大数据考研方向分析

大数据工程考研方向很多，各院校划分的标准不一样的，云大大数据方面考研专业：社会经济统计分析、金融统计分析、、教育统计、人口统计分析、统计调查与数据分析、高性能计算及可重构计算、网络环境下的数据与知识工程、并行及分布式处理与网格计算、嵌入式系统及应用等等。

个人感觉，挺好的。毕竟是新兴的专业，困难多，机会更多。所以要抓紧好机会，好好学习，学得好了，好机会就会有很多，当然待遇也会很好，所以，还是很有希望的哦。一旦确立了考研目标，就好好努力，好好学习，认真复习，一定不要三天打鱼两天晒网的，没用，浪费时间浪费金钱，各种浪费，还不如去工作。所以，好好努力吧，前途无量，加油(ง •̀_•́)ง祝你好运！本回答被网友采纳

北京五校联合培养大数据分析硕士的学学校分别为：中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学和首都经济贸易大学另外有：上海交通大学——大数据分析与应用方向工程硕士FAQ北京航空航天大学西安电子科技大学

目前大学还没有开始大数据和数据分析专业的课程，一些基础的东西还是有的，不过属于计算机专业里面的分支。专业的大数据和数据分析还是的去培训的。不过以后大学会慢慢开设大数据的课程的吧。柠檬学院大数据。

这个的话可能就是说大数据方向的话可能就是你可以分系以后的。未来的一个大数据，比如说像他的一个系统app里面的大数据。

现在管理大数据的。并不一定要求考研的，但管理大数据确实得需要电子计算机专业知识的。

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。 当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和的就业渠道，应该考虑读一下研究生。读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。 对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力： 第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。

据复旦大学计算机学院数据科学及数据工程大方向，同时也属于上海市数据科学重点实验室。目前本研究小组集中以Web数据, 在线社会网络,社会媒体大数据为中心的数据分析与挖掘算法的研究。近几年主要参与了国家基金项目，重点基金项目，国家863项目以及上海科委创新计划， 国外合作项目等项目。主要研究大数据环境下的数据建模，数据挖掘，信息传播，行为预测等算法的设计和实现。具体的研究内容包含（但不限于）：1、在线社会网络中社区发现算法(Community Detection) 的研究; 在线社会网络信息传播模型（Information Spreading）的研究以及影响力最大化问题(InfluenceMaximization)的研究;2. 基于微博(Microblogging)新闻和评论的金融大数据的分析算法和预测算法（Financial Market Prediction）的研究；3．基于社会网络大数据分析的知识图谱(Knowledge graph)的建立和应用（如，利用知识图谱来影响力的学习）；4．基于大数据的数据挖掘算法（聚类，分类， 深度学习）在并行环境下的设计与实现；5．科学大数据的数据建模与数据查询； （目前参与国际合作SKA天文大数据的分析）；研究生在实验室的主要任务：参加讨论班的论文报告、实现算法与Demo系统、参加实验室项目，合作在高级别的会议或期刊上发表论文。实验室提供：必要的实验条件、一定的勤工助学补助、以及能够及时与你进行直接充分的讨论和指导。（一些熟悉的国外教授能够进行推荐）基本要求：1。有良好数学基础及较强的主动学习能力；2。对大数据处理及分析感兴趣，有一定的动手编程能力；

可以选 统计学