大数据方向研究生

大数据是近些年来的热点方向，大数据方向的研究生不仅有更多的发展机会，在薪资待遇方面也相对比较可观，所以不少研究生希望把自己的研究方向定在大数据相关领域。从发展趋势来看，选择大数据相关方向是不错的选择，未来的发展空间还是比较广阔的。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）。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！

首先，大数据与数据挖掘是一个大的研究方向，在这个大的研究方向下还有很多细分研究方向，研究生要结合自己所处的科研环境（课题组），以及导师的具体要求来制定学习方案。对于大数据与数据挖掘方向的研究生来说，在制定学习计划时，要结合自己未来的发展规划，如果要从事开发岗位，那么需要重点关注三方面内容，其一是编程语言的学习，当前开发岗可以重点学习一下Java，其二是大数据平台的学习，大数据平台的内容比较多，学习周期也相对比较长，其三是积累行业场景知识，大数据开发与行业场景的结合非常紧密。目前对于硕士研究生来说，选择主攻开发岗位会更容易实现就业，而且开发岗位的人才需求类型也比较多元化。随着工业互联网的落地应用，未来产业领域会释放出大量的高端应用型人才需求，所以如果没有继续读博的计划，一定要重视多做一些与产业领域相结合的科研实践。如果未来要从事算法岗，那么也需要重视三方面内容的学习，其一是编程语言的学习，当前编程能力对于算法岗位也是比较重要的，算法工程师也需要完成一些程序设计任务，其二是算法相关知识的学习，其三是机器学习知识，包括深度学习等内容。近几年算法岗的竞争还是比较激烈的，但是进入到2021年之后，算法岗的需求有所复苏，未来可能呈现出一个温和的上升趋势。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、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！

