计算机大数据专业考研哪些学校

在美国，计算机专业是理工学科中就业好、薪资高的专业之一。在2016年PayScale美国专业薪水排名中，计算机科学、计算机工程等相关专业名列前茅。美国劳工部公布的数据显示，计算机行业在美国的平均薪资超过7万美元。美国大学尤其是如 Carnegie Mellon, MIT, Stanford 等名校都开设有计算机科学系，而且已经把这个专业的领域分得很细，而且该专业的科研经费也是十分充足。

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。

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！

你再这里问人太少了，你得去大数据采集和管理专业的考研论坛，那里面全是考天大的，无论是专业资料，学习技巧，还是学长学姐都比这样提问来的好，是考研论坛不是贴吧，去看看，满意采纳奥，谢谢，真心希望帮到你，考研不易，加油！不懂的话我，一定帮忙。

毕业后继续深造和进入社会是两种不同的选择，具体选择哪条路则取决于自己实际情况，不能一概而论。就目前形势来看，计算机行业就业压力不大，若你可以凭借能力找到一份暂时满意的工作话，不考研工作也是很好的选择。两年的时间足够你对这个行业有个明确的了解，之后不管是选择技术转管理还是选择创业都不错。互联网行业加班是常事，如果只是想找一份体面安稳的工作，对薪水没太大要求，考公务员也是很好的选择。相对来说，没有把握凭借自身实力或家人帮助找到一份理想工作的话，那只能说大学四年你都没怎么好好学习，就没有什么可纠结的了，二话不说趁早抓紧时间认真复习准备考研。假设你不喜欢计算机这个行业，考研也是一次重新选择专业的机会，可以跨专业考研，难度更大罢了。争取一次考研成功，这是必须的。考研的优势很明显，它不止意味着一个更高的起点，也意味着一个更上层的社交群体。在独生子女的这一代，同学间的互助对个人尤其重要，而一群高素质同学带来的好处不言而喻。当然，考研也是有风险的，如果你发挥失常即便服从调剂，甚至考研失败只能选择工作或者二战。前进的道路有很多，最重要的是选择适合自己的那一条。希望我的回答对纠结的你有所帮助。

蔚蓝留学老师解答，像是计算机专业比较不错的日本大学有：日本帝国大学比如东京大学、京都大学、大阪大学、东北大学、名古屋大学、九州大学、北海道大学再加上东京工业大学、筑波大学等等都不错的~一般本科毕业去读研的常见方式：（1）国内申请日本研究生——过渡修士（2）申请日本语言学校——申请在日研究生 或者 考修士（3）利用雅思或者托福成绩申请英文授课修士；

后者完胜前者

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。

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。