大数据技术与应用怎么考研

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

在考研的前期准备中，择校择专业是一个最基础也是决定全盘输赢的关键因素。在择校的过程中，我们首先要做的就是先择专业，如何更好的选择专业呢？未来职业规划，即以后想从事的方向，攻读本专业或跨专业根据研究方向来选择接下来，小编就先来和说说“大数据”研究方向在2021年的专业招生情况以“大数据”为研究方向，考408的专业(081200)计算机科学与技术(077500)计算机科学与技术只有武汉纺织大学的数学与计算机学院在招生(081001)通信与信息系统仅中国航天科工集团第三研究院一所考试范围：英语一；数学一(0811J2)社会计算(081201)计算机系统结构复旦大学有两个研究方向都含有“大数据”，都是考英语一和数学一(081202)计算机软件与理论一、复旦大学复旦大学计算机软件与理论专业招生1人，共有7个研究方向，同属计算机科学技术学院二、辽宁石油化工大学(081203)计算机应用技术(081203)计算机应用技术在云南师范大学招生数最多，共16人，研究方向为大数据技术与应用(0812Z1)信息安全(0828Z3)农业信息工程值得注意的是，华中农业大学的农业信心工程考试范围为英语一、数学二(083500)软件工程(0837J2)航空运输大数据工程招收(0837J2)航空运输大数据工程专业的只有中国民航大学研究方向：(02)民航大数据智能处理方法、(01)基于大数据的智慧机场关键技术专业招生：6人(083800)公安技术中国人民警察大学的公安技术考试范围为：英语一、数学二(083900)网络空间安全(085400)(专业学位)电子信息上海电力大学招收研究方向为(02)人工智能与大数据的专业共41人考试范围考408的专业在英语和专业课一中，多数考察的是英语一和数学一同时考英语一和数学一的专业只有(085400)(专业学位)电子信息，涉及的高校有中国民航大学、河北大学、郑州大学、武汉纺织大学、复旦大学、上海电力大学、上海大学、辽宁石油化工大学考数学二和英语一的专业有华中农业大学的(0828Z3)农业信息工程和中国人民警察大学的(083800)公安技术两个专业小编总结：在考研的时候，虽然说择校择专业都比较重要，但是，在一定程度上，择专业比择校要相对重要点，毕竟以后从事的行业大多与研究生所读专业相关的行业。因此要慎重选择专业！我们致力考研更轻松，院校选择不迷茫，更多考研资讯请关注我们，点关注不迷路，也欢迎大家私下交流，如若认同请帮忙分享转发。感谢你的阅读！如果有专业院校选择问题，可以在评论区留言，或者私信我。

一、大数据技术与应用专业是什么？大数据技术与应用专业主要是将大数据分析、软件开发、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。旨在具有良好职业素质和文化修养、掌握云计算与大数据相关技术和具有“建、管、等”职业能力的第一线高端人才。二、大数据技术与应用专业重要学什么？大数据技术与应用专业主要学习的课程有：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。三、大数据技术与应用专业未来的就业选择有哪些？大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等这些就业岗位。且每年的人才需求在100万人次左右，相对于来说，大数据技术与应用专业的相关就业方向人才缺口还是比较大的。

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，当前在本科阶段选择数据科学与大数据技术专业是完全可以的，未来随着大数据技术开始逐渐落地应用，大数据领域的人才需求类型也会逐渐多元化，本科生甚至是专科生都能在大数据领域找到适合自己发展的岗位。虽然大数据专业的发展前景不错，但是学习大数据专业的压力还是比较大的，一方面大数据本身涉及到数学、统计学和计算机的诸多学科，知识量比较大，另一方面大数据技术体系的学习难度也相对比较高，需要完成大量的实验。虽然大数据专业涉及到的内容比较多，但是如果不能有一个自己的主攻方向并持续深入，很容易导致自身的专业性不足，这会影响自己的就业竞争力。如果有明确的考研计划，应该围绕考研的要求来制定学习计划，由于当前大数据专业的硕士点并不算多，所以考研的时候可以考研计算机专业。当然，当前除了计算机专业之外，统计学、金融学等专业也有培养大数据研究生的能力，学生可以根据自身的实际情况和发展规划来选择具体考研哪个专业。如果没有考研的计划，应该选择一个自己的主攻方向，围绕行业领域的岗位需求来制定学习计划，比如当前可以重点关注一下大数据开发方向，当前开发方向的人才需求量还是比较大的，而且未来在工业互联网时代，大数据开发人才的需求潜力会进一步得到挖掘和释放。最后，对于大一的新生来说，不论未来是选择考研还是就业，在大一和大二期间应该重视参加一些专业比赛，这不仅会促进自身的学习，同时也会开阔自己的眼界。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！

