大数据专业研究生的高校

国内外相关高校开设《数据科学》课程、数据科学学位计划、数据科学短期培训班，进行数据科学家和数据工程师的培养。在中国，香港中文大学从2008 年起设立“数据科学商业统计”科学硕士学位；复旦大学从2007 年起开设数据科学讨论班，2010 年开始招收数据科学博士研究生，并从2013 年起开设研究生课程《数据科学》；北京航空航天大学于2012年设立大数据工程硕士学位。在美国，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）从2011 年起开设《数据科学导论》课程，并从2012 年起开设《数据科学和分析》课程；伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，UIUC）从2011 年起举办“数据科学暑期研究班”（Data Sciences Summer Instituteprogram）；哥伦比亚大学（Columbia University）从2011 年起开设《数据科学导论》课程，2013 年起开设《应用数据科学》课程，并将从2013 年秋季起开设“数据科学专业成就认证”（Certification of Professional Achievement in Data Sciences）培训项目，并计划从2014 年起设立硕士学位，2015 年起设立博士学位；芝加哥大学（University of Chicago）开设3 个月的夏季培训课程；纽约大学（New YorkUniversity）将从2013 年秋季起设立“数据科学”硕士学位；南加州大学（South California University）设立“数据科学”硕士学位；华盛顿大学（University of Washington）从2013 年5 月起开设《数据科学导论》课程，并对修满数据科学相关课程学分的学生颁发数据科学证书（Certificate in Data Science）；雪城大学（Syracuse University）也提供数据科学高级研究证书（Certificate Advanced Studies in Data Science）培训项目。在英国，邓迪大学从2013 年起设立“数据科学”科学硕士学位。从上述人才 的培养计划来看，数据科学家应该系统地掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理等，具有较宽的知识面，具有独立 获取知识的能力，具有较强的实践能力和创新意识。其中，只有复旦大学的课程设置强调了数据科学家是研究数据的科学家，而不仅仅是一个数据工程师或者数据分 析师[2]（查看中国大数据技术与产业发展白皮书2013原文）。

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。

1、如果意向从事大数据分析、数据科学方向工作，建议考研；如果是打算从事大数据开发工作，建议可以考虑直接参加工作，尽早进入行业积累工作经验。2、考研也有大数据专业的，可以选择一个细分方向继续深入学习，让自己更为专精。

数据科学与大数据技术专业（英文名Data Science and Big Data Technology），简称数据科学或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。

一般情况下，国内的研究生分为学术型硕士和专业型硕士，一般学术型硕士的学费为每人每年8000元，专业型硕士研究生的学费一般为每人每年7000元，不包含住宿费。当然这个费用只是个大概，具体的每个大学的费用都不一样，不同的专业也有所不同，甚至还会受大学所在地的经济水平的影响，比如同样是环境工程专业，北京某高校的学费大概5000+，而西北某高校大概为4000+。再说具体点呢，就比如在重庆，学费7000一年，生活费吃饭每月600元吃食堂足矣，房租学校的公寓，非常便宜每年500，一般是每年1200，另外加电话费每月50，网络每月50，这些就是最低的开支，如果某些特别收费高的专业和学校，或你自己在外面租房，生活标准更高，其他开支，这就另当别论。在中国绝大多数学校，大多数专业，按一般的生活标准，两万足矣。如果你是留学生，可能会更高。

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。

我猜，题主想要问的是：最近几年大火的大数据，如果是想要在大学里学习相关专业，将来从事相关工作，具体有哪些专业是属于对口的吧？就从这个角度来说一说。一般来说，学校的人才培养和专业设置，相对于市场上相关人才的热门需求是要相对滞后的，比如说国际贸易、物流管理、电子商务这些专业，都是在相关行业蓬勃发展一段时间之后，各高校才逐步设立了相关专业。大数据、人工智能相关领域，也不例外。因此，目前国内高校里开设了诸如数据科学与大数据技术、大数据采集与管理这样专业的学校还不算特别多，根据教育部2018年公布的较早通过相关专业备案和审批的高校有中国人民大学、中国农业大学、北京师范大学、中国传媒大学、南开大学、同济大学等，若有兴趣可进一步了解。同时，目前企业里招聘相关领域的人才，一般会从联系比较密切的专业里来寻找对口人才，比如统计学、数学、软件工程、计算机科学等专业。如果想报考的学校暂时没有数据科学与大数据技术相关专业，则可以通过学习临近专业来达到将来从事相关领域工作的目标。再来说说它有什么优势。一个热门的专业和领域，自然是它代表了未来的某种趋势，就像从好多年前就开始热门的计算机技术相关专业，在互联网、移动互联网快速发展的这些年，市场上对相关人才的需求也大幅度增加，学习热门专业自然就能够更快地找到合适的工作，还能在热门行业和热门岗位上，拿到更高的工资。这个专业和领域的另外一个优势还在于，它学习和入门的门槛比较高，也就是说，一个人通过本科4年、再加上硕士研究生、博士研究生的系统学习后，基本上就会构建自己专业领域上一定的壁垒，形成自己极具竞争力的专业优势，这样一来，起点高、又有较高的壁垒，在今后的职业道路上也就会有更好更快的发展。

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。