北京大学大数据考研

你可以看看国家大数据分析硕士培养协同创新平台的报道，就知道怎么选择了。 从2014年起，中央财经大学、人民大学、北京大学、中国科学院大学、首都经济贸易大学共5所高校，与政府部门和产业界签署合作协议，联合培养大数据分析应用型人才。这五所高校发挥各自在大数据分析领域的特色和优势，由统计学科、计算机学科、经济与管理学科相关学院依托应用统计专业硕士项目，组建大数据分析硕士培养协同创新平台。 首期实验班已经于今年秋季开学。 大数据分析硕士协同创新平台培养的硕士学位由各校颁发，学历中将注明联合培养。其核心竞争力是快速部署从大数据到知识发现和价值的能力，核心内容是面向大数据的统计分析和挖掘技术，培养方案与国际接轨。 你可以争取进入上述高校这方面的招生，前途无量。

北大读统计大数据专业研究生专硕可以转博可以转专业，除了部分艺考不能转专业外，其余专业能够转。　　（一）申请转专业（系）的条件：　　在校本科生在完成大学一年级课程，进入二年级之前，符合以下条件之一者，可以申请转专业：　　1、在某一学科方面确有特长的学生。　　2、因为身体健康原因，经学校指定的医疗单位检查证明不能在原专业学习、但尚能在本校其他专业学习者；　　3、通过转专业能有利于学生自主学习成材，且参加学校的选拔，选拔合格者。　　（二）以下情况之一者不能申请转专业：　　1、新生入学未满一年者；　　2、二年级及以上者；　　3、各类委培，代培生未经委托单位同意转专业者；　　4、艺术类、体育类考生，跨文、理科类别转专业者；　　5、跨高考录取批次转专业者；　　6、已办理试读手续者；　　7、曾转专业或转学者；　　8、专科升入本科者。

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你可以重点考虑应用统计硕士的大数据分析方向。 至于择校，你可以重点考虑中央财经大学等。中央财经大学在国内最早发起大数据分析硕士培养，与北京大学、中科院大学、中国人民大学、首都经济贸易大学共同举办。

