大数据既属于‌工科‌也属于‌理科‌，具体归属取决于应用场景和研究方向。‌核心亮点‌：

• ‌工科属性‌：侧重技术实现（如分布式计算、数据存储）和工程应用（如商业分析、系统开发）。
• ‌理科属性‌：涉及数学建模、算法理论（如统计分析、机器学习基础）等基础研究。

1. ‌工科视角：技术实现与工程应用‌

• ‌技术工具‌：依赖Hadoop、Spark等工程框架处理海量数据，强调系统搭建和优化。
• ‌场景驱动‌：应用于金融风控、智慧城市等实际领域，需解决实时性、可扩展性问题。

2. ‌理科视角：理论基础与算法研究‌

• ‌数学基础‌：概率论、线性代数为数据建模提供支撑，如聚类算法的数学推导。
• ‌跨学科融合‌：与统计学、计算机科学交叉，探索数据规律的本质。

总结

大数据的工科与理科属性相辅相成：‌工程落地需要理论指导，理论研究依赖技术实现‌。选择方向时，可结合自身兴趣——偏好实践选工科，热衷理论选理科。