本科大数据专业需要考研吗

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更多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。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

在本科阶段读计算机、数学、物理、大数据等专业，在读研期间都是可以选择人工智能方向的，因为这些专业都是人工智能的相关专业。虽然目前已经有一些高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，但是长期以来，人工智能只是研究生阶段的研究方向，因此大量的人工智能方向的研究生都是来自于计算机、数学等专业。对于大数据专业的本科生来说，在研究生阶段选择人工智能方向不仅可以，而且是个不错的选择，原因有以下几点：第一：大数据与人工智能关系密切。大数据可以说是人工智能的基础，无论对于机器学习还是自然语言处理来说，都需要通过大量的数据来训练算法，从而提升智能体的决策能力，这也是为什么在大数据时代背景下，人工智能得到广泛关注的重要原因之一。第二：从大数据进入人工智能领域相对容易。大数据的技术体系当中，数据分析占据着重要的位置，数据分析是挖掘数据价值的重要途径之一，而数据分析通常有两种方法，分别是统计学方式和机器学习方式。所以通过大数据进入机器学习进而全面进入人工智能领域是一个比较不错的选择，有不少人工智能领域的研发人员就是从大数据进入人工智能领域的。第三：大数据与人工智能将全面融合。随着物联网、大数据、云计算的不断发展，未来大数据等技术会与人工智能领域的相关技术进一步融合。从这个角度来看，从大数据技术进入人工智能也具有一定的必然性。当前正处在大数据落地应用的初期，而人工智能也将与大数据技术一道为产业互联网的发展提供服务，未来大数据和人工智能领域的发展空间将非常值得期待。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

首先，相对于算法岗来说，大数据开发岗位对于从业者的学历要求并不算高，很多本科生也都在从事大数据开发岗，但是这些本科生往往都具有比较丰富的开发经验，对于刚毕业的本科生来说，如果想从事大数据开发岗通常还需要一段时间的积累。大数据开发通常有两种方式，一种是大数据平台的研发，这一类岗位属于研发岗，对于从业者的要求非常高，目前很多研究生毕业后往往会从事平台研发岗位，但是通常也需要一段时间的技术积累。实际上当前有很多程序员想从事平台研发岗位，但是受限于自身的知识结构，所以往往也会选择通过读研来促进自身的岗位升级。大数据开发的另一种形式是基于成熟的大数据平台来完成行业应用，这一类开发岗位对于从业者的要求相对比较低，本科生也是完全可以从事的，但是由于大数据平台的内容比较多，所以通常也需要一个系统的学习过程。随着大数据平台逐渐开始落地应用，未来产业领域会需要大量的大数据应用开发岗位，从这个角度来看，大数据专业的本科生也会有比较好的就业前景。从近几年的就业情况来看，目前很多研究生也都会选择开发岗，一方面算法岗的竞争比较激烈，另一方面开发岗的岗位附加值也相对比较高，所以如果本科生想从事开发岗，而且想获得更高的岗位附加值，读研是比较现实的选择。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

首先，大数据领域的发展前景还是非常广阔的，未来大数据领域的人才需求潜力也非常大，但是当前大数据尚处在落地应用的初期，大数据领域的人才需求往往更关注以研究生为代表的高端人才，所以目前大数据专业的同学可以重点考虑一下读研。选择大数据专业可以看成是当前一个“进可攻退可守”的选择，虽然当前大数据领域的岗位还没有充分释放出来，但是大数据专业的同学也完全可以从事传统的计算机相关岗位，比如软件开发岗位就是不错的选择。从这个角度来看，当前大数据专业的本科生，如果想提升自身的就业竞争力，一定要重视自身开发能力的提升。从发展前景来看，随着当前产业结构升级的持续推进，未来不论是进入IT互联网行业发展，还是在传统行业发展，行业领域会需要大量的高端应用型人才，所以当前选择读研会有比较好的发展前景。从当前研究生的人才培养目标来看，专硕的人才培养目标就是行业高端应用型人才，所以当前读研可以重点考虑一下专硕。对于大数据专业的同学来说，当前读研除了可以选择大数据专业之外，还可以重点考虑一下计算机专业，一方面大数据专业是新设立的专业之一，研究生培养能力还有待提升，另一方面计算机专业一直是培养大数据人才的主要专业之一，所以在计算机专业读研也会有一个比较好的学习、科研体验。最后，大数据专业的本科生在读研时，除了可以选择大数据方向之外，还可以考虑选择区块链、人工智能相关方向，这两个大方向未来的发展前景也比较好。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

