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大灾难一名大数据专业研究生的自述：跟上这个时代是挺好的事
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）
诱大数据与数据挖掘方向的研究生在读研期间需要学习哪些内容
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！
半边灵本科大数据专业是否需要考研，以及考研时有哪些专业可以选择
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！
今之人也大数据应用技术专业主要学习哪些内容
大数据是我的主要研究方向之一，目前也在指导大数据方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题。大数据应用技术专业主要以培养大数据应用技能为主，相对于数据科学与大数据专业来说，大数据应用技术专业主要培养技能型人才，以满足广大传统行业对于大数据应用人才的需求。大数据应用技术专业的毕业生未来可以从事的岗位包括数据采集、数据整理、大数据运维、数据分析、大数据应用开发等。在知识结构的设计上，大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一，大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台，同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展，目前大数据平台的组件已经逐渐丰富，所以这部分学习内容也相对比较多。数据分析工具的学习可以从基本的Excel开始，然后进一步学习各种BI工具，在学数据分析工具的过程中也涉及到一些常见的数据分析算法以及数据库知识。最后，随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业，未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。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！
有间大数据专业的本科生和研究生都可以从事哪些岗位
随着当前大数据技术体系的逐渐成熟，大数据的行业生态也在不断发展和完善，从当前大数据行业的岗位划分来看，大数据岗位可以大致上分为三大类，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗。另外，由于目前大数据正处在落地应用的初期，所以也有很多人在从事大数据教育岗位。大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，而且大数据开发岗位的人才需求类型正在从早期的研发岗（大数据平台研发），逐渐向大数据行业开发岗位覆盖，相信随着大数据平台逐渐开始在行业领域应用，大数据行业开发领域会释放出大量的人才需求，这个过程也会需要大量的高端应用型人才（专硕）。与大数据研发岗位不同，大数据的行业应用开发主要基于大数据平台（开源及非开源平台等）展开，来完成行业领域的大数据创新开发，整体的开发难度并不算高，所以大数据专业的本科生往往就能胜任。从这个角度来看，大数据专业的本科生要想提升自身的就业竞争力，应该重视开发能力的提升。大数据分析岗位的人才需求量也非常大，与大数据开发岗位不同，大数据分析岗位的行业边界更大，不仅IT互联网行业需要大数据分析人才，很多传统行业也需要大量的大数据分析人才，这一点在工业互联网时代会有更加明显的体现。相比于大数据开发岗位来说，大数据分析岗位对于统计学知识的要求也比较高，而且还需要了解更多的行业知识，比如要想在金融领域发展，就需要掌握一定的金融领域知识。最后，大数据运维岗位也是当前不少大数据毕业生的重要选择，大数据运维岗位对于数学和统计学知识的要求相对比较低，但是对于动手实践能力的要求比较高，要掌握大量大数据平台和工具的安装、配置和维护等知识。如果不愿意与大量复杂的算法和程序打交道，选择大数据运维岗位也是不错的选择。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！
古拉姆计划跨考大数据方向研究生，读研时需要注意哪些内容
首先，从当前的技术发展趋势和人才需求趋势来看，选择读研大数据方向是不错的选择，当前能够培养大数据方向研究生的专业也比较多，除了计算机专业之外，统计学、金融学、经济学等专业也有培养大数据方向研究生的能力，所以考生可以结合自身的知识结构来选择相应的专业。当前大数据行业的岗位主要集中在三大领域，分别是大数据分析（算法）岗、大数据开发岗和大数据运维岗，其中大数据开发岗的人才需求量相对比较大，近两年不少大数据方向的研究生都愿意选择开发岗，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在不断提升，目前与算法岗基本上持平了。读研大数据方向虽然是不错的选择，但是学习和科研压力还是比较大的，而且大数据方向对于数学的要求也相对比较高，这一点要做好充分的思想准备。当前不同学校会根据自身的资源整合情况来设计不同的培养方案，当前大数据与产业领域的结合点比较多，创新的机会也比较多，比如大数据与金融、医药、教育等领域的结合点就非常多。读研大数据方向一定要做好学习和科研规划，要避免三件事，其一是迟迟不能确定细分主攻方向，其二是迷失在各种研究方法中，其三是只专注于算法设计而忽略了落地应用。当前不论是从事算法岗还是开发岗，都需要具备一定的开发能力，所以在读研的过程中，要重视自身编程能力的培养。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，都可以私信我！
困也为祥数据科学与大数据技术专业的女生，读研时有哪些方向可以选择