国论文网http://www.xzbu.com/1/view-7050455.htm关键词：民院校；大数据；人才培养一、大数据技术概述最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。二、国内外研究现状国外除了在大数据的概念上的研究外，重点放在技术研究。美国政府六个部门启动的大数据研究计划中，绝大多数研究项目都是应对大数据带来的技术挑战，重视的是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统的效率。国内在大数据研究领域的重点在大数据与云计算、数据挖掘，并行计算和分布式处理，应用式主要集中在地理信息系统。但目前国内高校很少有开设大数据方向的相关专业，业内先驱当属北航软件学院大数据技术与应用专业。此专业是北航软件学院、北航计算机学院与慧科教育（工信部移动云计算教育培训中心）联合打造的大数据技术与应用专业，于2012年开始招收工程硕士。另外，2013年，华东师范大学成立了数据科学与工程研究院；2014年，华南理工大学设立了云计算与大数据专业；同年，清华大学成立“清华―青岛数据科学研究院”，设立大数据的硕士博士学位项目。另外，开设大数据相关本科专业的院校有贵州师范学院、贵州大学和北京城市学院。而2014年9月开始，西安欧亚学院也开始对外招收网络工程专业（大数据方向）。三、民院校人才培养方案的制订西安欧亚学院作为一所民三本院校，本着创新型教育理念，一直致力于应用型人才的培养。从2012年开始筹备至今年正式招生，共两年时间。无论从企业需求，还是学术要求，我们都进行了充分的调研及论证。1.前期准备（1）资料准备在与北京大学教授合作的项目中，受到启发。继而开始搜集大数据方面的各种文献资料，对目前国内各大高校的专业开设情况进行考察，借鉴他人的宝贵经验。最终形成了一个初步的课程规划清单。（2）企业调研根据以往的教学经验，我们知道，学生将来是否能顺利的找到工作，与其在学校接受的教育是息息相关的。很多时候，我们只是从一个教师的角度考虑，应该培养出什么样的学生。可是，我们并不了解，目前，就某一个行业领域，企业需要什么样的人才，无论从专业能力方面，还是从个人基本素质方面。鉴于此，我们对一些相关企业做了调查问卷，结果得出，企业需要的大数据人才，从个人素质方面，需要以下能力：良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果。对统计、数学建模有强烈的兴趣和钻研精神。良好的学习能力、团队协作能力、逻辑思维能力、分析能力。擅长与商业伙伴的交流沟通，具有优秀的报告讲解能力及沟通能力。工作高效，有条理，细致，态度积极，责任心强，能够承受较强工作压力。在专业技能方面，需要以下能力：熟悉数理统计、数据分析、数据挖掘等基础知识，熟知常用算法。熟练使用SAS、SPSS、R、Excel等统计分析软件。精通至少一门编程语言（C、Java、Python、shell）。了解数据结构和算法设计。熟悉Linux操作系统开发环境。（3）师资培养学生所学知识的源头均来自于老师。我校教师大多从学校毕业后直接任教，缺乏实际工作经验。虽然基本的理论知识都能掌握，但应用于实践的能力缺乏。为此，我们将教师分批派往不同合作公司进行挂职锻炼，为期一个月至半年不等。这样，教师不但能充分发挥自己的业务专长，将理论联系于实际；同时，在企业中，能经历到不一样的工作状态和企业氛围。将来回归课堂，能给学生传递的不仅仅是科学知识，更重要的是书中没有的工作经验和阅历。另外，在大数据方面，有很多不同方向的讲座、论坛、会议。其间，各领域的业内高手都会云集，畅谈自己的编程经验或心得体会。我们会及时派出相关老师外出参会，听取高手经验、开拓视野的同时，更希望能和高手有交流甚至合作的机会。（4）专家论证经过我们的调查问卷和深入企业实习的见闻体会，我们更加明确了大数据人才培养的方向，进一步完善了培养计划。为了更有力的支持我们的方案，专业开发团队先后多次请来名校教授进行座谈论证，经过5次不断的“推翻―重做―修改”，最终形成2014级学生的人才培养方案。2.方案阐述我校在网络工程专业开设了一个大数据方向的实验班，本科四年制，培养阶段划分为通识教育、专业培养和多元化培养三个培养阶段。第一阶段：通识教育培养阶段。按照工程人才培养的共性要求而设置，并为全面素质教育奠定基础。包括综合基础和基本技能两个模块。在综合基础模块中，设置了由“政治思想理论课、高等数学、大学物理、体育”等系列课程构成的必修课程，和由人文科学与艺术、社会科学、自然科学等系列课程构成的选修课程。重点满足对学生逻辑思维、思想品德、身心健康、人文科学与艺术、社会活动能力等各方面素质培养的要求。在基本技能模块中，主要设置有计算机类、英语类和人文类等课程。重点培养学生具有较强的计算机应用能力、良好的中外文沟通、表达与写作能力，基本工程与科研素养以及良好的国际视野和国际竞争能力。第二阶段：专业培养阶段。培养大数据分析人才必备基础理论知识和技术能力。包括专业基础能力和学历提升两个模块。学历提升模块开设计算机类考研必备的高等数学、英语、计算机网络、数据库基础、数据挖掘等基础性课程，使学生掌握扎实的学科基础理论；专业基础模块开设统计学基础、多元统计分析、时间序列分析、Hadoop并行计算、数据可视化技术和分布式云计算等专业技术基础课程，让学生掌握大数据在数据管理、系统开发、数据分析与数据挖掘等方面的核心技能，培养工程人才在计算机学科网络大数据专业领域中必要的、最基础的知识和能力。第三阶段：多元化培养阶段。通过设计多元化课程体系，为学生提供自主选择专业方向的机会，使学生个性培养得以实现。大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。四、结束语目前，数据分析是一个朝阳行业，而高校大数据人才培养更是一个新兴的领域，在很多公高校都没有做好准备的情况下，作为民的三本院校，我们踉跄起步，希望在未来的发展中，能总结出的经验，不断完善自己，更希望能给于兄弟院校一个参考的思路，我们共同完善大数据人才的培养工程。本回答被网友采纳

