大数据的科研生

针对大数据时代科研活动的新生知识需求，TIB将其所开展的4个领域的产品研发活动，包括：开放科学（open science）、数据科学（data science）、非文本资源（no-textual materials）和可视化分析（visualization analysis）进行调整拓展，4个领域协同推进数字化/网络化发展。 　　开放科学产品线 　　开放科学是数据驱动科研的最佳实践方法。数据驱动科研的背后，就是要解决一系列针对科研数据的保存、流通、管理、保障等需求和问题。TIB开放科学部门的重点工作是推进开放科学基础设施为依托的科研协同环境。 　　TIB成立的开放科学实验室（Open Science Lab），长期与包括莱布尼兹研究网络2.0在内的多个提供研究人员或者研究基础设施的机构保持合作关系。 　　Open Science VIVO Beta（2014年3月至今）利用关联开放数据（linked open data），为科研社群提供协同、一致、多样的信息展示。通过在主要德语研究机构上及时抓取科研活动及成果信息，利用关联数据本体的拓展和对接，实现全欧洲境内科研机构、人员、项目等信息的互联整合。目前该网络内共有597位研究人员、19家机构和766项研究成果。该网络在欧美研究社群中广泛使用。 　　CoScience（2014年3月-2015年3月）是为帮助科研人员共享科研方法、存储科研经验、推广新兴科研工具的数字化信息服务项目。在项目的两期工程中，共与13家高校图书馆、信息机构和数字化项目达成合作。通过开放平台文档和开放视频讲座两种方式，为科研人员集成经验方法，引导研究人员间的知识共享。 　　非文本资源产品线 　　TIB提出的“超越文本（move beyond text）”战略具有现实意义。图书馆的知识资源仍然是其最重要的资本和基础[15]。大数据时代的推进使得图书馆馆藏资源不仅仅局限于传统的印本资源，而是囊括了具有多种数据类型、地理分布存储的广泛意义的数据资源。 　　TIB成立的非文本资源部门关注各类数字化科技信息。针对其中的非文本资源开展了一系列搜集、标引、存取和贮藏实践，将非文本资源视作与传统文本资源同质的“文化遗产”。下面分别列举3个重点领域（全维度的科研数据、视听多媒体资料以及3D数据）的相关实践。 　　RADAR（Research Data Repository）（2013年9月-2016年8月）是依托莱布尼兹信息基础设施建立的一个通用型科研数据知识库，提供多维科研数据保存（最高保存时限15年）、出版、认证和追踪工作。并与图书馆、研究机构、出版商和开放平台进行数据整合，实现科研数据的分布式存储和一体化获取。 　　AV-Portal（2014年至今）是一个针对视听多媒體科研数据的分布式集成门户。其视频资源覆盖自然科学和工程等多个学科，对视频质量进行严格控制，视频内容主要涉及计算机可视化、教学资料、仿真模拟、实验过程、访谈和会议记录等。检索视频资源时，可以实现对视频内容的概览、视频语音内容的语种翻译并支持对视频资源每一帧的内容检索。用户可以自由上传资源，资源发布需要审核，部分资源支持开放获取。 　　DURAARK（Durable Architectural Knowledge）（2013年2月-2016年1月）是一个针对建筑学类3D模型长期保存的数据库。从语义层面对建筑的3D模型资源进行组织和标引工作，建立新的元数据格式对建筑的数据信息以三维立体模型的形式进行长期保存，以期实现对建筑信息多维简便的获取。 　　数据科学产品线 　　在TIB开展的数据科学产品开发活动中，大量的成果是以数据科学为工具对数据进行的深度分析与挖掘。在该领域产品研发过程中，TIB同样面对复杂的处理对象——数据类型。与非文本资源产品关注的重点相同，其不仅针对传统文本信息，更重要的是对诸如科研数据、视听内容、3D信息、仿真模块及软件多种数字化的科技数据源进行检索、查询和保存。 　　基于数据科学领域机器学习、模式识别和统计学方面的工具，TIB针对科研数据的分析、组织和检索工作进行了语义化探索，研究成果多应用于检索工具和系统中。 　　