1、大数据概论1.1大数据技术简介1.1.1IT产业的发展简史1.1.2大数据的主要来源1.1.3数据生成的3种主要方式1.1.4大数据的特点1.1.5大数据的处理流程1.1.6大数据的数据格式1.1.7大数据的基本特征1.1.8大数据的应用领域1.2大数据的技术架构1.3大数据的整体技术1.4大数据分析的4种典型工具简介1.5大数据未来发展趋势1.5.1数据资源化1.5.2数据科学和数据联盟的成立1.5.3大数据隐私和安全问题1.5.4开源软件成为推动大数据发展的动力1.5.5大数据在多方位改善人们的生活2、大数据采集及预处理2.1数据采集简介2.1.1数据采集2.1.2数据采集的数据来源2.1.3数据采集的技术方法2.2大数据的预处理2.3大数据采集及预处理的主要工具3、大数据分析概论3.1大数据分析简介3.1.1大数据分析3.1.2大数据分析的基本方法3.1.3大数据处理流程3.2大数据分析的主要技术3.2.1深度学习3.2.2知识计算3.3大数据分析处理系统简介3.3.1批量数据及处理系统3.3.2流式数据及处理系统3.3.3交互式数据及处理系统3.3.4图数据及处理系统3.4大数据分析的应用4、大数据可视化4.1大数据可视化简介4.2大数据可视化工具Tableau5、Hadoop概论5.1Hadoop简介5.1.1Hadoop简史5.1.2Hadoop应用和发展趋势5.2Hadoop的架构与组成5.2.1Hadoop架构介绍5.2.2Hadoop组成模块5.3Hadoop应用分析6、HDFS和Common概论6.1HDFS简介6.1.1HDFS的相关概念6.1.2HDFS特性6.1.3HDFS体系结构6.1.4HDFS的工作原理6.1.5HDFS的相关技术6.2Common简介7、MapRece概论7.1MapRece简介7.1.1MapRece7.1.2MapRece功能、特征和局限性7.2Map和Rece任务7.3MapRece架构和工作流程7.3.1MapRece的架构7.3.2MapRece的工作流程8、NoSQL概论8.1NoSQL简介8.1.1NoSQL的含义8.1.2NoSQL的产生8.1.3NoSQL的特点8.2NoSQL技术基础8.2.1大数据的一致性策略8.2.2大数据的分区与放置策略8.2.3大数据的复制与容错技术8.2.4大数据的缓存技术8.3NoSQL的类型8.3.1键值存储8.3.2列存储8.3.3面向文档存储8.3.4图形存储8.4典型的NoSQL工具8.4.1Redis8.4.2Bigtable8.4.3CouchDB9、Spark概论9.1Spark平台9.1.1Spark简介9.1.2Spark发展9.1.3Scala语言9.2Spark与Hadoop9.2.1Hadoop的局限与不足9.2.2Spark的优点9.2.3Spark速度比Hadoop快的原因分解9.3Spark处理框架及其生态系统9.3.1底层的Cluster Manager和Data Manager9.3.2中间层的Spark Runtime9.3.3高层的应用模块9.4Spark的应用9.4.1Spark的应用场景9.4.2应用Spark的成功案例10、云计算与大数据10.1云计算简介10.1.1云计算10.1.2云计算与大数据的关系10.1.3云计算基本特征10.1.4云计算服务模式10.2云计算核心技术10.2.1虚拟化技术10.2.2虚拟化软件及应用10.2.3资源池化技术10.2.4云计算部署模式10.3云计算应用案例11、典型大数据解决方案11.1Intel大数据11.1.1Intel大数据解决方案11.1.2Intel大数据相关案例11.2百度大数据11.2.1百度大数据引擎11.2.2百度大数据+平台11.2.3相关应用11.2.4百度预测的使用方法11.3腾讯大数据11.3.1腾讯大数据解决方案11.3.2相关实例

首先，对于信管专业的本科生来说，读研时有两大选择方向，其一是管理学方向，很多同学会选择读研管理学相关专业，毕竟跨度较小而且竞争也并不算激烈，其二是计算机方向，选择计算机相关专业还是具有一定难度的，但是如果想从事大数据相关的岗位，选择计算机专业还是比较适合的。考研计算机专业通常可以重点考虑一下计算机科学与技术专业，目前该专业也是培养大数据高端人才的主要渠道之一，而且计科专业的研究生往往也有较高的岗位附加值。目前很多学校的计科专业会考408，涉及到数据结构、操作系统、计算机网络和计算机组成原理，这几门课的学习难度还是比较大的。信管专业虽然也会涉及到很多计算机专业课，但是在学习深度上往往与计算机专业具有一定的差距，所以如果要考研计算机专业，一定要制定一个系统的学习计划，而且最好能够找专业老师指导一下，这能够在一定程度上提升复习效率。除了计算机专业之外，当前培养大数据方向研究生的专业还包括统计学、金融学等，所以选择在这两个专业读研也是不错的选择。从就业的整体情况来看，统计学和金融学的高端人才就业情况也比较不错，而且也有很多机会能够进入IT互联网行业发展，而金融领域本身的岗位附加值也比较高。最后，当前考研的整体竞争还是比较激烈的，尤其是一些重点大学的重点学科，所以一定要早做准备。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，从当前的技术体系结构来看，大数据技术已经趋于成熟了，接下来大数据技术将在行业领域逐渐开始落地应用，这个过程会释放出大量的人才需求，不仅需要高端应用型人才，也需要大量的技能型人才，所以当前选择大数据专业会有一个比较好的就业前景。由于当前大数据技术尚处在落地应用的初期，而且伴随着产业结构升级的持续推进，以研究生为代表的高端人才有更强的岗位竞争力，从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，整体的就业表现还是不错的，虽然算法岗位的竞争比较激烈，但是开发岗位的人才需求量还是比较大的，而且岗位附加值也比较高。从这个角度来看，当前大数据专业的同学可以重点考虑一下通过读研来提升自身的就业竞争力。大数据专业在读研时除了可以继续主攻大数据的相关方向之外，还可以向人工智能方向发展，在选择空间上还是比较大的，但是由于当前不少高校大数据方向和人工智能方向的研究生培养往往设立在计算机专业，所以在考研时也可以考虑跨考计算机专业，这样选择空间也会更大一些。大数据专业本身是一个交叉学科，涉及到的知识量也比较大，所以学习压力往往也比较大，如果有明确的考研计划，应该早做准备，同时要重视为自己营造一个较好的备考环境，可以与专业老师积极交流沟通，以便于获得更多的帮助。最后，对于没有考研计划的同学来说，当前大数据专业的同学要想有较强的岗位竞争力，一定要重视开发能力的提升，未来基于大数据平台进行的行业开发会有较大的规模，人才需求潜力也比较大。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！

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）