对于考研，你们了解多少呢？哪些专业比较受考研人的喜爱，哪个年龄段的人最关注考研，关心考研的人分布在哪里，来自哪些星座...下面小编带大家一起来分析一下考研数据，让你们可以更好的了解考研哦~№1你的竞争对手多大年纪？如图，年龄阶段为20-29岁的人最关注考研，跳过30-39岁，40-49岁的年龄人群为第二大关注考研的群体。为什么在40-49岁的人会出现关注考研小高峰？不排除这一年龄阶段人群的子女正处于即将考研或研究生阶段。№2 男生VS女生，谁更关心考研？男生和女生，谁更关注考研？通过百度搜索“考研”一词的男性比例为57%，女性为43%。相比之下，更关心考研的不是女生，竟然是男生！№3 星座分析—12星座谁热衷于考研？那些考研族们都是什么星座？在所有参加过考研的人星座调查中，考研人群较多、排名前五位的星座分别是处女座、金牛座、天秤座、水瓶座和巨蟹座。当然，也许考研和星座并没有什么实质性的联系。№4 全国关注考研的城市排名全国关注考研的城市排名 Top10分别为：北京、上海、武汉、广州、天津、郑州、成都、南京、杭州和重庆。显然，这些城市的经济实力在全国排名也较为靠前。那么，经济与教育的联系，不言而喻。№5 哪些专业比较受考研人的喜爱1、全国13.5%的本科生选择了毕业后读研从图里可以看到，医学生读研的人数占比重最大，有25.4%，而管理学最小，只占8.3%。2、全国有近三成的考研学生是选择了在读研时转换专业从这图可以看出，跨考比例最高是管理学，最低的是医学，差别悬殊。3、管理学：本科已经足够，读研意义不大很巧的一点是，管理学考研比例最低，而跨考比例最高，这是否意味着管理学专业不太“受人待见”？有一个说法叫“管理无学”，大概是说管理学作为一个学科稍微有点勉强。学管理学的小伙伴梁雪说：“要我说管理无学，这个说法可能有点儿极端，但我觉得读个本科已经足够了。”确实，管理学定位比较模糊，因为研究对象无处不在，而导致没有研究对象。很多人学这个专业开始就很困惑，不知道将来能做些什么？这也是很多人对管理学的普遍看法。可其实管理学也有其优势——社会需求大，报考门槛不高。4、医学：选择继续深造，实有几分无奈从这图可以看出，跨考比例最高是管理学，最低的是医学，差别悬殊。医学生考研比例最高，跨考比例最低，这样看来读医学的小伙伴对本专业很是死心塌地嘛？事实真是如此吗？一般来讲，报考研究生主要有两种情况：△ 对本学科的认可，想继续深造。△ 对本科学历的就业选择不满意，觉得再读的话工作机会更好。而医学生考研大多属于第二种情况。据学医的小杜说，“基本所有的三甲医院都是非博士不要(除非有本地户口)，但是相应的社区医院招聘则条件会低很多。如果只是想去个社区医院，可能本科学位就足够。可苦读了这么多年，谁甘心呢？”至于为什么跨专业考研的人那么少，其实这也不难理解。医学生课业非常繁重，除了学习理论知识，临床经验更是不可缺少的。很多人早上去实习，下午没事就不去医院在教室或者宿舍复习。考本专业已经非常辛苦了，根本没有精力去跨专业考。5、工学：参与项目是主流，考证也是不错选择工学生的考研比例以及跨考比例都不算高。有读通信工程的工科生说：“工科生更多是倾向于就业，很多人在大三甚至是大二就开始实习了。大家普遍认为，项目经验是最重要的。而读研的人基本都是在大一就规划好了，因为要先找准导师。对于工科生而言，研究生导师对之后的影响非常之大。”确实，因为工科生除了读研之外，还可以选择去考一些专业资格证，这些都含金量非常之高，有些证，从时间成本和精力投入而言，考证比考研更加受人青睐。6、经济学：其实经济学没有想象中那么好找工作较低的读研比例，和较高的跨考比例，可能让很多外专业的人很意外。本科读经济的世军笑着说：“其实很多人都被学科名骗了，感觉经济学就是教你怎么赚钱的，其实经济学是理论性更强的学科”。“大多数读了本科恍然大悟的人，都会选择直接工作。不过外专业考我们研究生的比较多，你要真想读经济学的研究生，压力很大的。”7、文学：本科就业没烦恼，虽与专业相关性不大读研比例比历史低，跨考比例比历史高，或许是因为比历史学好找工作吧。读汉语言文学的小乐说：“其实文科虽然听着挺鸡肋的，但找起工作来也不难。很多公司文职都有很多需求，只要不眼高手低，找到一份相对心仪的工作其实难度不算太高。”当然，还有很多学生选择了考公务员这条路。毕竟他们的学业较为轻松，公考对他们而言也比对其他专业友好很多。№6 就业才是否读研的硬指标总体来看，是否考研，是否跨专业考研，就业都是其中必须要考虑的一项重要因素。下图是就业率较高的十个专业以及其收入情况：从图中可以看出，计算机科学与技术专业收入非常可观。国际经济与贸易、土木工程，也是毕业半年后收入较高的专业。这些专业所在学科考研比例都比较低。而总体排名较为靠后的包括英语、汉语言文学、财务管理，这也正是那些跨专业考研比例较高的专业人群。所以说，在对专业的选择上，本科时不仅考虑就业前景，还会考虑兴趣等方面的。而到了研究生的时候，更多的关注点都落在了就业上。因此，多从就业角度切入专业，少一点不切实际的幻想，对我们毕业后找工作或者读研都会有很大帮助。