AV-Portal是数据科学产品的集大成者。在其两个工作重点：文本（数据）挖掘和知识管理（语义分类、本体等）方面均有所应用。文本挖掘工具主要是对非结构化的数据进行整理，使之结构化并挖掘其中的潜在联系；知识管理则主要对现有馆藏资源进行语义层面的改进。 　　该门户支持对经过质量控制的科学视频进行包括场景、文字、语音和图像在内的多维度的数据识别，以不同的粒度对对象的不同特征进行分析处理，实现对信息进行快速、一致、交互地存取；从语义层面对资源进行分类组织，扩展检索方法；支持基于DOI的针对科学影片和片段的引用，自制影片及科研辅助资料的上传。多媒体检索方法和语义数据分析的技术使得这些非结构化的资源组织和检索工作得以更好地实现。

经历过无数个努力付出的日日夜夜，突破了重重考验与选拔，新一届研究生伴着收获的秋风，如愿收到来自民大的录取通知书。还未到校的研究生“萌新”们是不是想先了解一下伙伴们的情况呢？别着急，官微君这就为你解密2020级研究生大数据！2020年，共有2599名研究生加入中央民族大学，成为民大校园的新主人，即将在民大继续更深层的研究学习，其中11.39%为博士生，88.61%为硕士生。硕士新生中，全日制硕士占比97%；博士新生中，全日制博士占比100%。大部分的研究生，会和自己的伙伴一起在民大校园中“全天相伴”，趁着晨光，在民大操场上一起漫步，披着星光，从灯火通明的文华楼回到融洽的宿舍。博士新生中，非定向博士占比63.85%；硕士新生中，非定向硕士占比92.23%。希望大家能在今后的研究学习中，都能找到自己心仪的工作和岗位。 来到中央民族大学研究生大家庭的都有哪些民族的兄弟姐妹呢？研究生新生共覆盖了35个不同民族。新生中少数民族占比22.63%，人数最多的少数民族TOP10依次是：蒙古族、回族、藏族、满族、土家族、彝族、苗族、壮族、朝鲜族、维吾尔族。还有一些来自人口较少民族的新生，如乌孜别克族、基诺族、阿昌族、塔吉克族、达斡尔族、锡伯族、仫佬族、布朗族、撒拉族……也加入了我们这个和谐共融的大家庭！无论你来自何方，进入民大之后，我们就都是相亲相爱的一家人。各美其美，美美与共，我们就像石榴籽一样紧紧抱在一起。 2020级硕士研究生新生录取专业TOP10依次为：新闻与传播、法律（非法学）、法律（法学）、金融、学科教学（语文）、国际商务、工商管理、会计、公共管理、中国少数民族语言文学。2020级博士研究生新生录取专业TOP10依次为：民族生态学、中国少数民族语言文学、语言学及应用语言学、中国少数民族经济、民族学、中国少数民族传统医学、马克思主义民族理论与政策、中国少数民族艺术、宗教学、社会学。术业有专攻，无论选择了什么专业，都请在自己选定的研究方向上，不忘初心、坚定不移地走下去吧！ 新生中27.5%的同学已经加入了光荣的中国共产党（含预备党员），期待新生党员同志继续发挥先锋模范带头作用！新生同学中还有民盟、民主促进会、九三学社等民主党派的成员以及无党派人士。 新生入学的年龄跨度很大，大多数同学年龄集中在21-30岁之间，年龄最小的硕士只有19岁，年龄最小的博士只有23岁。大家都是活力四射朝气蓬勃的新青年，期待你们成为校园里一道道亮丽的风景线！ 接下来就是大家最关心的“男女比例”的问题啦！2020级研究生新生的男女比例为1：2.6，其中硕士男女比例为1：2.83，博士男女比例为1：1.53。今年评比出的“男女比例冠军学院”也新鲜出炉：体育学院以3.08：1的成绩获得了硕士男生比例的桂冠，国际教育学院以1：0.04的比例获得了硕士女生比例的冠军。历史文化学院以1.6：1的成绩摘得博士男生比例金牌，外国语学院以0：1的绝对优势创造了博士女生比例最高记录。通过神秘的星座，让我们来预测一下研究生新生们的性格。严谨认真的处女座是新生中人数最多的星座，充满热情的射手座则成了硕博新生中人数最少的星座。严谨认真的态度会是学习研究的最好助力，同时也要充满热情地和大家相处！而对于属相的统计显示，新生中，属虎的同学人数最多，高达718人，属龙的同学则人数最少，仅有32人。希望2020级的研究生新生们在接下来的日子里能够龙腾虎跃，超越自我，学有所成！来自五湖四海，专业千差万别，但民大的校园会把一切都收纳；民族丰富多彩，性格迥然不同，但同学们会把一切都包容。这个“美美与共，知行合一”的大家庭，欢迎你们的加入！出品｜党委宣传部融媒体中心研究生院文字｜殷宇琪编辑｜崔荣浈责编｜张怡淼主编｜李红亮

