大数据考研哪个方向好

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。

从近两年研究生的就业情况来看，大数据方向的岗位（大数据开发）要相对多一些，而人工智能领域的算法岗位目前有一定程度的缩减，这与当前人工智能产品出现一定的落地难问题有较为直接的关系。从行业发展趋势来看，人工智能方向未来的趋势还是比较明显的，但是由于人工智能行业目前依然处在发展的初期，依然有大量的课题有待突破，而且人工智能产品对于应用场景有较强的依赖关系，所以目前人工智能领域急需一个突破点，有了突破点就可以逐渐普及，当前自动驾驶被认为是人工智能产品进行落地应用的一个重要突破点。近些年来，随着各大互联网公司纷纷布局人工智能领域，人工智能领域的人才需求曾经一度非常大，由于人工智能人才的培养一直以研究生教育为主，所以人工智能方向研究生的就业情况也有比较理想的表现，不仅能够获得较高的岗位级别，薪资待遇也比较可观，但是随着人工智能领域研发的不断深入，目前人才需求量却出现了一定程度的缩减，这一点应该引起注意。在5G通信和产业互联网的联合推动下，大数据和人工智能必然会得到更多的关注，但是当大数据和人工智能产品陆续出现落地难问题之后，不少研发团队把关注点放在了物联网上，所以未来物联网领域的机会会更多一些，而且由于目前物联网体系结构中已经把大数据和人工智能包含了进来，所以物联网的发展也会在很大程度上促进大数据和人工智能的发展。最后，如果当前选择大数据和人工智能方向，可以考虑如何与物联网相结合，可以重点关注一下AIoT领域。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，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！

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！

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！

原标题：最新发布：这些专业太抢手！你的排第几？导读：“2015-2018全国考研大数据”来了！教育部全国硕士研究生招生考试网上报名和网上调剂唯一指定网站——研招网发布《2015-2018硕士研究生报考数据分析报告》！一起来看看！硕士研究生报名人数持续增长！女生为主力硕士研究生报名人数持续增长据教育部数据统计，2018年考研报考人数达到238万，增加人数和增长率均为近年来最高。△近4年硕士研究生报名人数（单位：万人）△近3年硕士研究生报名人数增长率女生读研占比超半数报考人数不断增长的同时，女生成考研群体主流。△男女生人数对比图（单位：人）为何考研？超半数受访者觉得考研是为了提升就业竞争力据中国青年报社社会调查中心数据，对于自己或身边的人选择考研的原因，调查显示，有以下几点：提升就业竞争力（58.8%）通过考研进入名校（41.4%）通过考研更换专业（37.1%）完成自己的学术理想（33.3%）工作晋升需要（30.9%）暂时逃避就业压力（24.9%）因身边朋友都在考而“随大流”（19.6%）寻找备考过程中的独特体验（10.5%）完善自己的大学生活（8.2%）据中国青年报报道，河北石家庄某高校的吴硕表示，由于学校一般，不论就业还是申请出国都没有太大优势，所以全班近一半同学选择了考研。胡杨本科读的是电气工程专业，他表示自己考研的主要目的是换专业，“4年读下来，觉得自己不太喜欢与机床、传送带打交道。希望研究生能学个‘和人打交道’的管理类专业”。对吴硕而言，选择考研更多是出于自己读名校的执念。本科就读于一所普通一本院校的他，考研志愿填报了北京某985高校。不过，深究自己渴望读名校的原因，吴硕坦言，主要还是考虑到未来对就业的影响。“身边非985、211毕业的同学找工作，简历投出去，得到的回应特别少”。山东济南某高校的研一学生李潇妍认为，读研能让自己在职场上“少走弯路”。“比如很多公司针对本科生和研究生的起薪和起始职位都是不一样的”。这些专业太抢手！最热门的是。。。哪些专业报考人数最多？以北京为例：2018年，工商管理专业报考人数居首，为19749人，随后为会计专业的13124人和法律硕士（非法学）专业的12957人，报考人数居第四至十位的专业依次为金融、公共管理、计算机技术、法律硕士（法学）、广播电视、软件工程、计算机科学与技术。2016年，报考“工商管理”的人数为13395名，居各专业报考人数之首，报考会计的人数为9369名，报考“法律硕士（非法学）”的人数为7608名（不含推免生），分别居第二位和第三位。报考人数居第4至10位的专业依次为金融、公共管理、计算机科学与技术、金融学、材料科学与工程、汉语国际教育、计算机技术。由此可见，工商管理、会计、法律硕士（非法学）连续数年成为报考专业的前三甲，依然是最热门的专业。热门高校专业考研难度排名报录比指的是报考人数和录取人数之比，报录比越大说明该专业考研难度越大。下面，我们就通过4所热门高校报录比排名前10的专业来看一下那些相对难考的专业有哪些：中国人民大学学术型学位难度排名↓↓↓△2017年全国统考硕士研究生报名录取统计（学术型学位）注：1。表中“报名人数”和“录取人数”不包含推荐免试、单独考试、援藏计划、退役大学生士兵和少数民族骨干专项计划的考生；2。录取人数包含调剂录取的考生。专业学位难度排名↓↓↓△2017年全国统考硕士研究生报名录取统计（专业学位）注：1。表中“报名人数”和“录取人数”不包含推荐免试、单独考试、援藏计划、退役大学生士兵和少数民族骨干专项计划的考生；2。录取人数包含调剂录取的考生。复旦大学学术型专业难度排名↓↓↓△2017年招收学历教育硕士研究生分专业报考、录取人数统计（学术型）专业型专业难度排名↓↓↓△2017年招收学历教育硕士研究生分专业报考、录取人数统计（专业型）南开大学难度排名↓↓↓↓↓↓浙江大学难度排名↓↓↓↓↓↓注：以上统计中不含非全日制、推免生、单独考试、强军计划、退役士兵计划以及少民骨干计划考生；录取人数中包括了由本校其他相近专业调剂到该专业录取的考生。往届生比例增幅明显 部分省市专硕超学硕应届生考研比例涨幅平稳，往届生读研比例增幅明显对在职人员来讲，考取双证不必脱产学习，充分满足了工作、学习两不误的需求。2017年在职研究生纳入统考后，在职考生的积极性空前高涨。部分省市专业硕士报名人数超过学术硕士近年来，由于招生计划增加的影响，除了总体报名人数呈上涨趋势之外，专硕的报考人数增长明显，多地甚至出现专硕报考人数超过学硕的现象。比如：湖北↓↓↓△湖北学硕和专硕（蓝色）人数对比图（单位：人）河北↓↓↓△河北报考学硕和专硕（蓝色）人数对比图（单位：人）

