大数据培训和考研

19考研成绩已出，作为19考研er的阿星难过了好一会（最乌龙的事件就是学硕考点全压中，而我却考的是专硕），回想这一年的复习确实走了好多弯路，特别是对课程的选择，市面上课程种类繁多，阿星也几乎将市面上的课程全部听了一遍，浪费了不少时间，在这里我将结合考研人的数据和自己的经验给大家盘点下，哪些名师值得跟，让大家少走弯路高效复习。PS:本文数据均来自考研人，客观分析，无主观篡改阿星将英语按照单词、长难句、阅读理解、作文、翻译、新题型、完形填空这七个重点大类进行了划分，让我们透过数据和分析看看这七类都有哪些优质名师一、英语单词英语单词讲师最受欢迎排行榜从数据来看，单词最受欢迎的老师是朱伟老师的《恋练有词》，最大的优点在于有趣、易懂、好记，其书籍配套课程将单词和真题中的句子相结合，也是比较科学的记单词方法。但是请大家注意一点，朱伟老师早年任职新东方的课程（17、18版）的却值得推荐，但19之后的课程内容拖沓，加入很多价值观和段子，干货相对于较少，所以请20的考研萌新稍微注意一下。如果有想要规律背诵考研真题的单词的话，英语二我推荐老蒋的8天搞定英语二真题必考词汇，他按照每一年的真题中出现的单词进行归类，先背一年单词再去做当年试题，效果比较不错无论老师多么优质，最后学习还是得靠自己花时间去反复记忆，目的就是在考试中能够认识就好，一定要记住反复反复，从刚开始复习的第一天反复记忆到考试结束。二、长难句长难句讲师最受欢迎排行榜长难句课程推荐名师相对较少，推荐最多的是新东方的田静老师。田静老师课程总课时较长，内容从简单句到长难句进行过渡，不讲段子，无鸡汤灌溉，一节课40分钟左右全程干货，课程具有较强的系统性，老师讲授深入浅出，适合语法基础不够扎实的同学。此外，新东方的唐迟老师也有比较实用的长难句课程，全部时长不到4个小时，对于基础较好又想节约时间的同学，唐叔的课完全够用。三、阅读理解阅读理解讲师最受欢迎排行榜阅读理解是考研英语中的半壁江山，得阅读者得天下，从数据中可以看到唐迟老师以绝对的优势占据第一唐叔的课程主要以教你解题为主，他将阅读分为细节题、例证题、态度题、主旨题等几大类，讲解时通过每种类型应当辅以何种技巧进行解答，实用性较强，且唐叔上课热情澎湃，其个人魅力也极度圈粉其中对于英语基础薄弱的同学，阿星还建议你在前期时间丰厚时可以听下陈仲恺课程，课程主要从单词、语法、句型、段落、翻译多方位教你吃透每一篇英语真题，特别适合打基础。阅读不能一味的依靠技巧，一定要注重前期基础的学习，只有扎实的基础+解题技巧才能决胜考研英语。四、英语作文英语作文讲师最受欢迎排行榜从数据来看，推荐最多的是王江涛老师，不过越是很多人选就越有风险，雷同的几率较高。王江涛老师每年都会给出二十篇英语范文（大小作文各十篇），美其名曰背熟这二十篇作文拿下不在话下。不少同学反映该方法可行性较高，效果较好，但是也有不少同学反映范文难背，背了仍然不会写，争议较大。在此阿星给你推荐薛非的作文书，句子非常新颖且非常高级，性价比非常高，相信只要你买了就不会后悔，只可惜我是在考研前一周才知道这位名师。英语作文的复习，不应该完全照搬某位老师的模板，而应在写作练习中不断补充完善，做出属于自己的模板和句型库。五、英语翻译英语翻译讲师最受欢迎排行榜翻译课程大家首推的是唐静老师，其课程内容详细，从拿到句子之后如何思考，到理解大意之后如何下笔等全方位进行讲解翻译题的最大的痛点不在遇到不认识单词，而在单词都认识却不知道句子的意思，丰富的词汇量是翻译的基础，但是在此基础上还需要一些语法知识和一点点的技巧。提高翻译能力的重要途径还是在于练习，看着都会，一写就废的情况也是非常普遍。对于翻译的练习，不必拘泥于真题中的翻译题目，也可以刷完阅读之后对文章进行翻译。六、新题型英语新题型讲师最受欢迎排行榜从数据反应来看，唐迟老师和刘晓艳老师是课程中好评最高的。刘晓艳老师的系列课程包括多个部分，词汇、语法、长难句、阅读、新题型、完形、作文，每类题目都有对应的课程，课程的时长也都比较适中，课程逻辑清晰，通俗易懂，老师讲课也非常有趣。同时考英语二的伙伴，可以关注一下王力的新题型，自从用他方法来刷新题型，清一色满分英一和英二的新题型难度差异较大，英一近两年来的新题型难度都较高，英二新题型则较为简单。同阅读一样，新题型的解题也需要理解和技巧并存，尤其是七选五或者排序类题目，掌握一定的解题技巧是非常有帮助的。七、完型填空英语完形讲师最受欢迎排行榜从数据来看排名第一居然是自学，不过细细一想也正常，完形填空是考生普遍不重视的题型。完形共10分，有20题，相比于阅读、作文等，完形性价比很低，因此很多考生不会花时间学习，也不会看名师课程，直接放弃这个题型。虽然性价比的确不高，但毕竟也是10分，其实完形并不难，特别是2019年的英语二，真的简单，在考研前一两个月基础打得比较牢靠的时候，做一些完形的真题练习，就可以有一个较大提升。若时间充裕，听找一些口碑比较好的课程听一下也会所帮助，比如大家票选出来的刘晓艳老师。以上就是考研年度英语名师的盘点，非常感谢您的阅读，后续阿星也会将这一年所有关于英语的笔记进行整合进行后续分享，希望大家能够多多关注与分享，您的关注与分享也是对我最大鼓励，阿星也希望能够在考研这条路上协助2020年的考研er少走弯路，高效复习，圆梦象牙塔！

