大数据科学与大数据技术人才缺口是一个全球性的问题，尤其在中国。随着互联网、物联网、人工智能等技术的发展，数据量呈指数级增长，对大数据科学家和技术人员的需求也随之增加。然而，目前市场上这类人才的供应却远远不能满足需求。
首先，大数据科学是一门新兴的交叉学科，涉及到统计学、计算机科学、信息科学等多个领域。因此，要成为一名合格的大数据科学家，需要具备扎实的数学、统计学基础，以及编程、数据分析等方面的技能。然而，目前高校中开设大数据相关专业的课程数量有限，且课程内容往往偏重理论，缺乏实践环节，导致毕业生在就业市场上竞争力不足。
其次，大数据技术人才的培养也是一个难题。一方面，随着技术的不断发展，新的大数据处理技术和工具层出不穷，如Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及机器学习、深度学习等算法。这些新技术的学习难度较大，需要投入大量的时间和精力进行学习和实践。另一方面，由于大数据技术的复杂性和多样性，企业对于大数据工程师的要求也越来越高，不仅需要掌握基本的数据处理技能，还需要具备一定的业务理解能力和创新能力。这使得企业在招聘大数据技术人才时面临较大的挑战。
此外，大数据行业的竞争也非常激烈。许多企业和机构都在争夺有限的大数据人才资源，导致人才价格不断上涨。同时，由于大数据行业的门槛相对较低，大量非专业的人员涌入该行业，使得市场竞争更加激烈。这进一步加剧了大数据人才的短缺问题。
为了解决大数据科学与大数据技术人才缺口问题，政府和企业可以采取以下措施：
1. 加强人才培养。高校应调整课程设置，增加实践环节，提高学生的实际操作能力；企业应与高校合作，开展实习实训项目，为学生提供实际工作经验。
2. 提高待遇吸引人才。企业应提高大数据相关岗位的薪酬水平，以吸引更多优秀人才加入。
3. 鼓励跨学科学习。鼓励学生在学习过程中关注其他领域的知识，提高自身的综合素质。
4. 加强国际合作。通过引进国外先进的大数据技术和理念，提高国内大数据人才的整体水平。
总之，大数据科学与大数据技术人才缺口是一个复杂的问题，需要政府、企业和个人共同努力来解决。只有通过加强人才培养、提高待遇、鼓励跨学科学习和加强国际合作等措施，才能逐步缓解这一人才缺口问题，推动大数据行业的发展。