今天北京大学终于公布了2020级研究生大数据，@数字话教育结合前期各大高校已公布的研究生大数据，梳理了十九所一流大学建设高校的研究生大数据，十九所高校中哪所招生的研究生最多，哪所高校男女比例最高……一流大学建设高校42所名单1. A类36所北京大学、中国人民大学、清华大学、北京航空航天大学、北京理工大学、中国农业大学、北京师范大学、中央民族大学、南开大学、天津大学、大连理工大学、吉林大学、哈尔滨工业大学、复旦大学、同济大学、上海交通大学、华东师范大学、南京大学、东南大学、浙江大学、中国科学技术大学、厦门大学、山东大学、中国海洋大学、武汉大学、华中科技大学、中南大学、中山大学、华南理工大学、四川大学、重庆大学、电子科技大学、西安交通大学、西北工业大学、兰州大学、国防科技大学2. B类6所东北大学、郑州大学、湖南大学、云南大学、西北农林科技大学、新疆大学2020年招生人数1、十九所高校中，招生研究生总数排前三的高校。上海交通大学、吉林大学和华中科技大学2、十九所高校中，招生博士生数排前三的高校。清华大学、北京大学和上海交通大学3、十九所高校中，招生硕士生数排前三的高校。吉林大学、华中科技大学和上海交通大学全日制硕士和非全日制硕士十一所高校中，非全日制硕士占硕士生总数比例前三的高校：清华大学、同济大学、和北京大学男女比例从表中，可以看出男女比例最高的是西北工业大学，而且排名靠前的都是以工科见长的高校。还有哪些要想了解的数据，欢迎留言。

被质疑的清华大学博士后清华大学作为中国最顶尖的高校之一，很多学生以本科硕士博士都在清华大学就读感到荣幸，然而在美国学生看起来，觉得非常的不可思议，一名清华大学的博士后赴美学习，当介绍起自己的学习经历，美国的同学都觉得不可思议，在同一所高校攻读本科、硕士、博士在美国学生眼中觉得是不可思议的一件事，因为每一所高校的强势学科不一样，如果竟让在一个学术环境下学习，很容易造成学术研究的局限性，在中国很多高校，学术带头人杰青和长江学者等人才研究的方向，就可以看出这所高校该学科的大概情况，因此在科研圈中，学术流动越频繁 学术生产力也会越高，美国高校非常忌讳本硕博都在同一所高校，首先会滋生学术近亲繁殖，其次会让高校学术科研不会有新的发展方向，因此鼓励学生们进行频繁的学术交流，因此在美国存在大量交换生的现象。中科院院士的数据大调查近日中国青年报对中国两院院士做了数据调查，从2459名的院士中，去除一些早期的院士，以及没有攻读研究生的院士，采集到有效的数据为1068人，其中仅有204名院士在同一所学校接受了从本科到硕士甚至博士阶段的完整的学历教育，有864名院士在本科、硕士、博士三个阶段，至少经历了一次环境的转变，更有很多人经历了两次转变。中科院院士的数据调查也符合美国高校的科研数据，那就是跨高校学习更能体验不同的学术文化圈，更能提升科研工作者的科研视野。例如2017年决定从清华大学离职的颜宁，就像颜宁对自己离开清华大学，在网络中留言说的一样，并不是由于清华大学的科研环境不好，清华大学的科研环境和平台非常棒，只是她希望希望可以换换环境，挑战一下自我，从2018~2019年颜宁的科研数据成果来看，只要是科研大牛，无论在哪一个平台和高校，都会有不错的表现！“自讨苦吃”的颜宁，成就最好的自己其实从清华毕业再到普林斯顿大学求学，海外学成归来，成为清华大学最年轻的教授，在众多质疑的压力下，颜宁把最好的青春十年时光奉献给了清华大学实验室，并且通过自己和同事们的努力，已经让曾经不出名的清华大学生命科学院带到了世界顶级科研机构，为了再次挑战自我，放弃了清华大学优越的条件，重返普林斯顿大学，甚至需要为几十万美元的项目写申请书，但是她从2018~2019年的成果产出来看，颜宁其实选择成就最好的自己，告别尘嚣的大都市换成了一个安静的小镇，普林斯顿大学新的团队成员，来自全球的优秀学者，如何获得思想的碰撞和思维的提升，这也许是每一位科研工作者的目标！因此，2019年已经到了高校保研季，希望不同高校的学生可以从中有所收获，多看看不同地区不同高校优秀的导师，选择自己感兴趣的课题进行申请研究生，清华北大固然好，但是换一个学术环境也许会带给你不一样的学术体验！

