计算机大数据专业考研有什么学校

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。

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。

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。

计算机现在的发展十分有前景 ，许多高考填志愿的学生也愿意将计算机作为自己的首选目标，首先第一个问题呢，我们在第一点和第二点中回答。1. 大一的话需要学习一些大学基础课程包括：高数、英语、大学语文（有的学校不学）、线性代数、C++或者C语言等；主要还是看不同的学校，他们的课表也不一定一样。大二的话，有的学校可能会专业分流，就是学的方向更针对一点，比如数据结构、离散数学、数据库、概率论与数理统计、数字逻辑、计算机组成原理、还有一些其他课程比如算法导论、Java、汇编语言等；大三的话，编译原理、操作系统、计算机网络，计算机接口等等；大四应该没啥课了，就准备考研的考研，即将毕业了，找工作的找工作，实习的实习。2.总结了一下主要就是下面一些课程：计算机应用基础、应用文写作、数学、英语、德育、电工与电子技术、计算机网络技术、C语言、计算机组装与维修、企业网安全高级技术、企业网综合管理、windows server 2008操作系统、局域网组建、Linux服务器操作系统、网络设备与网络技术（主要学习思科、华为公司设备的配置、管理、调试）、SQL Server、网络综合布线技术、CAD绘图、html、css、JavaScript 、PHP等。像一些技术性的软件可以自学，不管你什么专业，学校都会有选修课，感兴趣的就可以。3. 优质学校清华、浙大、上交、北大、哈工大、华科、北航、南大、电子科大、北邮、西安交大、东南大学、西电、武大、中山大学、北理、大连理工、同济、中南大学。具体的我就不多说了，大家感兴趣的，可以详细的查一查，可能还会有其他的学校也挺好的，但是上面的一定是好学校好专业，大致是按照计算机专业的学校排名来的，可供参考。

