数据科学研究生学院

数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在政府机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程计算机科学与技术应用统计学等专业的研究生或出国深造。大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。该专业对于学生的数学能力有很高的要求，所以对于数学不敏感的学生，建议慎重报考，而且该专业对于学生的计算机使用能力有很高的要求，学生在校学习期间，一定要学好这方面的知识,，可以选择考取计算机的相关资格证书，提升自身竞争力。扩展资料数据科学分为三大类，即：数据分析、数据挖掘和大数据。数据分析主要偏重业务，即利用一些数据分析和统计工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，进行数据分析和展现，以辅助公司的某项业务决策。数据挖掘比数据分析更侧重于建模能力一些，一般是给定一些数据和某个问题，让你运用某些机器学习算法从中建立出模型，再通过这个模型去对某些东西进行预测。所以，机器学习算法可以说是数据挖掘中的核心。与大数据关系比较密切的岗位包括大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据呈现和大数据教育等，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所面对的工作场景也有较大的区别。大数据平台开发属于研发级岗位，需要从业者具有较强的研发能力。

首先，本科是计算机科学CS的同学，是最符合申请条件的，因为大多数数据专工作都是通过编程和数据属库的相关手段进行的，同时学过统计、微积分、高级语言；例如哈佛大学对于MSDS的本科背景要求是：希望有微积分、线性代数，概率和统计等相关课程，能使用至少1种编程语言，例如Python或R，了解计算机科学概念。其次，本科背景是统计、数学或应用数学，且有一定编程基础的同学也可以申请，这都是很好的匹配专业。最后，商科背景出身，但量化背景较强的商科专业，比如金工，但又希望能选择一个STEM专业的同学，那DS显然也是个非常好的选择。所以说，如果你有比较强的编程背景，又有比较好的数理基础，那你就很有竞争力；而纯商科背景的同学，如果没有强的量化背景，或者不懂编程，那建议还是数据科学DS和商业分析BA混合申请，因为商业分析更加偏商科，开在商学院，对商科背景接纳程度大很多。

在职工来程硕士是只有学位证没有学历证源的（就是所谓的毕业证）。学历证的意思是学习的经历，也就是学校不证明你在校学习了（本来也没在校学），只证明你符合学位的要求并且通过了考核。道理上与工学硕士（就是本科毕业考的那种）是一样的，先在好多本科生毕业也靠工程硕士（全日制的工程硕士也有学历证），先在国内的情况是工学硕士考不上的考工程硕士。国际上是一样的，都是Master，只不过一个是学术性质的（工学硕士），一个是应用性质的（工程硕士）。我觉着工程硕士值得一上，但一定要是好学校的！否则有拿钱买本的嫌疑。

和大数据有关的大学专业有两个：数据科学与大数据技术大数据技术与应用2016年回2月北京大学、对外经答济贸易大学、中南大学，成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业；2017年3月，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2018年4月，在高职院校新增专业中，“大数据技术与应用”专业成为热门——全国总计有143个大数据专业获批新办。两个专业学制都为四年，授予工学学位或理学学位。在大学里学习大数据相关的东西不能说完全没用，只不过学校的相关技术学习一般是落后于市场的，大数据发展了这么多年，技术日新月异，你们现在学的相关技术，是市场上几年前流行的东西，现在可能早就没用了。不过了解一些发展历史理论等知识，对以后的学习还是有一定帮助的。

数据科学与工程学院是华东师大计算机与软件工程学院（原软件学院）下海回量所发展而来的答，一直是很强势的一支，拥有很强的师资和科研力量。数据库方面原有说法北人大，南复旦，而复旦数据库方面最中坚的力量（其实不限数据库）被软院院长何院士引进，也就是周傲英老师，宫学庆老师，钱卫宁老师，王晓玲老师为首的团队。计软学院下有两位千人教授，林学民老师和查宏远老师，均是数据科学方向 。数据科学2017新开了本科专业，专业课程极为科学，令人垂涎欲滴，令人恨不相逢未嫁时。研究生课程据我了解十分丰富，覆盖了数据科学的很多分支。就业方面，我不了解，不过上海和985应该有足够的优势。总的来说学院水平高，且高于外界的印象。欢迎大家报考华东师大数据科学的本科和研究生。在何院士领导下，计软学院下其他方向也聚集了不少大牛老师，欢迎大家报考。利益相关，华东师大本校直研。

