数据科学是一个涵盖多个领域的交叉学科，其就业前景广阔，涵盖了数据分析、机器学习、统计学等多个方面。以下是一些主要的就业方向和推荐的学科：

数据科学与大数据技术

就业前景：该专业是教育部提出的新工科专业，主要利用数据与科技相结合，满足社会发展的需求，并为当下培养人工智能、大数据、云计算等行业急需人才。就业率非常高，薪资水平也较为可观。

推荐岗位：数据分析师、数据工程师、数据科学家等。

计算机科学与技术

就业前景：该专业不仅教授学生编程、软件开发、系统分析等技能，还包括了大数据相关的课程，如数据库管理、数据结构和算法设计。这些知识对于理解和处理大规模数据集至关重要。

推荐岗位：软件开发、系统架构设计、网络安全、数据仓库专家等。

统计学

就业前景：统计学专注于数据的收集、分析、解释和展示。这个专业的学生将掌握使用统计方法来解决实际问题的能力，这在大数据分析中尤为重要。

推荐岗位：统计分析师、生物统计师、市场研究分析师等。

信息与通信工程

就业前景：涉及信息传播的速度和网络技术的发展，特别是在5G技术的推动下，该专业的人才需求量大。

推荐岗位：软件设计、网络配置、应用软件开发等。

网络信息安全

就业前景：在信息数据时代，信息泄露问题日益严重，因此网络信息安全的专业人才需求量大。

推荐岗位：网络安全工程师等。

大数据开发

就业前景：包括数据工程师、大数据架构师、大数据运维工程师等岗位，这些岗位在企业和政府机构中都有广泛的需求。

推荐岗位：数据工程师、大数据架构师、大数据运维工程师等。

数据分析

就业前景：数据分析师和数据科学家是数据分析领域的主要岗位，他们利用数据提供业务洞察，帮助企业做出数据驱动的决策。

推荐岗位：数据分析师、数据科学家等。

机器学习与人工智能

就业前景：随着人工智能和机器学习技术的发展，这些领域的专业人才需求量大，尤其是在医疗、金融、交通等行业。

推荐岗位：机器学习工程师、人工智能工程师等。

建议

选择数据科学相关专业的建议包括：

兴趣导向：选择自己感兴趣的方向，如数据分析、机器学习或大数据开发等。

技能提升：除了专业知识外，还需提升编程能力（如Python、SQL等）和统计学知识。

实践经验：通过实习、项目经验等方式积累实际工作经验，提升自己的竞争力。

持续学习：数据科学领域技术更新迅速，需要不断学习和跟进最新的技术和工具。

这些建议将有助于你在数据科学领域找到理想的就业机会。