大数据考研的方向

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！

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。

大数据和机器学习是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题。首先，大数据和机器学习之间存在较为紧密的联系，选择大数据方向的学生通常也需要掌握一定的机器学习知识，而选择机器学习方向的学生通常也需要具备一定的大数据技术基础。要想搞清楚具体选择哪个方向，应该对大数据和机器学习有一个整体上的认知，然后结合自身的知识结构和兴趣爱好进行选择。大数据技术体系结构经过多年的发展目前已经趋于成熟，大数据相关技术也正处在落地应用的初期，所以选择大数据方向有三点好处，其一是技术体系成熟，学习起来要容易一些；其二是大数据生态逐渐健全，就业岗位多；其三是大数据技术是人工智能的基础，未来的选择空间比较大。大数据方向对于数学、统计学和计算机基础具有较高的要求，目前大数据应用的核心集中在数据分析领域，场景大数据分析是目前比较重要的落地应用之一。另外，目前大数据产业链涉及到数据采集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现等一系列环节，需要的知识结构也存在一定的区别。选择大数据方向通常要结合自身的知识结构选择一个突破点，行业领域的突破点还是比较多的。机器学习是人工智能领域的六大研究方向之一，机器学习（包括深度学习）也是目前人工智能领域比较热门的方向之一，随着大数据和云计算的发展，机器学习在强大的数据和算力支撑下，目前已经有越来越多的项目处在落地应用的初期，未来机器学习的发展空间非常广阔。选择机器学习方向的好处也有三点，其一是机器学习领域的创新点比较多，容易做出成果；其二是目前行业人才短缺严重，就业形势比较好；其三是机器学习未来将广泛落地到传统行业，市场空间巨大。简单的说，大数据方向以数据价值化为核心开展各种课题研发，而机器学习则以知识发现和应用为核心开展各种课题研发。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，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！

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。

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！

首先，从当前大数据的发展趋势来看，未来读研选择大数据方向是不错的选择，近几年大数据方向研究生的就业也确实有不错的表现，不少毕业生都有较大的选择空间，相对于传统软件开发岗位来说，大数据相关岗位的岗位附加值还是比较高的。大数据方向研究生毕业答辩大数据是一门典型的交叉学科，涉及到三个重要的学科基础，分别是数学、统计学和计算机，所以如果未来要从事大数据方向的研发，学习一定的统计学知识还是很有必要的。对于大一的学生来说，学习一些统计学知识也是完全可以的，否则在研一的时候也需要补学统计学知识。从当前大数据领域的人才需求情况来看，算法岗位的人才需求量相对比较少，大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，而且研究生往往会选择大型科技公司来从事大数据平台的研发。从大数据平台开发的岗位任务出发，在本科阶段应该做好以下三方面的技术储备：第一：操作系统知识。操作系统知识对于后续的大数据开发具有重要的影响，所以一定要重视操作系统相关知识的学习。对于本科生来说，可以从Linux操作系统的使用开始学起，在学习完C语言之后，最好能够阅读一下Linux操作系统的核心源代码，以便于提升对于操作系统的认知能力。第二：编程知识。大数据开发一定需要具有扎实的编程基础，目前在大数据开发领域应用比较多的编程语言有Java、Python、Scala等，本科生可以重点关注一下Python语言。第三：算法知识。大数据开发涉及到算法的设计和实现过程，所以一定要重视算法知识的学习，本科生学习算法知识除了要学习基本的算法设计基础之外，还可以结合大数据平台（Hadoop、Spark）来完成一些算法实践过程。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！