数据科学与大数据是理学专业，这一观点主要基于以下几个方面的考虑：
1. 学科交叉性：数据科学与大数据涉及多个学科领域，包括数学、统计学、计算机科学、信息科学等。这些学科之间存在交叉和融合，使得数据科学与大数据成为一个综合性较强的理学专业。
2. 应用广泛性：数据科学与大数据在各行各业都有广泛的应用，如金融、医疗、教育、交通、零售等。这些行业对数据分析和处理的需求日益增长，使得数据科学与大数据成为一个具有广泛应用前景的专业。
3. 创新性：数据科学与大数据领域不断涌现出新的理论和技术，如机器学习、人工智能、云计算、物联网等。这些新兴技术为数据科学与大数据专业的学生提供了广阔的创新空间，使他们能够在这个领域中发挥自己的创造力和创新能力。
4. 高薪酬待遇：随着数据科学与大数据领域的不断发展，相关人才的需求也在不断增加。这使得数据科学与大数据专业的毕业生在就业市场上具有较高的竞争力，可以获得较高的薪酬待遇。
5. 社会需求：随着信息化时代的到来，数据已经成为社会发展的重要资源。政府和企业越来越重视数据的收集、分析和应用，以获取竞争优势。因此，培养具备数据科学与大数据技能的人才成为社会发展的必然要求。
6. 跨学科优势：数据科学与大数据专业不仅涉及数学、统计学等基础学科，还涉及计算机科学、信息技术等应用学科。这使得数据科学与大数据专业的学生可以在不同的学科领域进行学习和研究，具有跨学科的优势。
综上所述，数据科学与大数据作为理学专业，具有学科交叉性、应用广泛性、创新性、高薪酬待遇、社会需求和跨学科优势等特点。这些特点使得数据科学与大数据成为一个具有吸引力的专业选择。
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