物（如云南大学）。

核心能力：需具备较强的数学建模、统计分析及编程能力（如Python、R语言），同时需理解金融业务场景。

2. 区块链工程

必选科目：物理+化学（100%院校要求）。

核心能力：需掌握密码学、分布式系统、智能合约开发等技能，并熟悉金融场景的应用逻辑。

二、专业核心课程与技能

数据科学相关专业

课程重点：

数学基础（概率论、线性代数）、统计学、大数据处理技术（Hadoop、Spark）、机器学习算法、数据可视化。

金融领域延伸课程：金融数据分析、量化投资、风险管理。

技能要求：

熟练使用SQL、Python/R语言，掌握数据挖掘工具，具备商业分析思维。

区块链相关专业

课程重点：

区块链原理（共识算法、加密技术）、智能合约开发（Solidity）、分布式数据库、金融科技应用（数字货币、供应链金融）。

延伸领域：区块链安全、监管科技（RegTech）、隐私计算。

技能要求：

熟悉以太坊、Hyperledger等平台，具备区块链系统设计与部署能力。

三、院校选择与行业资源

1. 数据科学推荐院校：

综合类：清华大学、北京大学、浙江大学（大数据处理与人工智能方向）。

财经类：上海财经大学、中央财经大学（金融数据分析特色）。

2. 区块链推荐院校：

技术强校：中国科学技术大学、同济大学（区块链与密码学实验室）、电子科技大学。

应用型院校：成都信息工程大学（首批开设区块链工程专业）、江西软件职业技术大学（职业本科试点）。

四、职业前景与就业方向

数据科学

金融科技岗位：

量化分析师：通过数据建模优化投资策略。

智能风控工程师：利用机器学习防范信贷风险。

行业需求：银行、证券、保险及互联网金融企业均需数据驱动决策人才，薪资普遍在20k-50k/月。

区块链

金融科技岗位：

区块链开发工程师：设计金融领域的智能合约与分布式账本系统。

数字货币研究员：参与央行数字货币（如数字人民币）的技术开发。

新兴领域：供应链金融、跨境支付、DeFi（去中心化金融）等，华为、蚂蚁集团等企业需求旺盛。

五、交叉领域与复合能力

1. 金融+技术融合：

数据科学需补充金融学基础（如宏观经济、金融市场），区块链需理解金融监管与合规要求。

2. 法律与：

区块链需关注数据隐私保护（GDPR）、智能合约法律效力；数据科学需规避算法偏见与风险。

六、填报建议

1. 关注政策导向：

参考《金融科技发展规划（2022-2025年）》中“数据要素应用”和“区块链基础设施”重点任务。

2. 优先试点城市：

北上广深及杭州（阿里、蚂蚁总部）的院校实习资源丰富，更易对接行业需求。

3. 职业认证辅助：

考取“区块链系统应用与设计”“数据分析师”等证书，增强就业竞争力。

总结

数据科学与区块链是金融科技浪潮下的高潜力专业，但需结合自身数理基础和兴趣选择。数据科学偏重分析与建模，适合逻辑严谨的考生；区块链需更强的工程能力，适合热衷技术创新的学生。建议提前了解目标院校的培养方向（如金融科技、供应链等细分领域），并关注行业动态（如央行数字货币、AI监管科技）以规划职业路径。