大数据考研要考什么专业

大数据(数据挖掘)是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业，现在本科数学类下辖子专业有[信息与计算科学]，[数学与用用数学]，[统计学]等。[统计学]是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。当今的”大数据“潮流使得我们获得了海量的数据，但掌握这些海量的数据本身并无意义。真正的意义体现在对于含有信息的数据进行专业化的处理。要对大数据进行处理，在实际的运用中，统计学能够以较低的成本，较少的数据，对数据进行精确度相对较高的的分析，这是大数据分析所无法替代的。[信息与计算科学]专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。所以你只需要查查有哪些大学开设了[统计学]、[信息与计算科学]这两个专业就行。

大数据一般不用考研，直接可以参加工作，薪资高，发展好。学习内容主要包括：①JavaSE核心技术②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发③Spark相关技术、Scala基本编程④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化工作岗位列举几个热门：初级大数据离线处理，薪资10000-13000Spark开发工程师，薪资14000-16000Python爬虫工程师，薪资16000-20000大数据开发工程师，薪资20000+你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

考研不限制专业，甚至鼓励跨专业考，所以考研的时候你对哪个专业最感兴趣就报哪个专业就行。

考研想考厦门大学，你可重点考虑会计学，金融学，财政学专业，尤其会计学的名气，在国内影响比较大的。

复旦大学 大数据学院 金融专硕

教育部在2018年3月将工程专业学位类别调整为电子信息、机械等8个专业学位类别。国务院学位委员会办公室、教育部学位管理与研究生教育司负责人介绍，为支撑创新驱动发展战略和制造强国、网络强国等重大建设，综合考虑学术性与现实性、规定性与自主性、稳定性与灵活性、本土化与国际性等因素，借鉴国内外对工程领域的划分情况，在进一步明确工程专业学位类别与领域概念的基础上，依据工程领域培养要求和知识体系，将工程硕士(共40个领域)调整为电子信息、机械、材料与化工、资源与环境、能源动力、土木水利、生物与医药、交通运输等8种专业学位类别。工程博士也相应调整，从之前的4个领域调整为与之对应的8种专业学位类别。随着事业发展形势的变化和自身改革的深入，工程专业学位现有的设置模式、机制也逐步显现出不足和局限，亟待调整优化。工程专业学位领域固化、滞后的问题逐渐显现。工程专业学位与其他类别专业学位的培养范围存在部分重复，工程博士、硕士衔接不够。部分工程领域设置与工学学科设置较为接近，与工程综合需求距离较大，培养特色不够鲜明。管理机制不适应工程专业人才培养现实需要。工程专业学位类别调整，是综合多种因素的结果，优化调整方案也是当前条件下兼顾可行性和可操作性的最佳方案。调整工作将按照先调整工程专业教指委，再制定调整的操作性文件，之后对现有工程硕士、工程博士学位授权点进行对应调整，最后于2019年上半年对外发布调整结果。为做好调整的过渡衔接，工程硕士、工程博士研究生2019年按调整前的工程领域进行招生、培养、学位授予;2020年起，按调整后的专业学位类别进行招生、培养和学位授予。数说2018研考硕士生招生教育部下达北京148个硕士招生单位的招生计划共106740人，比2017年增加4878人，增幅4.8%。其中全日制计划为85910人，非全日制计划为20830人。北京共招收硕士生99072人，比2017年增加3657人，增幅3.8%。其中，全日制招收83610人，非全日制招收15462人。博士生招生北京共有80家招生单位(不含解放军在京单位)招收博士生。招生专业覆盖全部12个学科门类和6个专业学位领域。北京高等学校、科研机构(不含解放军在京单位)共招收博士生25883人，比上一年增加2271人，增长9.6%。同等学力全国统考同等学力全国统考北京市报名考生共27928人，比上一年增加2310人，增幅9%;共报考43386科次，比上一年增加4236科次，增幅10.8%。全市共设置8个考点、704个考场。