走进经济生活里的一切导读：2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首批获批高校。次年，又有32所高校获批。此次248所高校获批“数据科学与大数据技术”专业，几乎是前两次获批高校的8倍。来源丨21世纪经济报道（ID：jjbd21）记者丨王峰 北京报道图片来源/ 图虫创意（资料图）“没有什么行业是没有数据的”“我认为没有什么行业是没有数据的。”清华-伯克利深圳学院数据科学与信息技术专业一年级硕士生王宇杰说。 他在去年9月从一名工科本科生跨学科进入了大数据专业。大数据专业正成为时下火热的高校新增专业。在4月28日举行的教育部新闻发布会上，教育部高等教育司副司长范海林介绍，2017年全国高校备案专业中，新增数据科学与大数据技术专业点250个，同比增加了近7倍。从中国人民大学、北京师范大学、厦门大学等知名大学，到一些地方院校均投入了这股热潮。王宇杰大二时在一次展会上不经意接触到了一款大数据可视化软件Tableau，由此对大数据产生了浓厚的兴趣。通过Tableau，王宇杰感受到，数据分析这个行业的潜力无可限量。随着移动互联网大数据时代的到来，数据量正在不断增长。未来，更多人将学会分析数据，并将数据的洞察运用到工作和生活中的方方面面。数据分析会从小众走向主流，人人都可以成为数据分析师。接下来的大学时间里，他参加了一些数据科学家训练营，和一些商业机构组织的训练营，还在慕课网站上自修了国外大学的大数据课程。他在2016年的Tableau可视化分析争霸赛北京赛区比赛中拿到了第一名。Tableau可视化分析争霸赛是全球可视化数据分析人士的年度饕餮盛宴，每年都会成千上万数据狂人参加这一比拼。这其中，既有来自各行各业的数据分析专家，也有像王宇杰这样的数据爱好者，而王宇杰是获奖选手中唯一一名大学生。通过这些活动，王宇杰结识了这个一不断壮大的数据分析社区，也让他对这个行业更加充满热情。大四时，王宇杰得到了保研的机会，“国内开设大数据方向研究生专业的大学并不多，主要有清华大学、北京大学、复旦大学、北京航空航天大学等，这是当时比较知名的几个高校。”王宇杰说。王宇杰得到了北大和清华的offer，权衡之后，他选择了清华-伯克利深圳学院，这是清华和伯克利合办的硕士研究生项目，不仅可以在清华拿到数据科学学位，还有机会到美国加州大学伯克利分校去进行为期9个月的学习，同时拿到相关学位。“我是清华-伯克利深圳学院招收的第二届硕士生，也就是说，大数据专业其实是一个非常崭新的学科，在我申请的那一年，相对来说，大家对这个概念还不是特别了解，当然已经有一定数量的申请者，远超我们实际录取的人数，但并不是那么的火爆。”王宇杰说。“到了我下面那届，就是招收第三届硕士生的时候，竞争就变得异常激烈，在短短一年时间里，这个专业成为了大家认可的非常有潜力的专业，大批的工程本科生，或者是数学、经济方面的学生开始申请我们这个方向，因此录取率直线下降。个人感觉在近几年内，竞争会变得越来越激烈。”他说。清华-伯克利深圳学院的数据科学与信息技术研究中心设有6个实验室，分别为传感器与微系统实验室、纳米器件实验室、物联网与社会物理信息系统实验室、未来互联网研究实验室、大数据实验室、智能成像实验室。“我想一般人会认为我们专业课的名称会比较高大上，像大数据分析、大数据基础等，的确会有这些，但从本质上来说，我认为我们学的课程跟数学、工程学这些基础学科没有太大区别，当然加入了一些新兴科技的课程，比如现在很火的深度学习、人工智能。”他告诉记者。王宇杰进入了智能成像实验室，学习和科研课题是关于计算机视觉。“用一句话来概括，我们要做的是赋予计算机人的视觉能力。怎么理解呢？以后是一个有大量机器人存在的世界，而机器人要跟人类进行交互，做一些基本的工作，必须要有视觉能力，看得懂周围的环境，所以我们做的事情就是通过技术的方法让计算机拥有人的这种视觉能力。”他说。热门专业：数据科学与大数据技术图片来源 / 新华社（资料图）3月21日，教育部公布了2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。在新增备案本科专业中，“数据科学与大数据技术”最为热门。根据统计，共有250所高校新增“数据科学与大数据技术”专业，其中包括中国人民大学、北京师范大学、厦门大学等19所教育部直属高校。河南省21所高校新增该专业，为最多的省份。河北、山东、安徽、广东、江苏等省也有较多高校成功获批。2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首批获批高校。次年，又有32所高校获批。此次248所高校获批“数据科学与大数据技术”专业，几乎是前两次获批高校的8倍。该专业备受高校青睐与国家大力支持大数据产业发展及该产业人才奇缺相关。国务院2015年8月曾印发《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，明确鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。根据教育部上述2017年度高校本科专业备案和审批结果，此次共有60所高校获批“机器人工程”专业。“机器人工程”专业大热的背后，是人工智能行业的持续发展。3月6日，南京大学官网正式发布新闻，经研究决定，南京大学正式成立人工智能学院。今年政府工作报告中四次提及“智能”，并特别指出要“加强新一代人工智能研发应用”、“发展智能产业”。值得注意的是，从清华大学到地方高校，大数据专业成为普遍的时尚。“清华或者其他一般院校，在这个领域里对科研的贡献会有差异，但事实上，在如今的大环境之下，大家都想跟上时代潮流，所以我认为无论处于怎样的研究水平，敢于去跟上这个时代，就是挺好的一件事情。”王宇杰说。“大数据是一个概念，它包含的范围非常广，不同的专业方向，对外显示的名称可能都是大数据分析、大数据工程与技术，但是整个产业其实非常庞大，从前到后拥有一个很大的产业链。”他说。“我认为数据分析师这个称谓已经太过宽泛了，我觉得这个行业需要细分，未来会有专门做算法的工程师，专门做硬件实现的工程师，以及专门做理论推导的科研人员等。”他说。（编辑 戴春晨）