每个院系情况不同，最好是问一下上一届相关院系的北大在校研究生，每年总人数不一定相同，但是校外人数的大致比例基本是比较稳定的。另外，如果当年北大本校毕业生的保研人数较少的话，也会相应增加外校考入的名额的。另外，你也可以查一下当年保研北大的名单中本校和外校的人数比例，算个大概~~总之，最好还是问一下你想报考的专业的北大在校研究生了解情况最为靠谱。希望对你有帮助。

数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在政府机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程计算机科学与技术应用统计学等专业的研究生或出国深造。大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。该专业对于学生的数学能力有很高的要求，所以对于数学不敏感的学生，建议慎重报考，而且该专业对于学生的计算机使用能力有很高的要求，学生在校学习期间，一定要学好这方面的知识,，可以选择考取计算机的相关资格证书，提升自身竞争力。扩展资料数据科学分为三大类，即：数据分析、数据挖掘和大数据。数据分析主要偏重业务，即利用一些数据分析和统计工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，进行数据分析和展现，以辅助公司的某项业务决策。数据挖掘比数据分析更侧重于建模能力一些，一般是给定一些数据和某个问题，让你运用某些机器学习算法从中建立出模型，再通过这个模型去对某些东西进行预测。所以，机器学习算法可以说是数据挖掘中的核心。与大数据关系比较密切的岗位包括大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据呈现和大数据教育等，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所面对的工作场景也有较大的区别。大数据平台开发属于研发级岗位，需要从业者具有较强的研发能力。

  说起统计学非常厉害的学校就不得不说中国人民大学了，他们的统计学专业在中国所有的大学中是最好的。  特色是最优情况能拿两个博士，在中国的两年学分可以转，资格考tamu那边也认可，免GRE成绩。直博按导师组招生，经过一年级学习后再选导师。  优势是学院老师学术水平都很高，全都发过顶刊。课程设置难，要求高，经过几年调整教学质量有保障。19级开始分为数据科学和人工智能两个方向，有理论同时也有应用。本身人大统计招牌就不错，学位含金量不会低。图为中国人民大学统计学院院长赵彦云做客人民网。  还有一个很好的选择是东北师范大学，东师的统计学是东师6个双一流学科之一（数学也是），2017年教学评估A，次于北大、人大。如果看就业率的话，数学与统计学院应该是常年100%的。  清华大学的统计学也是非常棒了，老师基本上都十分nice，备课也十分认真，用的基本都是各方向的经典教材，认真学的话基本都是干货满满。学统计必然还是有一些压力的，毕竟是数学课，期中、期末和每周or每两周的作业基本都是逃不掉的，因此还是得根据自己的时间和精力量力而行。不过要注意的是有些选修课可能两年甚至三年才开一次（比如随机过程就一直没有开出来），因此极有可能出现过了这村就没这店的情况，因此看到心仪的选修课，可能需要咬咬牙也要跟着上。

1、北京大学、清华大学：北大和清华两所院校的专业认可度高，在新闻传播方面，清华的国际传播比较优秀，但专硕考研需要考生具备工作经验，北大的史论具有明显的优势，拥有李彬、程曼丽等专业的师资力量。在考试方面，两所院校考试题型灵活，书本上的理论知识考察较少，主要考察的是学生的灵活应用能力。2、中国人民大学：中国人民大学的新闻传播专业位列2018教育部公布的双一流行列，拥有陈力丹、郭庆光等著名著名的导师，在考试方面，试题稳定，在注重专业基础的同时，也考察学生对网络传播的认知，专硕录取人数多于学硕的人数。3、中国传媒大学中国传媒大学的传媒类专业多，方向齐全。新闻传播方面，中传在新兴学科方面有很强的优势，如大数据挖掘、视觉设计等，拥有业界知名度较高的老师。4、北京师范大学专硕招生人数挺多，具有良好的口碑，北师大新闻与传播硕士的考生中95%是跨专业考生，在录取的学生中，基本都是跨专业考的。在考研复试的时候，老师更看重跨专业学生自身的能力，而不是本科背景。其次，新闻与传播硕士考试科目里，新闻与传播专业综合能力和专业基础本身知识点难度并不大，5、中国青年政治学院这所学校是红色高校，一所学校两块牌子，一曰：中国青年政治学院；二曰：中央团校，生源较好，报考难度相比较北京其他院校来说难度较小，考研题型方面基本稳定，不会出现大的变动。