随着移动互联网、计算机技术的发展，人类进入信息时代，大数据也应运而生，并成为一种新型信息资产，同时，大数据技术的发展，也使得云计算、物联网、移动互联网等领域更加迅速地覆盖到了社会生活的方方面面，数据形态的呈现也围绕着B端行业需求和C端人们多样化的生活形态而发生改变。近日，中科天玑数据科技股份有限公司（以下简称“中科天玑”）网信行业总监吴琼在接受亿欧采访时表示，未来大数据科研成果需要“走出”实验室，大数据的发展也必须要跟产业相结合。吴琼认为，虽然目前大数据技术已相对成熟，但是在未来，大数据应该更多与行业结合，因为纯粹的技术是虚幻的，通用的Hadoop或者Spark等大数据技术并不能直接帮助行业进行变革，只有将技术与行业场景结合才能真正推动大数据落地。▋如何理解产业化和行业化是大数据的未来？吴琼介绍道，在大数据技术越来越成熟情况下，单纯去卖一个大数据技术、架构，很少有客户愿意为其买单，必须跟产业领域结合，依靠大数据原来这个产业原来解决不了的问题。她认为，未来国内大数据应用产业化的走向主要有五个方面：第一是大数据行业的政策体系会持续完善；第二是逐渐形成产业生态；第三是机器学习成为大数据行业的核心技术；第四是大数据、人工智能、云计算会进一步的结合；第五是通过企业大数据一体机等硬件，软硬结合发展。据了解，作为中科院计算所为加速大数据技术成果转化而孵化的一家大数据产品与解决方案服务商，中科天玑自2010年成立起便在走产业化道路，公司业务从最初的互联网信息挖掘、舆情监测业务扩展到了涉及不同行业的多元化布局，现在其公司产品主要以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心，围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展，如今在网信、情报、金融、教育等行业已有相关解决方案落地。▋挖掘数据价值与保护数据安全需要同时兼顾现在有关“数据是21世纪的石油”“数据是隐性资产”的说法层出不穷，数据本身是没有价值的，企业需要做的是利用数据挖掘等技术让积累数据产生价值，从企业角度来看，应该鼓励技术人员从产品和业务角度进行技术创新，挖掘数据价值。当然，在将数据和业务结合的同时还需兼顾数据安全，无论是2018年严峻的数据泄露形势，还是国内外各种政策法规的出台，都表明数据安全亟需引起重视，企业在挖掘大数据价值的同时，必须兼顾其安全性，并利用技术手段采取相应措施保障数据安全。说的永远比实践简单，大数据企业究竟该如何兼顾两者同时发展呢？吴琼认为需要从四方面入手，分别是数据来源、数据存储、数据分析、理解“价值”。其中，第一点数据来源是指提高已有的、传统通道的数据来源的质量，并且还要丰富数据来源，紧跟抖音、短视频、直播等新媒体形式，扩展大数据来源。其次，数据存储强调依靠企业自主研发的数据存储平台，利用平台的数据安全预防措施保障大数据安全。第三是数据分析，它要求突出如何实现深挖价值，研究团队在进行数据挖掘时，要主要将技术与实际应用场景结合，将科研成果落地。最后是理解“价值”，即明确什么叫价值，数据价值的实现需要跟具体的行业需求结合起来，在明白行业需求的前提上进行。▋坚持“产学研”道路，让科研成果“走出”实验室其实，大数据作为国家大力推动的新科技，许多高校都成立了专门的科研实验室，虽然成果很多，但是很多科研成果一走出实验室便夭折了，该如何让让众多的科研成果真正落到，而不是只停留在论文或者实验室里呢？