IT的offer已拿，明确不要面试。大数据也不要。

大家好，我是THU本校一名老师姐，我研究了一下，给大家整理总结了如下的信息。首先，自然是要找到最官方的清华大学2019年硕士研究生招生简章，以下就是链接啦：网页链接，从里面的内容我们可以看到，在考试方面，重点有如下的一些内容：1．入学考试分初试和复试。2．初试时间按国家教育部统一规定进行，初试科目详见招生专业目录。3．初试方式均为笔试。4．初试成绩满足要求的考生都必须参加复试，复试统一安排在清华大学，具体时间、地点另行通知。5．复试包括外国语听力、口语测试和综合复试。综合复试将采取面试加专业知识综合笔试方式。专业知识综合笔试覆盖范围参见招生专业目录中的备注栏。6．同等学力考生，初试成绩达到复试分数线后须加试两门报考专业的本科主干课程，具体科目待准考后通知（将在复试通知时说明）。那么看完以上，我们心里明白了考试的形式，比如，考研要考初试和复试，初试完全是笔试，没有面试，复试除了外语测试、面试还有专业知识笔试。那么我们再继续深挖下去，初试的科目以及复试的专业科目到底有哪些呢？那么，在这里，我给大家送上最官方的《清华大学 2019 年硕士研究生招生专业目录（统考）》，可以直接点开这个链接哦，网页链接，从里面的内容我们可以看到，对于人工智能方向来说，一共有三个方向涉及人工智能科目的考试。第一，系别：计算机科学与技术系，专业：计算机科学与技术专业，方向：(全日制)计算机应用技术方向，初试科目包括①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④912 计算机专业基础综合。复试专业科目包括：人工智能、信号处理原理、多媒体技术（三选二）。第二，系别：计算机科学与技术系，专业：计算机技术专业，方向：(非全日制)数据科学与工程，初试科目包括：①101思想政治理论②201英语一③301数学一④912计算机专业基础综合。 复试专业科目包括：软件工程、人工智能、数据库原理（三选二）。这里要注意的是：这个方向仅招收原单位定向生（在职培养），报考类别为定向就业，在学期间不转档案和户口，不提供住宿。而且考生必须具有工作经验。第三，系别：清华-伯克利深圳学院，专业：数据科学和信息技术，方向：(全日制) 数据科学交叉学科。初试科目包括：①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④943 传感与测控基础综合或940 光电子基础综合或937 数据科学基础综合。复试专业科目根据三个领域，分成了三类： 1） 传感与测控领域（对应科目考试：“943 传感与测控基础综合”。考试内容：传感技术、测试技术、控制工程、信号处理等相关基础知识）；2） 光电子领域（对应科目考试：“940 光电子基础综合”。考试内容：激光原等相关基础知识） ；3）大数据与人工智能领域（对应科目考试：“937数据科学基础综合”。考试内容：运筹学、随机过程、数据结构等相关基础知识）。这里人工智能方向主要是看大数据与人工智能领域 。在以上三个方向之外呢，还要注意到2018年6月清华刚刚设立了清华大学人工智能研究院，虽然在2019年的招生简章当中没有该院系的招生，但是相信马上就会开放博士生、硕士生的培养计划，感兴趣的同学们可以多多关注一下。以下就是它的官网地址了：网页链接，大家可以多上去看看，了解一下目前该学院人工智能的研究领域、研究方向，是否和自己的兴趣相契合。还要说明的一点是，复试当中是包含笔试、面试和机考的。我给大家来说一下机考的一些须知，具体可以参考官网的2017 年计算机系统考硕士上机考试须知，链接如下哦：网页链接。机考的部分须知如下，大家如果进入了复试，考前还是要好好阅读下须知：1) 考试共有 3 道题目，每道题目你需要提交一份源程序。仅有提交到评测网站的程序参与评分，任何保存在本地的文件不作为评分依据。 2) 每道题目可以多次提交，但只有最后一次编译通过的提交算作有效提交，其他提交均不计入成绩。 3) 评测采取黑盒测试，每道题目会有准备若干组测试数据，对于每组数据分别运行你的程序并检查是否在限制的时间、空间中正确运行得到答案，机器会根据你正确的数据组数给出这道题目的得分。另外，我也附上一下计算机系2017年统考硕士复试分数线，大家可以有个参考：硕士（含全日制学术和专业学位）：单科：外语、政治——50；数学一、计算机专业基础综合——80；总分：335以上。总分360分以上考生参加学术硕士研究生面试，359分以下及报考计算机技术的考生参加计算机专业硕士面试。硕士（非全日制专业学位）：单科：外语、政治——50；数学一、计算机专业基础综合——80；总分：330以上。强军计划：总分245以上。少数民族骨干计划：总分320以上。大学生退役计划：单科：外语、政治——50；数学一、计算机专业基础综合——80；总分：325以上。计算机系复试成绩计算办法是这样的：总成绩＝初试总分（500）+复试笔试成绩（100）+机考成绩（100=500/5）+面试成绩(100=综合面试 20＋专业面试 80)×3。以上就是我为大家搜集的信息啦，大家也可以去看一下考研的同学的经验贴。我的信息来源主要都是官方的，一切都要以官方为准呀，希望大家考研顺利！

18届大数据学生一枚，有考虑过考非全日制的研究生，但是发现学费好贵啊，