哪些学校考研有大数据专业

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。

计算机 数字媒体技术 软件工程啊 北京邮电 华中科大 北航 哈工大 北理工 电子科大 西安电子 这些难度大 武汉理工 华南理工 合肥工业 南理工 北交大 等211大学

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。

这个的话可能就是说大数据方向的话可能就是你可以分系以后的。未来的一个大数据，比如说像他的一个系统app里面的大数据。

当然是就业好的。2018考研就业率全球排名前十的专业盘点：一：管理类相关专业：工商管理类、人力资源管理、工程管理等。现如今企业中，一个优秀企业家的作用超过了100名优秀工程师、1000名优秀工人。目前我国越来越多的转换企业产权、机制以及企业法人实行招标制、年薪制，实际上就是将企业的管理大权交到职业企业家手中。而据我国近三年的统计资料显示，外方代理人正以每年500%以上的速度递增，目前在不少大城市已形成一个职业阶层。不管是外企还是国企，高层管理人员的价值越来越看涨。所以，尽管企业管理专业的学生刚毕业的时候可能做的并不是管理的工作，但是过几年之后，有管理专业背景的人将会成为抢手货。二：法律类相关专业：法学、国际法、国际经济商业法、国际商法等。据不完全统计，目前我国取得律师资格的专职律师还不到2万人，平均每10万人口只有两名律师，而聘请律师的企业也只占全部企业的千分之几，无论是数量还是质量都远远不能适应社会的需求。由此可见，我国律师人才的供需矛盾十分突出。同时，随着全民的法律意识逐渐在增强，企业的法律意识也在增强，合同化的概念深入人心，对法律专业人才的需求将会大大提高。法律专业因此成为未来热门专业之一。三：营销类市场营销已经渗入到各种各样的企业里，不仅是外资企业、民营企业，国有企业也都在讲市场营销，岗位需求量很大，人们对市场营销的观念也将有更深的认识，所以对这方面人才的需求将继续看好，并有继续升温的可能。四：电子信息类相关专业：电子信息工程、通信工程、信息对抗技术、信息工程、信息与计算科学等。本专业培养具备电子技术和信息系统的基础知识，能从事各类电子设备和信息系统的研究、设计、制造、应用和开发的高等工程技术人才。五：生物技术类相关专业：生物技术、生物工程、生物资源科学等。本专业培养具备生命科学的基本理论和较系统的生物技术的基本理论、基本知识、基本技能，能在科研机构或高等学校从事科学研究或教学工作，能在工业、医药、食品、农、林、牧、渔、环保、园林等行业的企业、事业和行政管理部门从事与生物技术有关的应用研究、技术开发、生产管理和行政管理等工作的高级专门人才。六：现代医药类相关专业：药物制剂、制药工程、生物医学工程、中药学等。医药行业是按国际标准划分的15类国际化产业之一，被称为“永不衰落的朝阳产业”。它包括医药工业和医药商业，其中医药工业按原材料来分，又可分为化学制药业、中药业、生物制药业及医疗器械业。七：汽车类相关专业：车辆工程专业、汽车服务工程、热能与动力工程、工业设计等。随着汽车逐渐成为我们生活中的必需品，汽车专业也成为了社会上十分走俏的专业。汽车类专业人才成为了炙手可热的“抢手货”，汽车行业中的复合型人才将成为竞争焦点，比如精通外语的汽车设计人才、具备汽车技术背景的营销人才、具备汽车销售背景的IT类专业人才，以及汽车信贷、保险等金融人才将继续走俏。此外，热能与动力工程、工业设计等相关专业人才需求也将持续看涨。八：物流类相关专业：物流管理、现代物流等。物流产业是新产业，仅有20多年的历史。20世纪80年代以来，随着经济全球化的持续发展、科学技术水平不断提高以及专业化分工的进一步深化，在美国、欧洲一些发达国家开始了一场对物流各种功能、要素进行整合的“物流革命”，物流活动由此开始走向系统化、专业化，并由独立的经济组织承担的新型经济活动，出现了专门从事物流服务活动的“第三方物流”企业。进入90年代，各种专业化的物流服务企业在欧美发达国家大量涌现并呈现出快速的发展趋势，由此而形成了物流产业，并成为发达国家服务业中的一个重要组成部分。九：新材料类相关专业：高分子材料与工程、复合材料与工程、再生资源科学与技术、稀土工程等。新材料的应用范围非常广泛，发展前景十分广阔，其研发水平及产业化规模已成为衡量一个国家经济发展、科技进步和国防实力的重要标志。“十五”计划开始以来，国家产业政策导向明显向以新材料产业为代表的高新技术产业倾斜，这对新材料产业发展无疑将产生重要的推动作用。十：环境能源类相关专业：环境科学、环境工程、能源与环境系统工程、资源环境与科学等。开发利用可再生能源成为世界能源可持续发展战略的重要组成部分，政府的政策支持、社会的认可以及中国丰富的可再生资源，使得我国新能源产业发展前景十分广阔。考研的大军日渐壮大，各个院校的报考人数基本都在增加，有些报考的人数甚至到了20%-30%，这种情况的出现一方面是因为在职研究生归到统考里面，另一方面，就是“慢就业”，就业困难导致的推迟就业

首先确定考学硕还是专硕之后确定学校，因为每个学校考的科目不同。问题描述的很不具体，这个没法回答。

可以选 统计学

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

1.考研复习阶段分析　　考研复习是一个庞大的系统工程，复习课程多，时间跨度长，因此，考研复习必须有一个整体的规划。总的复习进度划分为起步、强化和冲刺三个阶段。　　（1）起步阶段（第一轮复习）　　首轮复习的目的是全面夯实基础。英语、数学复习都具有基础性和长期性的特点，而专业课内容庞杂，因此它们的第一轮复习都安排在起步期。政治复习可以暂缓，等新大纲出版后再进入首轮复习。　　（2）强化阶段（第二轮复习）　　所有科目的第二轮复习都安排在强化期。这一阶段要从全面基础复习转入重点专项复习，对各科重点、难点进行提炼和把握；同时注意解题能力的训练