计算机大数据专业考研有的学校

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。

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。

考贵州大学研究生计算机大数据，据说每年学费是8000元。可询问学校研究生院。立马就知道了。

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。

看你是两年制的还是三年制的呢？或者两年半的呢？硕士有学术型的（一般是三年的）和工程型的（两年）计算机的话： 三年制的学术型 第一年还是把专业课程学好，同时和老师一起做做项目，另外有时间的话 最好自己看一下对今后找工作有用的资料或者自己感兴趣的知识（以后找工作还是要笔试 数据结构 组成原理 操作系统和计算机网络的）两年制的工程型： 前半年基本上也是学专业课，后面的也是多动手编程做项目，如果有时间的话 能发表论文那是最好的，工程型的 就是要你有项目经验或者你动手编程能力强如果你准备硕士毕业后出国或者继续读博的话： 建议你最好多学学理论性的知识，平时努力的方向是发表论文或者研究理论，这样到时候你毕业论文肯定会是偏向理论性的了 不像前两种 一般是偏向项目型的论文的了==最后祝你在读研期间努力学习 学到知识，学有所获~~ PS：不管你使用的语言是C++ 或者Java 或者C 甚至是汇编语言，你都要精通你使用的那门编程语言

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。

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。我们有本科专业，也有专科。看自己的兴趣和未来的发展方向， 然后选择就行...我们的很多学生都是学有所成，祝你一切顺利

学校不一样，专业不同。你去各个学校的考研招生简章看看吧。01集群计算02 网格计算03 下一代互联网04 服务计算05 普适计算06 可信计算07 虚拟化技08 嵌入式系统09 无线传感器网络这几个哪个比较接近云计算。就业比较好04 服务计算 05 普适计算 06 可信计算这几个就业怎么样，都是从事什么职业

首先，从当前大数据领域的人才需求情况来看，以研究生为代表的高端人才有的机会获得高附加值的工作岗位，而且由于当前大数据技术尚处在落地应用的初期，所以未来大数据领域还会需要大量高端应用型人才（专硕），从这个角度来看，当前大数据专业的本科生，选择考研是不错的选择。大数据专业考研有多种选择，可以根据自身的发展规划、知识结构和能力特点来进行选择，同时也要考虑到行业发展趋势和技术发展趋势。从目前大数据方向研究生的培养渠道来看，计算机专业是一个重要的培养渠道，同时统计学、经济学、金融等专业，也有培养大数据方向研究生的能力。由于当前大数据专业的开设时间比较短，所以很多大数据专业还没有硕士点，要想有更大的选择空间，可以选择跨考计算机等专业。大数据专业的本科生在读研时，在方向的选择上还是比较多的，除了可以考虑大数据相关方向之外，还可以考虑人工智能领域的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。如果选择专硕，可以重点考虑如何通过大数据技术与行业相结合，在产业结构升级的过程中，行业领域也有很多创新点。最后，在选择主攻方向的过程中，还需要考虑到学校自身的学科实力、行业资源整合能力等因素，选择学科实力比较强的方向往往会有更好的科研体验，而选择行业资源比较丰富的方向，往往对于就业有非常积极的影响。