首先，对于当前选择数据科学与大数据专业的同学来说，继续读研是不错的选择，一方面原因是当前大数据技术尚处在落地应用的初期，人才需求更注重以研究生为代表的高端人才，另一方面随着产业结构升级的持续推进，未来高端人才也会有更多的发展机会。大数据专业在读研时可以重点考虑两个大的主攻方向，其一是继续从事大数据方面的研究，虽然大数据的技术体系已经趋于成熟，但是大数据领域的创新空间依然非常大，尤其是大数据与产业领域的结合，会有大量的创新点，所有如果选择专硕，可以重点考虑如何利用大数据技术在产业领域创新，这也会为自己打开新的发展路线。其二是选择主攻人工智能领域的相关方向，由于大数据技术与人工智能技术的关系非常紧密，所以在读研期间主攻人工智能相关方向也比较方便。相对于大数据方向来说，人工智能技术体系远没有成熟，所以人工智能技术的创新点还是非常多的，当前计算机视觉、自然语言处理、机器学习等方向也是比较热门的方向。由于数据科学与大数据技术专业是比较新的专业，所以在读研时，如果想有更大的选择空间，可以考虑选择计算机专业，实际上计算机专业也是培养大数据方向研究生的主要专业之一。另外，当前统计、经济、金融等专业也有培养大数据方向研究生的能力，如果未来想在相关领域发展，也可以考虑考研这些专业。最后，虽然算法岗位的岗位附加值比较高，也相对比较适合女孩从事，但是算法岗位当前的竞争还是非常激烈的，所以在读研期间一定要重视开发能力的培养，这也会扩展自己的就业面。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！
此谓真人在普通大学读大数据方向研究生是否有前途
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！
爱新入学的研究生想学习大数据和人工智能应该如何入手
作为一名研究生导师，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来探讨一下这个问题。首先，大数据虽然与人工智能有紧密的联系，但是大数据方向与人工智能方向有较为明显的区别。大数据方向往往致力于数据价值化，涉及到数据采集、数据整理、数据分析（挖掘）、数据呈现等内容，另外还涉及到大数据平台研发和大数据应用研发。人工智能研究的细分方向包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学，另外人工智能按照行业领域划分还可以选择智慧医疗、智慧出行、智慧城市、智慧金融、智能装备、智慧教育等方向。从技术体系结构上来看，人工智能与物联网、云计算、大数据、边缘计算也都有比较紧密的联系。对于刚入学的研究生来说，从大数据开始学习然后再进入人工智能领域也是可以的，比如从大数据分析转向机器学习就是比较常见的选择。从大数据分析转向机器学习可以按照以下学习路线展开学习步骤：第一：系统学习一下算法知识。通常大数据方向的研究生在研二的时候会进驻项目组，具体的研发内容要根据导师的安排来进行，而在研一期间一定要做好基础知识的深入学习，其中算法知识就是比较重要的内容。无论是从事大数据还是人工智能，算法知识都是重要的基础。第二：学习一下大数据平台知识。学习大数据平台知识能够锻炼自身的动手实践能力，同时也能够积累一定的开发经验。大数据平台可以从Hadoop开始学起，然后系统的学习一下编程语言，可以选择Java或者Python，目前可以重点关注一下Python。第三：采用机器学习的方式完成数据分析。机器学习是目前进行数据分析的两种主要方式之一，通过采用机器学习的方式实现数据分析包括数据整理、算法设计、算法实现、算法训练和算法应用几个步骤。实验可以从比较常见的算法开始，比如kNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等。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！
澹而静乎本科大数据考研考什么专业？能选择专业的太多了！
大数据是目前互联网很火的一个词，在高考时，很多考生都选择了其对应的专业“大数据”，有些在本科所学知识涉及到大数据的很少，多和计算机相关的。那么本科大数据考研考什么专业？大数据专业属于计算机专业的一种，考研可以选择计算机科学技术一级学科门类下的专业。考研时可以选择考学硕或者专硕，专硕报考人数相对多。学硕偏向学术理论，专硕偏向实践应用。学硕的学科是计算机科学与技术，而专硕计算机所有相关的专业在报考时基本上不区分专业，统一为电子信息硕士，不同学校，电子信息研究方向不同，甚至同一个学校不同学院电子信息方向也不同。计算机科学技术下分专业有：保密科学与技术、大数据科学与工程、高可靠嵌入式系统、海洋技术、集成电路与系统、计算机科学与技术、计算机软件与理论、计算机网络与信息安全、计算机系统结构、计算机应用技术、健康大数据与智能医学、金融信息工程、人工智能、数据科学、数据科学和信息技术、数字媒体技术、网络安全技术与工程、网络信息安全、物联网工程、物联网工程与技术、物联网技术、新药物与新材料、信息安全、医疗信息技术、智能交通技术、智能科学与技术、智能医学诊疗。如：大数据科学与工程，开设的院校有：中国人民大学。如计算机科学与技术，开设院校最多，如：（以下仅展示部分）以北京大学软件与微电子学院的电子信息（专硕）为例，一共有9个方向，分别是（01）软件工程（02）网络安全（03）智能科技（04）软件 程实验班（05）集成电路（06）电子通信（07）集成电路实验班（08）金融科技（09）计算机技术。再以浙江大学为例，多个学院均招收电子信息专硕，而且每个学院的电子信息方向都不同，和本学院有一定的相关性，像生物医学工程与仪器科学学院的电子信息专硕研究方向有生物医学工程、仪器仪表工程。那么学大数据的同学了解后，可以选择考学硕也可以选择考电子信息专硕，具体再看高校的研究方向是否感兴趣，再进行选择。可以直接在中国研究生招生信息网的硕士目录进行查询。想了解更多精彩内容，快来关注51考研网