作为国家队的一员，中科天玑选择走“产学研”道路，更为注重研究成果产业化和科研成果落地。据介绍，中科天玑一直在加强大数据人才培养， 例如2017年6月推出大数据科研平台，覆盖了数据处理、机器学习、数据可视化等领域，可接入各种数据源，实现数据采集、存储、分析挖掘、价值展现的全流程管理，帮助科研工作者简化流程，提升工作效率。同时，中科天玑还成立了大数据实验室平台，内置丰富的大数据课程资源与项目案例包，现已成为高校大数据教学、实训与人才培养的重要利器。吴琼说：“对科研院所或者高校来说，实现产学研结合最重要，例如中科天玑的计算所就是一个大数据分析实验室，有专门的研究团队，实验室把一些科研课题模块化、组件化，再通过公司把组件化的科研成果与实际应用场景融合，实现产业化，整个流程是算法到组件再到场景落地。”

这既是国家级，又是世界级的研究所：中国与联合国将在杭州建立大数据研究所！据新华社报道，这是联合国机构首次与相关国家合作建立大数据研究所；这一项目选址杭州，在于充分发挥中国相关地方政府和企业在大数据领域的先发和引领优势，重点聚焦新技术、新产业、新业态，更好服务于经济和社会发展。大数据是数据集合，以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征；大数据的集合过程，就是对来源分散、数量巨大、格式多样的数据进行采集、存储，并进行关联分析，从而发现新知识、创造新价值、提升新能力。大数据时代，正是从“人人互联”逐步延展至“人机交互”“物物相联”，发展空间无限广大。杭州的大数据领域，具有先发和引领优势，大数据研发的底层土壤比较深厚。跨行业、跨领域的大数据资源开发，唤醒了越来越多“沉睡”的数据，累积了层出不穷的新数据。一方面，大数据服务于企业，海量的数据已经成为企业最具价值的财富，发展“数字经济”已成共识，大数据技术的应用场景也越来越广泛。比如电商领头羊阿里巴巴，从市场营销到平台设计，从市场预测到决策支持，从效能提升到运营管理，从云计算到人工智能，大数据发挥着重要的支撑作用。另一方面，大数据开始蔓延到社会的各个领域，让城市越来越智慧，协助解决交通、消防、警务、医疗、城管等群众最关切的“难点”“痛点”。对于大数据的研究，是世界性的必需和必然。如何加强关键技术研发、强化数据治理？如何参与并促进全球数据创新？“数字革命”如何推进？核心技术生态圈如何构建？随着可获取的数字资源的大爆炸，用作分析大数据的技术工具该如何发展、跟上步伐？5G时代的到来，将会给大数据带来怎样的变革？还有，如何保障大数据的安全？等等等等，很多既宏观又具体的论题需要深入研究。不研究，无进步；不应用，无发展。大数据是真正的人类好资源、国家好土壤。大数据的研究和发展，要追求范式的进步。在创建一个数据库的过程中，必须依照一定的准则，这些准则即为范式，从第一范式到第二范式再到第三范式、第四范式……范式的迭代就是创新与进步。至于数据应用和数据共享，则需要更大的突破。比如医疗领域的数据量巨大，数据类型复杂，包括临床数据、影像数据、病历数据、检验检查数据、诊疗费用数据等等，如果合理利用好这些数据，来支持临床决策、帮助远程治疗病人、促进药品研发等等，那一定是人类的健康福音。如今，大数据的研究与发展过程中，最大的“瓶颈”问题其实是大数据人才短缺的问题。相关数据显示，大数据领域正面临全球性的“人才荒”：去年，美国的大数据人才和高级分析专家缺口高达19万，其企业界与大数据相关的管理人才则缺口150万；而我国目前大数据人才仅46万，未来3到5年内大数据人才的缺口将高达156万！赢得人才，就赢得先机。所以，为了更好地研究大数据、更快地发展大数据，最为迫切的就是更多更好地吸引和培养大数据人才。

