统计与大数据研究生

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。

我是学统计的，如果数学基础扎实难度不大。统计这边其实核心的就概率论与数理统计和多元统计分析两门课。其他的比较容易。

目前不少大学的研究生教育都有大数据相关方向的设置，不同的高校在大数据教育方向上也会结合自身的教育资源进行相应的调整，所以要想选择适合自己的学校，需要考虑以下几个方面：第一：自身的知识结构。大数据是典型的交叉学科，基础学科包括数学、统计学和计算机，所以这三个专业的学生在读研期间都可以选择大数据方向，但是不同的专业在选择时也要结合自身的专业特点。比如统计学选择大数据方向时也可以选择本专业的研究生，因为统计学的研究生课题与大数据也有紧密的联系，没有必要一定要考计算机专业的大数据方向。在统计学领域，教育资源整合能力比较强的大学有北京大学、人民大学、南开大学等，不少财经类大学也有较强的学科实力，比如东北财经大学、上海财经大学也是不错的选择。第二：大数据学科的教育资源。研究生的教育质量与高校自身的教育资源整合能力有直接的关系，涉及到导师资源、实验资源、课题资源、行业资源等等，从大数据学科的教育资源情况来看，国内北京大学、中南大学、上海交通大学、中山大学、西安交通大学、对外经贸大学等都是不错的选择。第三：学校的整体实力。在考研选择学校时，应该注重学校的整体实力，整体实力较强的高校往往在专业发展上也会有较强的“后劲”，所以在选择高校时可以重点考虑一下双一流高校和一流学科高校（原985、211）。

北大读统计大数据专业研究生专硕可以转博可以转专业，除了部分艺考不能转专业外，其余专业能够转。　　（一）申请转专业（系）的条件：　　在校本科生在完成大学一年级课程，进入二年级之前，符合以下条件之一者，可以申请转专业：　　1、在某一学科方面确有特长的学生。　　2、因为身体健康原因，经学校指定的医疗单位检查证明不能在原专业学习、但尚能在本校其他专业学习者；　　3、通过转专业能有利于学生自主学习成材，且参加学校的选拔，选拔合格者。　　（二）以下情况之一者不能申请转专业：　　1、新生入学未满一年者；　　2、二年级及以上者；　　3、各类委培，代培生未经委托单位同意转专业者；　　4、艺术类、体育类考生，跨文、理科类别转专业者；　　5、跨高考录取批次转专业者；　　6、已办理试读手续者；　　7、曾转专业或转学者；　　8、专科升入本科者。

大数据(数据挖掘)是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业，现在本科数学类下辖子专业有[信息与计算科学]，[数学与用用数学]，[统计学]等。[统计学]是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。当今的”大数据“潮流使得我们获得了海量的数据，但掌握这些海量的数据本身并无意义。真正的意义体现在对于含有信息的数据进行专业化的处理。要对大数据进行处理，在实际的运用中，统计学能够以较低的成本，较少的数据，对数据进行精确度相对较高的的分析，这是大数据分析所无法替代的。[信息与计算科学]专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。所以你只需要查查有哪些大学开设了[统计学]、[信息与计算科学]这两个专业就行。

按照通常的要求，这一年你必须要开题，且由于第三学年要找工作、考虑就业等可能让你不能完全静下心来的事情，加之还要撰写论文，所以在本年度是您完成论文重要研究内容的一个关键阶段，切勿放松。同时，应该将研究成果（进展）写成paper，试着投稿。争取能够参加一些国内外的学术会议，认识和你从事相同或相关方向研究工作的研究生、学者、知名专家并与他们交流，这对开阔你的视野，改进你的研究思路非常有意义。当然，不是每个研究生都有机会，因此，你必须要做出让导师肯定的研究进展或成果，你必须要有好的idea or innovation按照通常的要求，这一年你必须要开题，且由于第三学年要找工作、考虑就业等可能让你不能完全静下心来的事情，加之还要撰写论文，所以在本年度是您完成论文重要研究内容的一个关键阶段，切勿放松。同时，应该将研究成果（进展）写成paper，试着投稿。争取能够参加一些国内外的学术会议，认识和你从事相同或相关方向研究工作的研究生、学者、知名专家并与他们交流，这对开阔你的视野，改进你的研究思路非常有意义。当然，不是每个研究生都有机会，因此，你必须要做出让导师肯定的研究进展或成果，你必须要有好的idea or innovation

我认为是前者。统计学更注重传统的统计方法，比如线性模型，面板数据，非参半参之类。也有老师是做数据挖掘方向，但也偏理论。

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:刘文娇数据科学与大数据技术专业申报体会与建设初探信息工程学院崔琳2017年7月提一级标题华黑/Arial黑色(0,0,0)16-20号纲一、时代机遇与挑战二、专业申报体会三、深度剖析专业人才培养方案A0A0A0四、初期建设所做的工作0F4B69FABE00一、时代机遇与挑战Nature2008年9月封面Science2011年2月封面主色系SwiffChart16进制编号CC00000F4B69一、时代机遇与挑战1.专业申办的必要性：国家战略2015年9月5日国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,系统部署了大数据发展工作。意味着中国大数据发展迎来主色系顶层设计，正式上升为国家战略。SwiffChart16进制编号CC00000F4B69一、时代机遇与挑战2.专业申办的必要性：人才需求2015年，LinkedIn通过分析全球超过3.3亿用户的工作经历和技能后，认为统计分析和数据挖掘位列最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能中的榜首。全球第一家信息技术研究和分析公司—盖特纳(Gartner)咨询公司预测2016年全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位。SwiffChart16进制编号全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)预计到2018年，大数据科学家的缺口在14-19万，大数据分析师和CC0000经理的岗位缺口则将达到150万。0F4B69一、时代机遇与挑战2.专业申办的必要性：人才需求全球最大中文IT社区CSDN预测未来3-5年，中国需求主色系大数据技术专业人才180万人，目前缺150万人

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