大学的数据科学与大数据专业的利益和劣势是多方面的。以下是一些主要的利益和劣势：

　　1. 就业机会：随着大数据技术的快速发展，对数据科学家和大数据专业人员的需求也在增加。学习数据科学与大数据专业可以为学生提供更多的就业机会，尤其是在科技、金融、医疗和市场营销等行业。

　　2. 高薪工作：由于数据科学与大数据专业的需求量大于供应量，这一领域的工作通常薪资较高。学生可以期望在毕业后获得高薪工作。

　　3. 技术技能：学习数据科学与大数据专业可以使学生掌握各种数据处理和分析工具，如Python、R、Hadoop和Spark等。这些技能在当前和未来的工作环境中非常有用。

　　4. 数据驱动决策：数据科学与大数据专业的学习可以帮助学生理解如何从大量数据中提取有价值的信息，并将其应用于业务决策中。这使得学生能够更好地理解和解决现实世界中的问题。

　　5. 创新和发展：数据科学与大数据专业的学习可以培养学生的创新思维和解决问题的能力。学生可以利用大数据技术来发现新的商业模式、产品和服务，推动社会和经济的发展。

　　1. 数学要求高：数据科学与大数据专业需要具备扎实的数学基础，包括线性代数、概率统计和微积分等。对于一些数学基础较差的学生来说，可能需要额外的努力来理解和应用这些数学概念。

　　2. 技术更新快：数据科学与大数据领域的技术更新非常快，学生需要不断学习和更新自己的知识，以适应不断变化的技术环境。

　　3. 数据隐私和安全：在处理和分析大数据时，数据隐私和安全是一个重要的问题。学生需要了解和遵守相关的法律和道德准则，以确保数据的安全和保密。

　　4. 数据质量和可靠性：大数据往往存在质量和可靠性的问题，例如数据缺失、噪声和异常值等。学生需要学习如何处理这些问题，以确保从数据中得出准确和可靠的结论。

　　5. 竞争激烈：由于数据科学与大数据专业的就业前景好，竞争也非常激烈。学生需要具备出色的能力和实践经验，以在毕业后脱颖而出。

　　总结起来，数据科学与大数据专业的利益包括就业机会、高薪工作、技术技能、数据驱动决策和创新发展。然而，学生也需要面对数学要求高、技术更新快、数据隐私和安全、数据质量和可靠性以及激烈的竞争等劣势。