研究生大数据专业学什么

考研不限制专业，甚至鼓励跨专业考，所以考研的时候你对哪个专业最感兴趣就报哪个专业就行。

随着互联网技术的不断发展，当今的时代又被称之为大数据时代。目前互联网企业对大数据人才需求非常大，培训机构出来的人才也很好找工作，南京课工场最近一批的大数据学员就业就很高，薪资普遍很高。当然，工作好找的前提是你大数据的相关技术要过关哦！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。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。

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。

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2月北京大学、对外经济贸易大学、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。

对国内就业市场而言，本科学历是大数据相关职位的一个基本要求，从各个职位上看需求量都是最大的。高端人才要求硕士以上的学历也很普遍，显示出这个行业的进入的确是有一定门槛的。对于学历这个问题，一般来说，当你没有任何基础的时候，能拿得出手的只有学历，本科生当然竞争不过研究生。但是随着工作时间久了，你的能力达到了这个职位的要求，学历就不重要了。尤其是对业务能力要求比较高的数据分析师、数据挖掘师这些职位，你的行业知识和业务理解能力在很多情况下比学历更加重要。当然，高端人才(如算法工程师、数据科学家)对学历也比较高，如果各方面条件允许，选择计算数学/概率论/模式识别/计算机方面的研究生深造也是有必要的，一些大公司的确会在初筛的时候根据学历筛选人，这个也很正常。当然，你也可以在工作几年后，当觉得到基础瓶颈的时候，可以再去读书，这个时候可能你更清楚自己需要的是什么。对于进入这个行业的同学而言，你可以选择提升学历后再进入这个行业，也可以先就业，用你的工作经验弥补你的学历不足。大数据是一个实践性很强的学科，从实际工作中获取的知识和能力是你在学校里面无法学习到的，企业最终也是看重你的实际工作能力。

一、财务金融专业这类专业向来是比较热门的专业，如果从比较有名气和实力比较好的财经大学毕业的话，毕业生还是非常受认可的，特许公认会计师公会，简称ACCA，成立于1904年，是目前世界上专业会计师团体，也是国际学员众多、学员规模发展迅速的专业会计师组织。二、物流管理专业现在很多人都通过网购来购买到自己想要的东西，所以物流这一个新兴行业开始了发展，目前很多公司正缺少物流专业的人才，为了吸引的人加入，它们开出的薪资通常都不太低。但是这种工作太过琐碎，正常下班都是一种奢求，所以还是谨慎选择。三、导游专业做一个导游，可以免费游览各种美景，薪资高，往往是很多人梦寐以求的工作，但是却不知道做一位导游，要在大热天为游客讲解名胜古迹的艰辛，每次节假日都是最忙碌的时候，都很少有时间陪伴家人。四、艺术设计专业这个专业毕业以后所从事的工作较为宽泛，所以较为容易找到工作，而且基本上都是大型公司需要这类人才，所以工作环境还是较为舒适的，但是这个专业出来的，基本是为客户所服务的，自己辛苦很长时期的方案，客户一旦不满意就要推倒重来，通过不断地修改才能达到客户的满意，所以一些耐心不够的同学直接放弃。五、计算机类型专业二十一世纪是一个信息化时代，大大小小的事物都会与信息，网络，大数据相关联，未来人类发展的过程中也一定会继续需要信息技术，各行各业的发展同样也需要这方面的人才，所以如果你是计算机类型的毕业生，我相信会更容易地找到令自己满意的工作，但是由于工作量比较大，加班是经常发生的事情，所以不少人难下决心选择这个专业。

专业课考科目 931 自动控制原理综合 或 941 流体工热综合 或 942 机械设计综合 三者任选其一。其中参考教材：931：包括自动控制原理部分和理论力学两部分，总分150分。《自动控制原理》 程鹏主编 高等教育出版社出版 2003.8《自动控制原理学习辅导与习题解答》 程鹏、邱红专、王艳东 编著 高等教育出版社出版 2004.12《静力学》高等教育出版社 谢传峰主编941：《气体动力学基础》（流体力学部分），西北工业大学出版社（2006年5月出版），王新月主编工程热力学（40%，60分） 传热学（20%，30分）工程流体力学（40%，60分）《工程热力学》（第三版），沈维道编， 高等教育出版社。《传热学》（第四版），杨世铭 陶文铨 编著，高等教育出版社。942：材料力学（70％，105分）机械设计基础（机设30％，45分）1、 单辉祖编，面向21世纪课程教材《材料力学》Ⅰ、Ⅱ（2004年第二版），高等教育出版社。2、吴瑞祥主编，《机械设计基础》下册（2007年第二版），北京航空航天大学出版社。有大数据方向的信息吗？

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。不过以后大学会慢慢开设大数据的课程的吧。柠檬学院大数据。

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。