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来探讨一下这个问题。首先，从事大数据或者AI方向的技术岗位，读研是有必要的。目前大数据相关技术正处在落地应用的初期，虽然从技术体系的角度来看，大数据技术已经趋于成熟，但是从落地应用的角度来看，依然有大量的技术问题需要攻克，所以当前从事大数据领域的技术岗位需要具备较强的研发能力。读研一方面能够进一步丰富自身的知识结构，另一方面也会培养一个系统的科研方法，从而提升解决问题的能力。与大数据领域相比，人工智能领域依然处在行业发展的初期，不论是机器学习、自然语言处理还是计算机视觉等方向，都有大量的课题需要完成技术攻关，所以从事人工智能领域的技术研发对于研发人员的研究能力和基础知识都有较高的要求。虽然目前部分高校陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业，但是目前培养人工智能专业人才依然以研究生教育为主。由于大数据、人工智能人才的培养周期相对比较长，需要的教育资源通常也比较多（导师资源、实验资源、课题资源等），而研究生教育往往能够汇集高校（科研院所）最为优质的教育资源，所以读研对于相关人才的培养具有较强的实际意义。最后，大数据与人工智能关系密切，一方面大数据是人工智能的基础，另一方面数据价值化的过程（数据分析等）也需要采用机器学习等人工智能技术，所以大数据和人工智能通常并不分家。另外，随着产业互联网的发展，未来大数据、物联网、云计算、边缘计算、人工智能等技术将进一步结合，目前可以重点关注一下AIoT方面的技术发展趋势。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

