考研大数据方向

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。

你可以重点考虑应用统计硕士的大数据分析方向。 至于择校，你可以重点考虑中央财经大学等。中央财经大学在国内最早发起大数据分析硕士培养，与北京大学、中科院大学、中国人民大学、首都经济贸易大学共同举办。

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。

北京五校联合培养大数据分析硕士的学学校分别为：中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学和首都经济贸易大学另外有：上海交通大学——大数据分析与应用方向工程硕士FAQ北京航空航天大学西安电子科技大学

这个要看你的基础和将来的需要而定。如果基础好，考研是比较好的，一是可以正规系统而且是高起点的学习研究，二是研究生的学历比培训班要高级的多，在社会上被高度认可。

应用数学或者计算机。某些学校开设转么的专业，你可以去相关的学校网站查询。重点大学可以参见教育部的学科排名，最权威

作为一名大数据方向的研究生导师，我来回答一下这个问题。首先，从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和的就业渠道，应该考虑读一下研究生。读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

一般数据库方向考研的数学是数学一的，推荐学校：北京大学——北京大数据研究院清华大学——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

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。