数据科学（DS）专业的毕业生拥有广泛的就业选择和较高的薪资水平。以下是一些主要的就业方向：

数据科学家：

负责建立统计模型、设计实验、发现数据洞察等，需要扎实的数学功底和编程技术，如Python等。

数据工程师：

建立数据科学的pipeline，熟悉大数据平台如Hadoop和Spark，具备良好的编程能力，但对统计建模的要求相对较低。

商业分析员：

专门从事行业数据搜集、整理、分析，并通过数据对相应行业进行调研，岗位名称可能包括咨询师、数据分析师、统计分析师等。

行业分析：

在金融、医疗、市场分析、互联网、金融投行等行业中，从事具体行业相关的数据分析、决策支持等工作。

企业战略分析：

在咨询、银行与投资行业，进行企业战略分析等工作。

医药行业：

在医药行业中，从事数据分析、临床试验研究等工作。

互联网大厂：

如IBM、Amazon、Facebook等公司的数据分析、决策分析等岗位。

金融投行公司：

从事行业分析、企业战略分析、量化分析等工作。

创业：

DS专业毕业生也有潜力进入创业领域，利用数据科学技能创办公司或参与创业项目。

建议

选择岗位时，考虑自己的兴趣和职业规划：不同的岗位有不同的技能要求，选择与自己兴趣和长期职业规划相匹配的岗位有助于在职业生涯中取得更好的发展。

提升技术能力：数据科学领域技术更新迅速，持续学习和提升编程技能（如Python、R等）以及统计建模能力是非常重要的。

积累实际经验：通过实习、项目经验等方式积累实际工作经验，有助于在求职过程中脱颖而出。

关注行业动态：了解不同行业的数据需求和发展趋势，有助于选择更有前景的就业方向。

综上所述，DS专业在国内的就业市场上有很好的表现，并且提供了多样化的职业路径和较高的薪资待遇。