大数据可以研究生

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！

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！

研究生（硕士、博士）已然是教育界的香饽饽学位，随着近些年我国综合教育实力的不断加强，研究生规模逐渐在扩大化。我经常会听到有些人说本科生遍地都是、研究生一抓一大把，似乎在旁敲侧击地证明读书与学历变得轻量化、没那么重要了，那么事实情况真的是这样吗？到目前为止，我国每年高校应届毕业生高达900万，经常有段子说现如今3000元都难以招来一个农民工，然而却可以招来大学生。这也从侧面道出了部分大学生的无奈，于是便兴起了考研大军。据统计，今年考研人数已接近300万人次，仅仅过去一年就激增50余万，这时候就更有人爆料称研究生也不值钱了，毕业之后还不是一样打工？然而，你却并没有看到研究生报录比，拿最近一年来说，报考人数290万，而录取人数却为72万，报录比为4:1。举个更形象的例子，假设我们国家人口为15亿，那么研究生学历的人数比例为0.54 %，这也就意味着每10000个人中有研究生学历的为54人。不知道大家对0.54 %这个数字有没有概念，那么你还在担心研究生一文不值吗？虽然其规模是在扩招，然而遍地都是研究生这个说法显然过于夸张。一些人为什么会有研究生遍地都是这样的看法呢？那是因为不同的人所处的圈子不同而已。如果你是一名普通工人，那么和你工作的同事基本上都是普通工人；如果你高中毕业就出去混社会，就会发现，其实没见过几个读硕士的，还是很稀有的；如果你读了硕士，就发现周围认识的人好多都是硕士，烂大街了，学校路上都是硕士；因为你根本不怎么会接触到那些大学都没怎么读的人，就像强了就不会接触很弱的人，就会觉得周围都是强者。你只需要永远记住在任何年代，知识与学历都是至关重要的，它可能是一块敲门砖。如果没有这块砖，在你前行的路上可能就会多出一块绊脚石。所以，我们没有理由去说诸如以上观点的理由，我们只需全力以赴即可，到时候理想的花朵自然盛开。

首先，计算机专业一直是大数据方向研究生的主要培养专业之一，所以如果读研期间想主攻大数据方向，考研时完全可以选择计算机专业，而且在计算机专业读研还会有机会接触到云计算、物联网、人工智能等一系列与大数据关系紧密的技术，学习和科研体验也能够得到保障。在没有成立大数据专业之前，计算机专业就已经在研究生阶段开始培养大数据方向的学生了，而且很多高校的大数据专业目前还没有研究生培养能力，研究生的培养依然设立在计算机专业，这就导致很多大数据专业的本科生在考研时也会选择考研计算机专业。大数据是一个非常大的方向，目前诸多专业都可以培养大数据专业的研究生，除了大数据专业之外，计科、软件工程、数学、统计、经济、金融等专业也都有能力培养大数据方向的研究生，随着诸多传统学科开始与大数据相结合，会有更多的专业具备培养大数据方向研究生的能力。在选择专业时，除了要考虑大数据技术本身之外，还需要考虑就业场景，如果未来希望在IT互联网行业发展，那么在计算机专业读研无疑是比较好的选择，相对于其他专业来说，计算机专业往往会更注重研究生动手实践能力的培养，尤其是开发能力的培养，这对于就业的影响还是比较积极的。目前虽然整体上来说，大数据领域的人才缺口比较大，但是开发岗的就业渠道更多，算法岗的竞争还是非常激烈的。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，都可以私信我！

在本科阶段读计算机、数学、物理、大数据等专业，在读研期间都是可以选择人工智能方向的，因为这些专业都是人工智能的相关专业。虽然目前已经有一些高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，但是长期以来，人工智能只是研究生阶段的研究方向，因此大量的人工智能方向的研究生都是来自于计算机、数学等专业。对于大数据专业的本科生来说，在研究生阶段选择人工智能方向不仅可以，而且是个不错的选择，原因有以下几点：第一：大数据与人工智能关系密切。大数据可以说是人工智能的基础，无论对于机器学习还是自然语言处理来说，都需要通过大量的数据来训练算法，从而提升智能体的决策能力，这也是为什么在大数据时代背景下，人工智能得到广泛关注的重要原因之一。第二：从大数据进入人工智能领域相对容易。大数据的技术体系当中，数据分析占据着重要的位置，数据分析是挖掘数据价值的重要途径之一，而数据分析通常有两种方法，分别是统计学方式和机器学习方式。所以通过大数据进入机器学习进而全面进入人工智能领域是一个比较不错的选择，有不少人工智能领域的研发人员就是从大数据进入人工智能领域的。第三：大数据与人工智能将全面融合。随着物联网、大数据、云计算的不断发展，未来大数据等技术会与人工智能领域的相关技术进一步融合。从这个角度来看，从大数据技术进入人工智能也具有一定的必然性。当前正处在大数据落地应用的初期，而人工智能也将与大数据技术一道为产业互联网的发展提供服务，未来大数据和人工智能领域的发展空间将非常值得期待。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。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