国论文网 http://www.xzbu.com/1/view-7050455.htm关键词：民办院校；大数据；人才培养一、大数据技术概述最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。二、国内外研究现状国外除了在大数据的概念上的研究外，重点放在技术研究。美国政府六个部门启动的大数据研究计划中，绝大多数研究项目都是应对大数据带来的技术挑战，重视的是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统的效率。国内在大数据研究领域的重点在大数据与云计算、数据挖掘，并行计算和分布式处理，应用式主要集中在地理信息系统。但目前国内高校很少有开设大数据方向的相关专业，业内先驱当属北航软件学院大数据技术与应用专业。此专业是北航软件学院、北航计算机学院与慧科教育（工信部移动云计算教育培训中心）联合打造的大数据技术与应用专业，于2012年开始招收工程硕士。另外，2013年，华东师范大学成立了数据科学与工程研究院；2014年，华南理工大学设立了云计算与大数据专业；同年，清华大学成立“清华―青岛数据科学研究院”，设立大数据的硕士博士学位项目。另外，开设大数据相关本科专业的院校有贵州师范学院、贵州大学和北京城市学院。而2014年9月开始，西安欧亚学院也开始对外招收网络工程专业（大数据方向）。三、民办院校人才培养方案的制订西安欧亚学院作为一所民办三本院校，本着创新型教育理念，一直致力于应用型人才的培养。从2012年开始筹备至今年正式招生，共两年时间。无论从企业需求，还是学术要求，我们都进行了充分的调研及论证。1.前期准备（1）资料准备在与北京大学教授合作的项目中，受到启发。继而开始搜集大数据方面的各种文献资料，对目前国内各大高校的专业开设情况进行考察，借鉴他人的宝贵经验。最终形成了一个初步的课程规划清单。（2）企业调研根据以往的教学经验，我们知道，学生将来是否能顺利的找到工作，与其在学校接受的教育是息息相关的。很多时候，我们只是从一个教师的角度考虑，应该培养出什么样的学生。可是，我们并不了解，目前，就某一个行业领域，企业需要什么样的人才，无论从专业能力方面，还是从个人基本素质方面。鉴于此，我们对一些相关企业做了调查问卷，结果得出，企业需要的大数据人才，从个人素质方面，需要以下能力：良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果。对统计、数学建模有强烈的兴趣和钻研精神。良好的学习能力、团队协作能力、逻辑思维能力、分析能力。擅长与商业伙伴的交流沟通，具有优秀的报告讲解能力及沟通能力。工作高效，有条理，细致，态度积极，责任心强，能够承受较强工作压力。在专业技能方面，需要以下能力：熟悉数理统计、数据分析、数据挖掘等基础知识，熟知常用算法。熟练使用SAS、SPSS、R、Excel等统计分析软件。精通至少一门编程语言（C、Java、Python、shell）。了解数据结构和算法设计。熟悉Linux 操作系统开发环境。（3）师资培养学生所学知识的源头均来自于老师。我校教师大多从学校毕业后直接任教，缺乏实际工作经验。虽然基本的理论知识都能掌握，但应用于实践的能力缺乏。为此，我们将教师分批派往不同合作公司进行挂职锻炼，为期一个月至半年不等。这样，教师不但能充分发挥自己的业务专长，将理论联系于实际；同时，在企业中，能经历到不一样的工作状态和企业氛围。将来回归课堂，能给学生传递的不仅仅是科学知识，更重要的是书中没有的工作经验和阅历。另外，在大数据方面，有很多不同方向的讲座、论坛、会议。其间，各领域的业内高手都会云集，畅谈自己的编程经验或心得体会。我们会及时派出相关老师外出参会，听取高手经验、开拓视野的同时，更希望能和高手有交流甚至合作的机会。（4）专家论证经过我们的调查问卷和深入企业实习的见闻体会，我们更加明确了大数据人才培养的方向，进一步完善了培养计划。为了更有力的支持我们的方案，专业开发团队先后多次请来名校教授进行座谈论证，经过5次不断的“推翻―重做―修改”，最终形成2014级学生的人才培养方案。2.方案阐述我校在网络工程专业开设了一个大数据方向的实验班，本科四年制，培养阶段划分为通识教育、专业培养和多元化培养三个培养阶段。第一阶段：通识教育培养阶段。按照工程人才培养的共性要求而设置，并为全面素质教育奠定基础。包括综合基础和基本技能两个模块。在综合基础模块中，设置了由“政治思想理论课、高等数学、大学物理、体育”等系列课程构成的必修课程，和由人文科学与艺术、社会科学、自然科学等系列课程构成的选修课程。重点满足对学生逻辑思维、思想品德、身心健康、人文科学与艺术、社会活动能力等各方面素质培养的要求。在基本技能模块中，主要设置有计算机类、英语类和人文类等课程。重点培养学生具有较强的计算机应用能力、良好的中外文沟通、表达与写作能力，基本工程与科研素养以及良好的国际视野和国际竞争能力。第二阶段：专业培养阶段。培养大数据分析人才必备基础理论知识和技术能力。包括专业基础能力和学历提升两个模块。学历提升模块开设计算机类考研必备的高等数学、英语、计算机网络、数据库基础、数据挖掘等基础性课程，使学生掌握扎实的学科基础理论；专业基础模块开设统计学基础、多元统计分析、时间序列分析、Hadoop并行计算、数据可视化技术和分布式云计算等专业技术基础课程，让学生掌握大数据在数据管理、系统开发、数据分析与数据挖掘等方面的核心技能，培养工程人才在计算机学科网络大数据专业领域中必要的、最基础的知识和能力。第三阶段：多元化培养阶段。通过设计多元化课程体系，为学生提供自主选择专业方向的机会，使学生个性培养得以实现。大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。四、结束语目前，数据分析是一个朝阳行业，而高校大数据人才培养更是一个新兴的领域，在很多公办高校都没有做好准备的情况下，作为民办的三本院校，我们踉跄起步，希望在未来的发展中，能总结出的经验，不断完善自己，更希望能给于兄弟院校一个参考的思路，我们共同完善大数据人才的培养工程。

中国人民大学就有招计算机专业的在职研究生，中国人民大学计算机在职研究生是以五月同等学力的方式申硕，先学习，后考试，报名条件是大专及以上学历。人大计算机招生专业有：计算机应用技术、数据库与软件工程、大数据与云计算、计算机应用管理等方向。

