大数据专业考研学院排名

复旦大学大数据学院

从就业的角度出发，也可以考虑学一门实用的技术，其实计算机专业就是很好的， 比如ui设计、4G移动开发、互联网编程、大数据、云计算、VR等等就业前景都挺好。 看自己的兴趣和未来的发展方向， 然后选择就行... 我们有本科，也有专科专业， 我们的很多学生都是学有所成，祝你一切顺利。考研吧，如果你热爱这个的话

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未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代。”阿里巴巴创始人马云不止在一个场合重复讲到。他这里所指的DT就是Data Technology数据科技。从2008在维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》问世以来，十年间，万物互联下的数据流侵袭了我们的每一个生活场景，尤其是当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，并逐渐将大数据管理作为企业核心竞争力和武器对各行各业实施降维打击，似乎都在宣示着大数据时代的到来。

大数据可以的

一、清华、北大，学霸专属，报考风险大我国计算机学科领域最强的三所大学是国防科技大学、清华大学、北京大学，其中国防科技大学是军校，已经停止招收地方研究生，所以清华大学、北京大学是计算机专业的同学可以报考的最好的两所大学。普通本科院校的学生报考这两所大学风险很大，除非你学习超好、综合素质又比较高，因为报考清华、北大的一般都是985大学的精英，竞争会很激烈，再者，清华、北大研究生招生计划中，推荐免试生占了绝大一部分，有的学院甚至占到90%，也就是通过统招考试招的名额会很少，这样你被录取的几率会非常小。二、拥有国家重点一级学科的985高校拥有计算机国家重点一级学科的高校总共有七所，除了上面提到的三所，还有北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学。上海交通大学应该是这几所里面最难考的大学，而且统招人数也不是很多。北京航空航天大学招收的名额稍微多一点，学术型硕士硕士有48人，专业型硕士有105人。哈尔滨工业大学是招收人数最多的，学术型硕士和专业型硕士加起来有174人。这几所985大学当中，上海交通大学、北京航空航天大学地理位置比较好，竞争比较激烈，性价比最高的要数哈尔滨工业大学了，难度比前两所要低点，学科实力却不比它们差。三、拥有国家重点二级学科的高校现在，十一所高校拥有计算机国家重点二级学科，其中大部分是985大学。浙江大学、复旦大学、中国科学技术大学是比较热门的院校，考取难度也比较大。几所中西部高校要相对容易些，比如武汉大学、华中科技大学、四川大学、西北工业大学等，其实，有一所非985高校也有计算机国家二级重点学科，那就是安徽大学，这所学校考取的难度要低很多，成绩不是很好的同学可以重点考虑一下。扩展资料：211院校中计算机学科实力最强的要数北京邮电大学了，学校的计算机学科在校友会学科排行榜中，排名国内前22名，在2012年教育部组织的全国高校学科评估中，学校的计算机学科是所有211高校中排名最高的，甚至超过了复旦大学、中山大学等985高校。另外一所比较强的高校是西安电子科技大学，学校在校友会计算机学科排行榜中的排名和北京邮电大学相当，其他的高校像北京交通大学、北京工业大学、合肥工业大学、哈尔滨工程大学等学科实力也都比较强。

大数据的时代，很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。在教育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。从两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中可以看出，该专业学制都为四年，授予工学学位或理学学位。第一批成功申请该专业的高校共有3所，为北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，于2016年2月获得教育部批准。“大数据”专业学什么？方向一↗ 数据挖掘、数据分析&机器学习方向方向二↗大数据运维&云计算方向方向三↗Hadoop大数据开发方向精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！“大数据”专业毕业以后干什么？事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

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