首先，信息与计算科学专业本科生考研选择大数据专业是比较适合的，选择大数据专业未来有更多的发展机会，作为目前发展前景比较好的方向之一，大数据领域汇集了大量的行业资源，大数据产业链也已经初具规模。大数据技术本身就建立在数学、统计学和计算机三个学科之上，所以这三个专业在读研时选择大数据方向是完全可以的。信息与计算科学专业本身就是数学与计算机专业的结合，该专业的前身就是计算数学专业，有大量的毕业生在毕业后会选择从事程序员岗位，所以该专业读研往大数据方向发展是比较适合的。信息与计算科学专业读研选择大数据方向主要的优势就集中在数学方面，而数学知识的掌握情况对于大数据方向的研发来说是非常关键的。大数据目前的研究重点在于数据价值化领域，数据价值化主要的手段就是数据分析，而数据分析说到底就是个算法问题，不论是采用统计学分析方式还是机器学习的分析方式，说到底就是个数学问题。对于信息与计算科学专业的本科生来说，如果要考研大数据方向，需要注意以下几个方面的内容：第一：注重计算机相关知识的学习。除了要注重初试阶段的考试科目之外，还应该适当拓展一下专业知识面，以便于为后续的复试做好准备。第二：根据自己的发展规划选择目标学校。目前有能力培养大数据方向研究生的高校比较多，比如财经类高校也具备培养大数据方向研究生的能力，对于考生来说应该根据自身的发展规划来选择目标高校。第三：重视统计学知识的学习。对于数学相关专业的学生来说，要想往大数据方向发展，还应该重点学习一下统计学知识，由于统计学本身也是数学专业的延伸，所以学习难度并不大。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！

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，对于数学专业且主攻大数据方向的本科生来说，考研时可以重点考虑一下大数据方向，原因有三点，其一是大数据领域的前景比较好，其二是数学专业从事大数据方向有非常好的基础，其三是大数据领域的岗位附加值比较高，而且人才缺口比较大，尤其是高端人才。在专业的选择上，可以重点考虑一下计算机专业，虽然数学专业考研计算机属于跨考，但是整体的知识跨度并不大，而且数学专业跨考计算机专业也比较常见。之所以选择考研计算机专业，一个重要的原因是就业比较好，目前计算机专业选择大数据方向的研究生，在就业方面都有不错的表现，岗位选择空间也比较大，既可以选择算法岗位，也可以选择开发岗位。近两年算法岗位的竞争还是比较激烈的，不少计算机专业的研究生会选择开发岗位，相对于统计学、金融等专业的同学来说，计算机专业的研究生有更强的岗位适应能力，而且计算机专业就业到IT互联网行业也相对比较容易。数学专业考研计算机专业，一定要早做准备，由于计算机专业的考研竞争比较激烈，所以要为自己构建一个有效的复习渠道，当前可以重点利用一下互联网这个学习渠道。在复习的初期可以多选择几个不同层次的目标，复习到中后期再最终确定目标学校。数学专业考研计算机专业，还应该重视编程实践能力的提升，目前不少大学在考研的复试阶段会考察编程实践能力。另外，对于大一、大二的同学来说，应该积极参加一些专业比赛，这对于考研复试有比较积极的影响。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，都可以私信我！