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国论文网http://www.xzbu.com/1/view-7050455.htm关键词：民院校；大数据；人才培养一、大数据技术概述最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。二、国内外研究现状国外除了在大数据的概念上的研究外，重点放在技术研究。美国政府六个部门启动的大数据研究计划中，绝大多数研究项目都是应对大数据带来的技术挑战，重视的是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统的效率。国内在大数据研究领域的重点在大数据与云计算、数据挖掘，并行计算和分布式处理，应用式主要集中在地理信息系统。但目前国内高校很少有开设大数据方向的相关专业，业内先驱当属北航软件学院大数据技术与应用专业。此专业是北航软件学院、北航计算机学院与慧科教育（工信部移动云计算教育培训中心）联合打造的大数据技术与应用专业，于2012年开始招收工程硕士。另外，2013年，华东师范大学成立了数据科学与工程研究院；2014年，华南理工大学设立了云计算与大数据专业；同年，清华大学成立“清华―青岛数据科学研究院”，设立大数据的硕士博士学位项目。另外，开设大数据相关本科专业的院校有贵州师范学院、贵州大学和北京城市学院。而2014年9月开始，西安欧亚学院也开始对外招收网络工程专业（大数据方向）。三、民院校人才培养方案的制订西安欧亚学院作为一所民三本院校，本着创新型教育理念，一直致力于应用型人才的培养。从2012年开始筹备至今年正式招生，共两年时间。无论从企业需求，还是学术要求，我们都进行了充分的调研及论证。1.前期准备（1）资料准备在与北京大学教授合作的项目中，受到启发。继而开始搜集大数据方面的各种文献资料，对目前国内各大高校的专业开设情况进行考察，借鉴他人的宝贵经验。最终形成了一个初步的课程规划清单。（2）企业调研根据以往的教学经验，我们知道，学生将来是否能顺利的找到工作，与其在学校接受的教育是息息相关的。很多时候，我们只是从一个教师的角度考虑，应该培养出什么样的学生。可是，我们并不了解，目前，就某一个行业领域，企业需要什么样的人才，无论从专业能力方面，还是从个人基本素质方面。鉴于此，我们对一些相关企业做了调查问卷，结果得出，企业需要的大数据人才，从个人素质方面，需要以下能力：良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果。对统计、数学建模有强烈的兴趣和钻研精神。良好的学习能力、团队协作能力、逻辑思维能力、分析能力。擅长与商业伙伴的交流沟通，具有优秀的报告讲解能力及沟通能力。工作高效，有条理，细致，态度积极，责任心强，能够承受较强工作压力。在专业技能方面，需要以下能力：熟悉数理统计、数据分析、数据挖掘等基础知识，熟知常用算法。熟练使用SAS、SPSS、R、Excel等统计分析软件。精通至少一门编程语言（C、Java、Python、shell）。了解数据结构和算法设计。熟悉Linux操作系统开发环境。（3）师资培养学生所学知识的源头均来自于老师。我校教师大多从学校毕业后直接任教，缺乏实际工作经验。虽然基本的理论知识都能掌握，但应用于实践的能力缺乏。为此，我们将教师分批派往不同合作公司进行挂职锻炼，为期一个月至半年不等。这样，教师不但能充分发挥自己的业务专长，将理论联系于实际；同时，在企业中，能经历到不一样的工作状态和企业氛围。将来回归课堂，能给学生传递的不仅仅是科学知识，更重要的是书中没有的工作经验和阅历。另外，在大数据方面，有很多不同方向的讲座、论坛、会议。其间，各领域的业内高手都会云集，畅谈自己的编程经验或心得体会。我们会及时派出相关老师外出参会，听取高手经验、开拓视野的同时，更希望能和高手有交流甚至合作的机会。（4）专家论证经过我们的调查问卷和深入企业实习的见闻体会，我们更加明确了大数据人才培养的方向，进一步完善了培养计划。为了更有力的支持我们的方案，专业开发团队先后多次请来名校教授进行座谈论证，经过5次不断的“推翻―重做―修改”，最终形成2014级学生的人才培养方案。2.方案阐述我校在网络工程专业开设了一个大数据方向的实验班，本科四年制，培养阶段划分为通识教育、专业培养和多元化培养三个培养阶段。第一阶段：通识教育培养阶段。按照工程人才培养的共性要求而设置，并为全面素质教育奠定基础。包括综合基础和基本技能两个模块。在综合基础模块中，设置了由“政治思想理论课、高等数学、大学物理、体育”等系列课程构成的必修课程，和由人文科学与艺术、社会科学、自然科学等系列课程构成的选修课程。重点满足对学生逻辑思维、思想品德、身心健康、人文科学与艺术、社会活动能力等各方面素质培养的要求。在基本技能模块中，主要设置有计算机类、英语类和人文类等课程。重点培养学生具有较强的计算机应用能力、良好的中外文沟通、表达与写作能力，基本工程与科研素养以及良好的国际视野和国际竞争能力。第二阶段：专业培养阶段。培养大数据分析人才必备基础理论知识和技术能力。包括专业基础能力和学历提升两个模块。学历提升模块开设计算机类考研必备的高等数学、英语、计算机网络、数据库基础、数据挖掘等基础性课程，使学生掌握扎实的学科基础理论；专业基础模块开设统计学基础、多元统计分析、时间序列分析、Hadoop并行计算、数据可视化技术和分布式云计算等专业技术基础课程，让学生掌握大数据在数据管理、系统开发、数据分析与数据挖掘等方面的核心技能，培养工程人才在计算机学科网络大数据专业领域中必要的、最基础的知识和能力。第三阶段：多元化培养阶段。通过设计多元化课程体系，为学生提供自主选择专业方向的机会，使学生个性培养得以实现。大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。四、结束语目前，数据分析是一个朝阳行业，而高校大数据人才培养更是一个新兴的领域，在很多公高校都没有做好准备的情况下，作为民的三本院校，我们踉跄起步，希望在未来的发展中，能总结出的经验，不断完善自己，更希望能给于兄弟院校一个参考的思路，我们共同完善大数据人才的培养工程。本回答被网友采纳