近日，一份《部分高校2020年研究生新生数据》公布，浙江大学硕博录取人数高达12403人，名列第一，上海交通大学录取10391+人，名列第二，复旦大学录取10000+人，名列第三，总人数在9千到1万的也有五所高校。部分高校今年研究生扩招数大幅增长，扩招超千人的高校超过十所，排名第一的郑州大学扩招达1200人，第二名福州大学，扩招1130人…今年研究生的报考和录取都再创新高，今年报考研究生的人数高达341万人，同比增长17.59%，录取人数111.4万人，总报录比3.4:1，有240万考生被淘汰，窥一斑而知全豹，考研的竞争残酷性不亚于高考。今天小编搜集整理了一份，部份已经公布2020级研究生新生大数据的高校，大家快来看看有没有你报考的学校！#考研# #高校#

随着开学的临近，2018级的本科生，硕士研究和博士研究生已经开始报到。在当前情况下，随着大学生人群的增多，本科生学历的竞争优势越来越弱，硕士和博士研究生成为很多应届大学生的选择方向。近期，清华大学发布了2018年硕士和博士研究生的新生大数据，下面我们来看看具体情况：2018年清华大学研究生共录取新生8310人（包含深圳研究生院和清华—伯克利深圳学院），其中硕士研究生5372人，男女比例为1.7:1，大多数同学来自山东省，湖北省，湖南省，河南省，河北省，江苏省，安徽省和四川省。博士研究生共录取2938人，男女比例为2.17:1，其中，来自于河南省，河北省和山东省的博士研究生超过了200人。当然，我们很多人都比较关注，在大数据方面，清华大学的硕博士研究生的新生都是来自哪些大学，经常调查我们发现，在硕士研究生中，本科毕业学校人数最多的高校分别是清华大学，北京大学，中国人民大学，武汉大学，北京航空航天大学，华中科技大学，天津大学，吉林大学，对外经济贸易大学等高校。而博士研究生的本科毕业高校主要来自于清华大学，武汉大学，北京航空航天大学，华中科技大学，四川大学，南开大学，吉林大学，天津大学，北京理工大学和山东大学。二者对比发现，其实清华大学硕士研究生和博士研究生的新生毕业高校其实是非常相似的。其实，在清华大学的新生学子中，大多数同学还是通过保研入学的，以清华大学本科毕业生为例，每年3300多人的应届生中，有将近50%的同学继续保研深造，同时也有超过25%的同学出国留学。由此可见，顶尖高校的保研率也是非常高的，所以，高三学子们，考上一所好大学是非常重要的，希望你们努力加油！

当下，大数据、人工智能等词汇频频出现在大众视野，大数据专业更是站在了时代的风口。很多学生也在高考的时候选择大数据，大数据领域还属于初期，需要大量的高端应用型人才，本科学习大数据，研究生的选择也非常广：大数据科学和工程、人工智能、计算机与大数据相结合的方向、金融方向等都是非常不错的选择。1、大数据科学和工程大数据专业的主要应用，数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘，几乎所有行业的都会涉及到数据的获取、管理和分析，所以大数据专业的研究生前景非常好，一个行业想要发展就需要更多高端人才，大数据的本科生继续从事大数据研究是一个非常不错的选择，这个专业属于新开专业，我们选择需要的时候需要多注意学院的研究实力。2、人工智能人工智能也是随着时代发展应运而生的专业，人工智能与大数据，二者密不可分，智能就是通过大数据学习内在的规律，从而达到智能，分析的数据越多，越有可能接近真实，大数据是人工智能的基础，本科把大数据学习扎实过后，在研究生阶段跨考到人工智能，你拥有扎实的大数据理论知识，有助于人工智能的研究，考研选择人工智能是一个不错的选择。3、计算机与大数据相结合的专业这是一个互联网时代，计算机肯定不能缺席，计算机+大数据是一个非常好的组合，计算机科学与技术（数据挖掘方向），在没有单独独立大数据专业之前，主要还是计算机专业在研究大数据，只是那时候没有单独拎出来说。学院的老师具有丰富的研究经验，当你进去过后能够给你很好的帮助。4、金融方向金融与大数据也是息息相关，复旦大学大数据学院就开设有金融硕士，本科学习大数据，研究生跨考到金融也是一个不错的选择。因为大数据专业属于新开专业，供选择的学校较少，如果你对经济、金融比较感兴趣，选择金融（大数据方向）也是非常不错的选择。“大数据+”已经涉及到生活的方方面面，本科学习大数据，选择上面的4个大方向都是一个非常不错的选择。