2019年考研已接近尾声，但就今年的考研情况来说，“神仙打架”无疑是最贴切的概括。历年报考人数统计随着考研人数的增加，考研的竞争程度也越来越激烈，以2019年为例，报考人数达290万，但总的录取人数只有70万，其中还包括推免生以及综合选拔生，这无意给统考生更多的压力。尤其是985、211工程大学的竞争，再一次打破了往年的记录。今天，小编就和大家聊一聊：考上985大学研究生有多难？一、985高校的推免比例高部分高校研究生推免比例由图我们可知：越是好的学校，整体保研率也就越高。以清华大学为例，保研率高达60%左右；南京大学、中国人民大学、厦门大学等一大批老牌985高校的保研率也在20%以上。这也就意味着很多的统考生面临着报考专业推免人数多于统招人数的情况，甚至有些985高校的某些专业出现只招一个统考生，剩下全是推免生。二、985大学成为二战或者三战生的首选考研数据显示，2018年的238万考研人中有110万左右为往届生，占比高达45%以上。同样的，往届生凭借自己的考研经验能够很快的掌握考研复习的要领，少走很多的弯路，并且超过半数的往届生都将985、211工程大学作为自己的首选。三、名校扎堆现象严重2019年厦门大学考研报考人数统计就考研主体来看，超过60%以上的考研人都是来自于双非院校。在考研院校的选择上，更多的双非院校考生都将考研作为自己学历“洗白”的一种途径；另外在考研中也盛行着一种不正常“攀比风”，这些都导致了一些名校扎堆现象严重。在2018、2019年的考研报名中，山东大学、南京大学、厦门大学等985高校的报考人数都突破2万人。四、985高校试题难题相对较大考研在各个高校的考研调剂要求中，一般都会要求考生第一志愿报考985、211工程大学，这些要求一方面体现了考生的进取性；另一方面也体现了高校对于985、211工程大学的认可性。确实，对比普通大学与名校考研专业课试卷，我们也不难发现，就试题的宽度、深度，名校试卷更胜一筹，也更能够选拔学生。面对如此严峻的考研现实，我们一方面在感慨考研不易的同时，另一方面我们也应该知道：1、选择比努力更加重要考研对于985院校，不同的学校、不同的专业，竞争的难度也是不一样的，例如兰州大学、中国海洋大学、东北大学、西北农林科技大学等相对好考，而对于一些985高校来说，如上海交通大学、中国人民大学等相对就比较难考。另外强势985院校的冷门专业也是相对好考的，所以考生根据自己的实际情况并了解报考专业的报录情况，综合考虑后再选择自己的报考院校。2、竞争是相对的 考研虽然每年的考研人数逐年上升，人数达到数百万，但就考生自身的竞争而言，考生只需要与报考同专业的几个考生或者几百个考生竞争，完全不需要去关心报考总人数以及学校报考人数。3、每年有大量的考生考上985高校对于985大学，我们不必仰视，只要你足够优秀，即使普通大学学生，考研985大学同样可以成功，这样的例子在我们身边数不胜数。综上，既然选择了，那就一往直前，即使再苦再累，也要走完。以上为小编原创，欢迎你的关注，每天为你分享高考、考研的那些事。

大数据专业是一个典型的交叉学科，基础学科包括数学、统计学和计算机学，另外辅助经济学、社会学、医学等学科，所以统计学是大数据专业最为直接的相关学科之一，因此统计学专业的本科生在读研的时候是完全可以选择大数据专业的。统计学专业的相关知识在大数据时代依然起着非常重要的作用，以大数据分析为例，目前大数据的分析方式主要以统计学方式和机器学习方式为主，而且统计学方式与机器学习方式相比在某些领域更加成熟，理论体系也相对完备，所以大数据专业的学生通常都要系统的学习统计学相关知识，从这个角度来看，统计学专业读大数据方向还是具备一定优势的。在大数据时代，统计学有了进一步的发展和变化，这个变化就来自于数据本身的变化。统计学的分析方式通常以“抽样”为主，通过对样本的分析来寻找整体的规律，从而得出分析结论。通过大量的历史经验来看，如果样本的选择没有问题的话，统计学的分析方式具有非常高的准确度。但是在大数据时代，数据从抽样变成了“全样”，数据分析的方式和方法都产生了较大的变化，这对于统计学来说就需要积极的适应这种变化，并积极顺应大势时代的发展，投入到大数据领域的研发中。从目前大数据行业的发展来看，统计学确实对于大数据的发展做出了重要的贡献，大量的统计学专业人才陆续投入到大数据领域，也进一步完善并丰富了大数据的知识结构。近些年来，我多次作为评委，参与了不同类型的研究生大数据专业大赛，其中有大量的选手来自财经类大学的统计学专业，这给我留下了较为深刻的印象，其中也有不少学生取得了不错的成绩。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。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来探讨一下这个问题。首先，从事大数据或者AI方向的技术岗位，读研是有必要的。目前大数据相关技术正处在落地应用的初期，虽然从技术体系的角度来看，大数据技术已经趋于成熟，但是从落地应用的角度来看，依然有大量的技术问题需要攻克，所以当前从事大数据领域的技术岗位需要具备较强的研发能力。读研一方面能够进一步丰富自身的知识结构，另一方面也会培养一个系统的科研方法，从而提升解决问题的能力。与大数据领域相比，人工智能领域依然处在行业发展的初期，不论是机器学习、自然语言处理还是计算机视觉等方向，都有大量的课题需要完成技术攻关，所以从事人工智能领域的技术研发对于研发人员的研究能力和基础知识都有较高的要求。虽然目前部分高校陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业，但是目前培养人工智能专业人才依然以研究生教育为主。由于大数据、人工智能人才的培养周期相对比较长，需要的教育资源通常也比较多（导师资源、实验资源、课题资源等），而研究生教育往往能够汇集高校（科研院所）最为优质的教育资源，所以读研对于相关人才的培养具有较强的实际意义。最后，大数据与人工智能关系密切，一方面大数据是人工智能的基础，另一方面数据价值化的过程（数据分析等）也需要采用机器学习等人工智能技术，所以大数据和人工智能通常并不分家。另外，随着产业互联网的发展，未来大数据、物联网、云计算、边缘计算、人工智能等技术将进一步结合，目前可以重点关注一下AIoT方面的技术发展趋势。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。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

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！