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大数据研究生

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本科阶段,开设大数据专业的广东高校有北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、、佛山科学技术学院、广东白云学院、肇庆学院、汕头大学、广东工业大学、广州大学、韩山师范学院、广东财经大学、广东技术师范学院、广东科技学院、广州商学院、北京理工大学珠海学院、广东技术师范学院天河学院、广州大学华软软件学院等。大数据相关专业招收研究生的则有清华-伯克利深圳学院、中山大学(数据科学与计算机学院)等。

如何考大数据的研究生

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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。

大数据要考研吗

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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。

大数据考研学校推荐

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其实现阶段没有大数据成体系的理论基础,如果想学相关的统计,机器学习之类的内容出国肯定是最好的。如果考虑国内,北大的王汉生老师做networkdata比较厉害。再就是可以考虑复旦大数据学院,人大大数据学院也有和TAMU的联合培养,上财统计学院也有许多走在前沿的导师,她的应用统计专硕有关于大数据技术这个方向,也是今年新招生。另外,计算机研究生下也有这个方向。和统计相比,大数据和计算机靠的远远更近。稍弱一点的学校,类似厦门大学,那里有个数据库的组,还不错。南航,有个数据管理与知识工程的组。湖南大学,数据库也不错。东北大学,于戈老板的team,但是东北大学地势不大好。北邮,北邮计算机很好,有关于云计算还有大数据技术也在快速发展中。你可以结合自身情况考虑下。北京大学——北京大数据研究院清华大学(分数线,专业设置)——清华大学数据研究院人民大学——统计与大数据研究院复旦大学——大数据学院中南大学——中南大学信息安全与大数据研究院西南交通大学——金融大数据研究院贵州大学——贵州大学大数据与信息工程学院南京邮电大学——南京邮电大学盐城大数据研究院

大数据专业考研方向

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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

中国有哪些大学招收大数据,数据分析专业的研究生

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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。

大数据专业研究生学哪个方向好

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大数据专业的研究生最好选择物联网这样也比较好,就业方向这个方向能够给我们带来很好的体验。

大数据相关的硕士专业和学校有哪些?

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大数据相关,吓得说出专业,学校还是有很多的,在各个城市省份都有这种不错的,硕士专业学校,你可以选择自己比较喜欢的城市,作为读硕的考虑。

大数据需要什么学历才可以学。?

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大数据时代的到来,简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。大数据行业从业者的状态是怎样的呢?让我们走进来看看吧!人才市场需求明显增大,绝大部分集中在一线及新一线城市在2017年的调查中,发现数据团队的人才储备普遍存在较大缺口;数据人才培养周期长、成效慢。超过50%组织或机构的数据团队人才储备不充足,数据团队普遍存在人才缺口。从2018年的顶级数据团队调查问卷和数据分析中发现,市场对数据人才的需求仍然呈现明显的上升趋势。通过采集65000余条各大招聘网站2018年数据领域的招聘信息,相比于去年,该领域人才招聘需求上涨了15.4%。从城市角度来看,北京、上海、深圳、广州、成都、杭州成为数据人才需求第一梯队,占全国需求的94%以上,其中北京的数据人才需求量全国最多,达到了35%,其次则是上海、深圳,均为18%左右。开发、测试人员需求量旺盛,对算法、机器学习岗位人员的素质期待最高在各类职位的招聘中,开发、测试与数据的需求占比超半数,算法与机器学习的人员配置比例并不高,从专访中看出,就算法与机器学习岗位来说,并不在于人多,而在于人员质量高。微软中国首席计数管韦青曾说过“我们对人才的期待有两个,一个是算法科学家,这个人的能力不只是数学,也要有实际经验,还得有计算机能力,包括电子工程的能力,得是个全才。年薪5万—15万职位为主流对比各类数据从业者的薪资情况,年薪5万—15万人数占比超6成,其次是年薪15万—20万,占比14%,年薪超过20万人数占比约20%。从数据中看出,随着学历的升高,平均年薪呈现的变化趋势基本呈正相关。不同工作经验的数据从业者的收入水平也呈现较大差异。平均1—3年工作经验平均年薪为14万,5年以上工作经验起薪稳定在28万以上,最高达40万,在各项工作年限区间,薪资基本呈线性增长。学历要求集中在本科及大专数据行业对学历要求主要集中在大专及本科学历,占近8成。入门门槛要求硕士或搏士学历的岗位极少,仅占1.6%.而这类岗位主要集中在算法、数据、机器学习这类岗位。高学历人才比例较少也与此类职位可能不通过招聘网站公开招聘有关。算法与机器学习类职位薪资最高在人数需求得到满足之后,一些数据团队的管理者也提出了更高的要求。从岗位薪资上也可以看出行业对于各类技能的需求程度。在所有与数据相关的岗位中,算法岗位工资最高,年薪近30万,其次则是机器学习与产品岗位。北京数据行业从业者平均薪资最高在六个数据行业需求最旺盛的城市中,北京的平均薪资最高,其次为上海、杭州、深圳、广州、成都。在北京、上海、广州、成都,平均薪资最高的岗位依旧时算法,深圳薪资最高则是机器学习。此外,杭州的UI岗位薪资明显高于其他城市。数据团队相关职位中,算法薪资竞争力最强,运维、数据、运营薪资增长潜力低分析数据团队相关岗位薪资涨幅与工作年限的关系后发现,在所有数据行业相关岗位中,算法岗位薪资增长幅度最高,在10年工作经验背景下,这是唯一一个平均年薪超过100万的岗位类型。而3—5年的工作经验情况下,机器学习的薪资水平仅次于算法,但该岗位目前对于5年以上工作经验的从业者需求量很低,长期薪资竞争力无法得到反映。相反,运维、数据、运营10年以上工作经验的岗位薪资水平垫底。硕士学历更可能带来高收益根据分析结果,本科学历求职者虽然在数据行业市场中需求量达,但对于拥有硕士学历的从业者,未来的职业发展潜力更大。随着工作年限的增加,入职门槛为硕士的岗位薪资最高。希望对您有所帮助!~