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推荐适合你的在职研究生专业及院校

大数据分析与移动互联网软件考研哪个学校好?

甚矣
可谓苦矣
这个可以选择华科 中科大啊加油吧

大数据专业研究生学哪个方向好

王大悦之
所作所为
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。

考研大数据:哪些专业吃香,哪些专业薪酬高

黑娥
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考研想考厦门大学,你可重点考虑会计学,金融学,财政学专业,尤其会计学的名气,在国内影响比较大的。

经济学考研有哪些好的,比较好找工作的专业?

流浪犬
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虽然经济学有22个专业,但是不同的专业也有其各自的特点,考试难度也有差异,整体上我们可以分为五类:(一)热门专业—金融学金融学在所有的考研专业中属于考试最热门的专业,整体具有考试难度大、竞争激烈、复试线高的特点。如2017年中央财经大学的复试线是384分,这是最低分,如果你想考上就必须在390分以上才稳妥。竞争压力逐年增大,且近几年跨专业考金融学的考生比例逐渐增大,比如学数学、机械、计算机、物理、化学的,这类考试的共同特征就是数学普遍较好,而且很多知名财经院校也越来越青睐计算机、数学类考生。(二)性价比高的专业这类专业包括国民经济学、区域经济学、产业经济学、国际贸易学、数量经济学等,整体上就业及发展前景不错,且考试竞争压力也处于适中水平,复试线整体上要比金融学复试线低20-30分左右。如2017年,对外经济贸易大学金融学复试线是375分,但是数量经济学复试线345分,产业经济学335分。(三)非常适合数学基础好的学生报考的专业统计学、数量经济学、应用统计是属于经济学当中工具性比较强的专业,比较侧重数学建模、数据挖掘和分析等,比较适合数学基础好,或者本科是学数学或统计学的学生报考。这类专业就业前景非常好,在大数据时代下,这种兼具经济学背景,又具有技术分析能力的人才是很多大型金融机构偏好的复合型人才。(四)自设专业这类专业属于一些高校根据本校的师资水平结合当前社会需求,而特殊招生的一类比较前沿、专业性更强、领域更细的专业,比如上财的金融工程、央财的投资学、南开的精算学等。该类专业学校的特色专业,实用性很强,属于就业特别好的专业。(五)冷门专业像经济史、经济思想史、政治经济学等偏理论的专业,一般都比较好考。如果你只是想考上研究生,拿一个文凭,可以报考。如果你有读博打算的话,也可以报考西方经济学专业。

想学大数据,研究生报考什么专业

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法律、金融、会计、经济都算是。我们提供的是国家汉办国际汉语教师资格证考试,中国人力资源和社会保障部国家职业对外汉语教师资格证书以及国际认证协会国际注册汉语教师资格证书三证唯一联考机构,两证承诺一站式就业,助您后顾 无忧!

学大数据的学生,考研与直接就业哪个更好

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

大数据采集与管理专业考研学校名单

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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。

哪些大学开设了大数据专业,并且已经有了应届毕业生

海之泪
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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

互联网和新媒体相关专业的研究生 哪个学校好考一点 都有哪些学校 求推荐

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