大数据专业是一个典型的交叉学科，基础学科包括数学、统计学和计算机学，另外辅助经济学、社会学、医学等学科，所以统计学是大数据专业最为直接的相关学科之一，因此统计学专业的本科生在读研的时候是完全可以选择大数据专业的。统计学专业的相关知识在大数据时代依然起着非常重要的作用，以大数据分析为例，目前大数据的分析方式主要以统计学方式和机器学习方式为主，而且统计学方式与机器学习方式相比在某些领域更加成熟，理论体系也相对完备，所以大数据专业的学生通常都要系统的学习统计学相关知识，从这个角度来看，统计学专业读大数据方向还是具备一定优势的。在大数据时代，统计学有了进一步的发展和变化，这个变化就来自于数据本身的变化。统计学的分析方式通常以“抽样”为主，通过对样本的分析来寻找整体的规律，从而得出分析结论。通过大量的历史经验来看，如果样本的选择没有问题的话，统计学的分析方式具有非常高的准确度。但是在大数据时代，数据从抽样变成了“全样”，数据分析的方式和方法都产生了较大的变化，这对于统计学来说就需要积极的适应这种变化，并积极顺应大势时代的发展，投入到大数据领域的研发中。从目前大数据行业的发展来看，统计学确实对于大数据的发展做出了重要的贡献，大量的统计学专业人才陆续投入到大数据领域，也进一步完善并丰富了大数据的知识结构。近些年来，我多次作为评委，参与了不同类型的研究生大数据专业大赛，其中有大量的选手来自财经类大学的统计学专业，这给我留下了较为深刻的印象，其中也有不少学生取得了不错的成绩。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

首先，对于大数据专业的本科生来说，在读研的时候有比较多的选择，既可以选择大数据相关方向，也可以选择人工智能相关方向。从当前的行业发展趋势来看，读研选择人工智能方向是不错的选择。大数据方向博士研究生在进行中期答辩从知识体系结构来看，大数据与人工智能本身就有比较紧密的联系，比如机器学习既在大数据分析中有广泛的应用，同时也是人工智能的六大主要研究方向之一，所以对于大数据专业的本科生来说，可以把机器学习作为切入点来进入人工智能领域。实际上，通过机器学习来入门人工智能也是比较常见的选择。人工智能领域的研究方向是比较多的，在当前工业互联网和产业结构升级的推动下，人工智能与传统行业的结合也比较多，在读研的时候可以根据目标学校的资源整合情况，来选择具体的研究方向。通常来说，不同高校往往都有自己的传统优势方向，选择这些方向往往会有更多的科研资源，也更容易做出科研成果。从目前人工智能领域的研究热点和落地应用情况来看，当前计算机视觉、自然语言处理和机器人学这几个方向有比较多的机会，这些领域也有大量的科研课题。从当前大型科技公司开放的人工智能平台来看，主要还是基于自然语言处理和计算机视觉两大内容来展开，未来随着人工智能平台的不断迭代，可以落地应用的人工智能技术会越来越多。虽然当前人工智能领域的发展速度比较快，但是当前算法岗位的就业也并不像想象中的那么容易，近两年很多希望从事算法岗位的研究生，往往也会因为激烈的竞争而转向从事开发岗位，所以研究生在读研期间，应该关注自身的程序开发能力。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

首先，对于数学专业且主攻大数据方向的本科生来说，考研时可以重点考虑一下大数据方向，原因有三点，其一是大数据领域的前景比较好，其二是数学专业从事大数据方向有非常好的基础，其三是大数据领域的岗位附加值比较高，而且人才缺口比较大，尤其是高端人才。在专业的选择上，可以重点考虑一下计算机专业，虽然数学专业考研计算机属于跨考，但是整体的知识跨度并不大，而且数学专业跨考计算机专业也比较常见。之所以选择考研计算机专业，一个重要的原因是就业比较好，目前计算机专业选择大数据方向的研究生，在就业方面都有不错的表现，岗位选择空间也比较大，既可以选择算法岗位，也可以选择开发岗位。近两年算法岗位的竞争还是比较激烈的，不少计算机专业的研究生会选择开发岗位，相对于统计学、金融等专业的同学来说，计算机专业的研究生有更强的岗位适应能力，而且计算机专业就业到IT互联网行业也相对比较容易。数学专业考研计算机专业，一定要早做准备，由于计算机专业的考研竞争比较激烈，所以要为自己构建一个有效的复习渠道，当前可以重点利用一下互联网这个学习渠道。在复习的初期可以多选择几个不同层次的目标，复习到中后期再最终确定目标学校。数学专业考研计算机专业，还应该重视编程实践能力的提升，目前不少大学在考研的复试阶段会考察编程实践能力。另外，对于大一、大二的同学来说，应该积极参加一些专业比赛，这对于考研复试有比较积极的影响。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！