计算机科学专业大三狗啦，打算考研，但是不知道往哪个方向发展好，求计算机科学专业大神赐教。by 小伊学校的类型不同，计算机研究的内容不一样。如图：以上数据来源于研招网2015年的报考数据，有些内容比较概括，大家可以去学校官网查询具体内容。这么多方向，我说一下我认为就业前景比较好的几个方向。1、大数据“大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”大数据很火，社会上对大数据方面人才需求量很大，尤其是关于数据分析。大数据就业的三大方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。十大职位：ETL研发、Hadoop开发、可视化（前端展现）工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据科学研究、数据预测（数据挖掘）分析、企业数据管理和数据安全研究。这篇文章介绍的是“大数据行业就业指南：三大方向十大职位”，建议你仔细看看，介绍的比较详细。2、人工智能“人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。”人工智能还在发展，相关技术还不成熟，研究人工智能的空间很大。（来源：新浪）但是研究人工智能很难，“要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好。微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)”。不过，研究出来你会成为人工智能领域的专家，人工智能的科技产品会给人类生活带来便利。3、信息安全“信息安全主要包括以下五方面的内容，即需保证信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。信息安全本身包括的范围很大，其中包括如何防范商业企业机密泄露、防范青少年对不良信息的浏览、个人信息的泄露等。网络环境下的信息安全体系是保证信息安全的关键，包括计算机安全操作系统、各种安全协议、安全机制(数字签名、消息认证、数据加密等)，直至安全系统，如UniNAC、DLP等，只要存在安全漏洞便可以威胁全局安全。”“信息安全包含的东西也很多，需要学的东西也很多。比如说网络安全，包括了通信协议和通信内容两部分。有些协议可能做得不够严密，容易被人突破，就需要设计完善的协议。通信内容安全包括的就比较多，比如图像、语音、文字等。（来源：百度）需要通过加密来提高安全性。而加密解密又是矛盾的两个方面。如何加密才能达到需要的安全效果，如果解密才能破解别人的信息，都需要很多深入的研究才能得出结论。加密一般会涉及到比较复杂的数学，而解密又不仅仅是数学了，涉及到的方面。有些解密是通过逻辑的方法，有些是逻辑的方法和物理的方法并用。能把这行做好了，前途无量。但是很多人达不到登峰造极的地步。顶级的信息安全专家，年薪几百万是没问题的。”4、嵌入式“嵌入式系统(Embedded system)，是一种"完全嵌入受控器件内部，为特定应用而设计的专用计算机系统"，根据英国电气工程师协会( U.K. Institution of Electrical Engineer)的定义，嵌入式系统为控制、监视或辅助设备、机器或用于工厂运作的设备。”嵌入式的应用很多，“事实上，所有带有数字接口的设备，如手表、微波炉、录像机、汽车等，都使用嵌入式系统”。“提到嵌入式系统工程专业的前景还有话要讲，其实前景就=钱景!如今初阶的嵌入式工程师在北上广一线城市普遍都能拿到8K的工资(华清远见嵌入式学院就业数据显示)，熟悉相关开发的工程师则可获得1-2W的薪资。（来源：百度）高级工程师更不用说了，没有低于2W薪资的。从薪资看前景也许更能体现嵌入式工程专业的价值。”今天下午发表的“嵌入式系统工程专业就业方向与前景分析(转载)”，嵌入式前景很好，现在能满足社会需求的嵌入式人才供不应求，嵌入式人才还是很被需要的。by 刘娇计算机专业的考研方向有三个大方向：计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术。每个大方向下面有十几个小方向。你在报考的时候，会根据你报考的学校不同，小方向也就不同。就像@小伊所列举的图片。里面就是很详细的。由于大数据等热门方向，已经被列举了。我这边就不再提了。我会介绍一个没有提到过的。机器学习与数据挖掘方向。（来源：网络）这个研究方向在南京大学有开设。开设的研究所是周志华教授的数据挖掘研究所，简称LAMDA。隶属于计算机软件新技术国家重点实验室和南京大学计算机科学与技术系。其实这个方向属于人工智能方向。机器学习顾名思义，是在研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。就像前阶段特别火的AlphaGo。就是利用自学的学习能力，去打败李世石的。这也是机器学习领域的一大突破。而数据挖掘，就是挖掘有用有价值的数据。两个研究方向的合并，是对机器学习领域非常有利的。这个研究方向也是特别好。