大数据研究生报考

大数据一般属于计算机科学下面的方向所以考研应该也是考计算机科学的大方向首先看你想去的学校是不是自主命题，然后针对他们的历年真题做练习，大数据方向估计不会出那么多新题，因为太新别的学校没办法学就没法考，估计他们也是出计算机传统试题你要是想搞软工，其实也要考计算机科学试题的，考研第一想法还是选学校，然后才是专业，不必因为这个专业少就觉得竞争激烈，很多导师做的事未必是大数据的。

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。

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

我一个舍友的老公的好朋友，在参加舍友的婚礼的时候认识的，他去年就读了北航的大数据研究生了，还是政府资助学费（他是在北航-南通孵化基地上的学）。我原来以为国内高校开设这个专业的很少，没想到北航开设的还真早，后来一查原来北航软件学院是开设大数据硕士专业全国首家。虽说今年陆续有其他高校开设，但是第一年难免会有充当小白鼠的成分在，在加上北航计算机方面本来就很厉害，所以我觉得还是值得考虑的。

你好：考研的初试考题通常是四部分内容：英语、政治、数学是国家试卷，专业课是报考学校出题并阅卷的，复试时是报考学校自行组织。所以，专业课都是报考学校出题。请登录报考学校的研招网，认真查看当年的招生专业目录，便可一目了然的。准备成功！

复旦大学大数据学院

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。

云计算与大数据是什么：1、大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。2、关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开：一是数据从哪里来，二是数据如何进行分析，三是数据如何进行商品化。任何大数据都是以应用为主的，在未来，通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘，最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。3、数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。4、数据优化商在大数据产业链里要想长久发展，必须精通大数据的模型、算法以及数据特征，同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法，未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求，同时做的是最后的数据整合，在产业链上可能发展空间更大。而”云计算”带来会带来以种变革——由专业网络公司来搭建计算机存储、运算中心，用户通过一根网线借助浏览器就可以很方便的访问，把“云”做为资料存储以及应用服务的中心。云计算与大数据就业前景：随着时代的发展，互联网的普及，越来越多的地方会用到云计算与大数据，无论是计算机行业，还是汽车领域，云计算与大数据专业人才的缺口都是比较大的，那么云计算和大数据的就业前景是非常好的。研究生考试科目：首先最好了解一下要报考学校云计算与大数据专业要考什么，每个学校的考查科目会有所不同。可以去学校的官网查看云计算与大数据要考什么。如何备考研究生：备考研究生是一个需要意志力的过程，首先要有一个整体的复习规划，考研根据个人情况，最好不要提前很久就开始准备，比较理想的情况是8个月，因为提前很久开始准备，到了后期冲刺阶段，很多考生就很觉得很疲倦。考研笔试过关了之后还有复试，复试线由大部分招生单位都会公布这些数据，或者在研究生院，也有的在各自院系以通知的形式发布。每个学校的复试线会有所不同。过了复试线只是意味着有机会参加复试，并不一定能被录取。所以这里面还有一个最低录取线。这条线肯定比复试线稍高一些。因此，考研复习要多下功夫，初试一定要考过复试线。如此，才有可能取得最终的成功。不要着眼于刚刚过复试线。