青岛大学3363376463数据科学与软件工程学院是2015青岛大学进行学院改革合并后新设立的学院数据科学与软件工程学院现有软件工程、数字媒体技术、智能科学与技术、计算机基础4个教学系，1个实验实训中心。学院现有教职工101人。专职教师78人、实验教师4人，其中：正高级职称5人，副高级职称23人；硕士研究生导师10人；具有博士学位教师29人。全日制在校生3649人，其中本科生3567人、研究生82人。学院拥有“软件工程”一级学科硕士学位授权点；“软件工程理论与方法”、“软件开发与测试技术”、“云计算与大数据理论”、“数字媒体技术”、“智能控制与嵌入式系统”、“互联网教育”等6个二级学科硕士学位授权点；“软件工程”领域工程硕士专业学位授权点。学院拥有“软件工程”、“数字媒体技术”、“智能科学与技术”3个本科专业。其中“软件工程”专业是我校首批入选的国家“卓越工程师教育培养计划”的4个专业之一；“数字媒体技术”专业是我校获批“山东省普通本科高校应用型人才培养专业发展支持计划”2个专业之一，资助经费300万元。另外，“软件工程专业（服务外包方向）”是和印度NIIT联合培养服务外包人才；“数字媒体技术专业（中外合作办学）”是和韩国世翰大学联合培养国际化专业人才。学院形成了软件工程理论与方法、数字媒体技术、智能控制与嵌入式系统、云计算与大数据理论等多个研究方向。“十二五”期间，承担国家自然科学基金、教育部基金、山东省科技发展计划、山东省自然科学基金等各类纵向科研项目20余项，横向项目10余项，科研经费600多万元。发表学术论文100余篇，其中EI/SCI收录60余篇。获国家授权发明专利3项。“十二五”期间，学院教学与人才培养工作成果丰硕。获批山东省教学改革项目2项、2个专业获重点建设支持计划，教学研究经费近380万元。出版教材9部，其中“十二五”普通本科高等教育国家级规划教材5部，获第二届山东省高等学校优秀教材二等奖4项。获批国家级大学生创新创业训练计划项目10项。学生参加全国软件专业人才设计与开发大赛(创业大赛)、全国大学生智能设计大赛、“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、高校机器人大赛、信息技术应用水平大赛、智能汽车竞赛、全国高等学校信息技术创新实践大赛等各级各类竞赛，获国家级奖励113项、省级奖励203项。

读了前面关于数据科学的文章，相信你也能明白，拿到博士学位，更有利于做data scientist。比如同样是学3332636430统计出身的，作为master你可能做的是底层工作，接触不到太多核心的东西，工作基本内容可能就是用SQL倒腾数据、在R 里面做点初步处理，而PhD们职位起点高，上来就是做统计分析、建模等高级工作。这个跟统计/生物统计的master和phd出路也类似：前者很典型的工作是SAS programmer，后者直接是statistician or biostatistian，可以参考Warald以前的一篇贴子《统计和生物统计硕士博士出路比较》，尽管Data Scientist是个新职业，但是道理大体一致。同样是学CS出身，master们成为软件工程师，做的是底层的实现，尤其是公司的新人，系统框架早由高手们搭好了，来了coding的活你就去做，你考虑问题的范围很小，就是如何写好你负责的code 。而PhD们，可能是Research SDE、Applied Scientist/Researcher（这个是微软的title），跟其他的组合作来实现核心的Machine Learning或者Information Retrieval系统，一般都被要求能独立思考，能针对一些问题提出自己的想法和解决方案，老板也很鼓励你去创新、会给你自由让你探索新的project。另外，越是技术上比较先进的公司，往往越是倾向于招收博士，提供的职位也更高级，待遇更高。如果是硕士生，往往得有几年工作经验才会被考虑 – 刚毕业的硕士，无论哪个专业的，只是修了些硕士层次的课程，可能达不到公司的要求。Joyce不做SAS programmer，成为market research analyst。Warald这里想强调的是：PhD们机会，概率更大，在Data Scientist这类职业上，远比master有优势。如果你是master学历，拿到多个job offer有得选择的话，建议考虑一下长远发展，比如一个大公司让你去用SQL倒腾数据，给8万美元一年，另一个公司让你做统计分析，给7万一年，Warald的建议你从了后者，对工资、公司名气不满意的话，过两年跳槽就是了。

首先，从当前大数据领域的人才需求情况来看，3433646463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。

新加坡留学不可缺少的选择就是新加坡国立大学，位居亚洲第一，那么新国大的热版门专业数据权科学与机器学习理学硕士课程究竟如何呢？我们从对未来的发展、课程设计和费用分析一波。从未来发展来看，我们处于数据爆炸的时代，无论各行各业都离不开扒数据和数据分析，该专业是你未来发展的垫脚石，该课程旨在培养下一代数据科学的领导者。从课程设计来看，该课程是一门跨学科的研究生学位课程且有多个方向的专业选择，符合社会对于复合型人才的渴求，全面发展但专攻一项才是目前所需要的顶端人才。从费用来看，一年总费用大约为新币53800-56500，折合人民币二十八万左右，相对于欧美国家来说，性价比极高。因此新国大的数据科学与机器学习理学硕士课程绝对是物超所值，希望你们都能拿到满意的offer~