首先，当前往环境大数据方向发展是不错的选择，对于研究生来说，选择环境大数据也有比较强的实际意义，未来环境建设也需要大数据技术的赋能，环境领域也需要大量大数据专业人才。对于计划往环境大数据方向发展的研究生来说，要做好三方面的准备，其一是要有数据来源，这一点是非常重要的，当前能够提供环境数据的渠道包括各级环保部门的数据中心，以及一些专注于环保领域的公益，或者半公益组织。当前环保部门的数据中心正在不断完善，数据使用体验也在不断提升。其二是环境大数据本身也有很多细分方向，要选择好自己的切入点，这个过程需要完成大量的初期积累，要全面了解当前的研究现状，以及目前已经取得的一些最新研究成果，可以重点看一下最近5年之内的一些研究成果，尤其是最近3年以内的，这对于自己的研究会有比较大的借鉴意义。其三是要有一个较好的交流和科研环境，对于研究生来说，如果往环境大数据方向发展，最好要找相关方向的导师来进行指导，这一点对于提升学习和科研效率有比较大的影响，而且导师往往也会提供一些具体的数据来源，也会讲解一下当前的主流研究方法，这会使自己少走一些弯路。最后，虽然当前大数据技术体系已经趋于成熟了，但是大数据技术与行业领域的应用才刚刚开始，还有大量的创新点可以挖掘。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，目前有多个专业设置了大数据方向研究生的培养计划，比如计算机专业、统计学专业、经济学专业等，在当前大数据快速发展的背景下，也有不少学科设置了与大数据相结合的方向，比如机械专业、材料专业等，所以可以根据自身的知识结构来选择具体的专业和方向。由于当前研究生考试的竞争比较激烈，所以尽量不要选择跨考。不论是选择哪个专业的大数据培养方向，都需要具备三方面基础的知识结构，涉及到数学、统计学和计算机，所以如果未来想在大数据的技术研发方向走得更远，一定要重视这三个学科的基础知识，尤其是数学基础。当然，在准备考研的过程中，数学也是非常重要的学科。由于不少高校的大数据专业都是以计算机专业为基础构建的，所以考计算机专业大数据方向研究生是比较常见的选择，计算机专业考研往往需要重点做好三方面准备，其一是基础学科；其二是专业课；其三是计算机专业知识面，其中计算机专业知识面对于复试有重要的意义，有的高校（科研院所）在复试时会随机考察一门计算机专业课，这对于考生来说是比较大的挑战。不同高校在专业课考试方面的要求是不同的，而且不同的高校在报考时也有不同的要求，考生需要重点注意一下。比如，有的高校在报考时就需要考生明确指定具体的学习方向，这也会导致不少热门专业出现激烈的竞争，往年不少高分考生考研失败与报考就有直接的关系。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！

大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题。首先，当前选择大数据专业是不错的选择，一方面目前行业的大数据人才缺口比较大，另一方面大数据未来的发展空间也非常大。在产业结构升级的大背景下，大数据专业继续读研会有更多的选择，也会明显提升自己的岗位竞争力。大数据专业如果继续读研，在具体方向的选择上会更加偏向于“数据价值化的发掘”，比如通过机器学习的方式完成数据分析到智能决策，或者通过大数据分析完成自然语言处理的前期分析，或者通过大数据分析进行计算机视觉的研发等等。在研究生阶段，仅仅针对于大数据前端的研发方向还是局限性比较大的，而且要想做出一定的创新型成果需要与行业相结合。虽然前端的主要作用还是完成数据的展示，但是前端也可以做的非常复杂，比如BI系统的展示就是非常复杂的，涉及到的技术细节也比较多。在大数据应用领域，如果采用Python进行数据分析时，往往会采用matplotlib进行数据展示，当然matplotlib还是比较基础的应用。在研究生阶段，要想选择前端方向，通常有三个选择，其一是大数据展示与行业的结合，这部分可以选择的细分领域还是比较多的；其二是大数据展示与物联网的结合，在5G逐渐普及的当下，物联网与大数据的结合应用会越来越多；其三是大数据展示与人工智能的结合，这部分的方向也比较多。最后，大数据方向读研也可以向人工智能方向发展，未来人工智能领域的机会还是比较多的。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！

首先，如果有明确的读研计划，在普通大学读大数据方向研究生是完全可以的，一方面当前大数据领域的高端人才（包括高端应用型人才）比较短缺，未来的就业机会比较多，另一方面大数据领域的发展空间也比较广阔，选择在大数据领域发展会更容易整合大量的行业资源，从而促进自身的快速发展。在普通大学主攻大数据方向，需要重点关注以下三件事：第一：注重细分方向的选择。大数据是一个庞大的生态体系，大数据领域也有很多细分方向，在选择具体方向的时候，一方面要紧跟当前的技术发展趋势，另一方面还需要考虑到学校和导师的优势方向，选择这些优势方向会有一个更好的学习体验。当前可以重点关注一下大数据与人工智能深度结合的方向，这些方向的前景还是不错的。第二：重视论文。对于名校的研究生来说，可以有资格把论文放在第二位，但是对于普通高校的研究生来说，论文对于后续的就业和读博都是比较重要的，所以还是应该重视论文，最好能够在研一期间就发一篇核心，以后再逐渐向高级别刊物发起冲击。论文的质量和数量能够在一定程度上说明自己的科研能力和创新能力，普通高校的研究生可以通过论文来实现逆袭。第三：重视实践开发能力。从近两年研究生的就业情况来看，实践开发能力还是比较重要的，尤其从事大数据开发岗位更是如此。当前算法岗位的数量有所下降，竞争也比较激烈，所以不少大数据方向研究生会选择从事开发岗位，而要想获得高附加值的开发岗位，应该重视自身实践开发能力的培养。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！

大数据和人工智能方面的人才培养就是从研究生阶段开始的，然后逐渐开始向本科阶段普及，所以硕士研究生选择大数据和人工智能相关研究方向是比较常见的，而且大数据和人工智能领域的研究方向还比较多。从人才培养体系来看，目前大数据专业既有研究生培养方案，也有本科生和专科生培养方案，研究生阶段主要以培养具备创新能力的研发型人才为主，本科生阶段主要培养具备初级研发能力的应用型人才，而专科教育则主要以培养技能型人才为主。硕士研究生阶段如果选择大数据方向，需要重点考虑一下本学校的资源整合情况，最好选择学校具有一定优势的细分方向，这样不仅能够获得更好的学习（研究）体验，往往也会有更多的就业渠道。目前除了计算机专业能够培养大数据方向的研究生之外，统计学专业和经济学等专业也能够培养大数据相关方向的研究生，只不过侧重点会有所不同。人工智能方面的人才培养主要以研究生教育为主，一方面人工智能涉及到的知识体系比较复杂，另一方面人工智能的学习和研发对于环境（实验室）的要求也相对比较高，所以在研究生阶段学习人工智能会有更好的学习效果。从近两年研究生的就业情况来看，大数据相关岗位的数量比较多，但是算法岗位相对比较少，而且岗位竞争比较激烈，这对于人工智能相关方向的研究生来说，是一个不小的挑战。如果想提升自己的就业竞争力，不仅应该注重自身研发能力的提升，也应该注重实践能力的锻炼。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，如果有条件和能力读研的话，还是应该首先考虑读研，一方面读研能够从根本上提升自身的人才层次水平，从而打开更多的就业渠道，另一方面读研也会有一个更加系统的学习过程，能够全面丰富自身的知识结构，而且也会提升自身的视野。职业教育更注重学生实践能力的培养，注重各种应用技能的培养，主要的培养目标是技能型人才，而研究生教育则以创新型人才为主要培养目标，所以如果未来想在技术领域走得更远，首先应该考虑读研。当然，相对于职业教育来说，读研的过程会占用更多的时间，学习的难度也会更大，对于学习者的学习能力也有较高的要求。实际上，每年都有一部分大数据方向的研究生会由于种种原因而选择延期毕业，比较常见的原因就是科研成果没有达到要求。从当前大数据领域的就业情况来看，由于目前大数据尚处在落地应用的初期，所以目前大量的大数据岗位都集中在研发领域，这一点在2019年的秋招中就有比较明显的体现，所以读研会有一个更好的就业前景。当然，随着大数据技术的落地应用，未来大数据技能岗位的人才需求量也会逐渐得到释放。最后，不论是否选择读研，学习大数据分析知识都需要一个系统的过程，这个过程涉及到的知识量还是比较大的，而且也有一定的学习难度。大数据分析目前有两种基本的方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，这两个方式都需要学习者具有一定的数学基础。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！