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，当前一部分高校的计算机相关专业在考研的初试阶段确实会考察C语言，而目前计算机专业又是培养大数据方向研究生的主要渠道之一，所以如果打算考研的话，还是应该重视C语言的学习。学习C语言的难度并不大，而且掌握C语言对于学习数据结构和计算机操作系统等专业课也都有一定的帮助，所以C语言往往也是计算机相关专业的重要课程之一。目前C语言的应用场景依然比较多，比如操作系统开发、嵌入式开发等领域都在广泛应用C语言，而且未来在工业互联网时代，C语言依然是比较重要的编程语言之一。如果课程体系当中没有C语言，那么在学习C语言的过程中，要重视三方面内容，其一是要重视多做实验，对于具有Python编程基础的同学来说，实验环境应该并不是障碍，其二是要重视学习的系统性，可以围绕考研的要求来制定学习计划，其三是要重视与专业老师的交流，交流的过程也能够帮助自己提升学习效率和突破学习障碍。按照历史经验来看，入门C语言的过程并不会遇到太大的障碍，而要想提升对于C语言的理解，除了要重视实验和交流等环节之外，在学习的过程中，还应该适当刷刷题，这对于提升C语言的初试成绩会有比较直接的影响。最后，目前计算机专业的考研复试阶段往往还会设置上机考察环节，所以在学习C语言的过程，也会为考研复试奠定基础。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！

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！

首先，大数据专业确实是一个容易让人困惑的专业，一方面大数据专业的知识结构比较丰富，涉及到的学科也比较多，包括数学、统计学、计算机、金融、经济学、社会学等等，另一方面大数据专业的主攻方向也非常多，所以如果没有一个较好的学习规划，很容易导致学习体验较差的情况发生。对于大数据专业的大二学生来说，要想从迷茫中走出来，要根据自身的发展规划来制定学习计划，如果要选择继续读研，那么就应该围绕考研的要求来制定学习计划，如果要选择就业，就应该了解当前的行业人才需求趋势，围绕具体的岗位要求来制定学习计划。从当前大的人才需求趋势来看，在条件和能力都允许的情况下，考研是不错的选择，近两年大数据相关方向的研究生整体的就业表现还是比较突出的，不仅薪资待遇比较高，可以选择的发展空间也比较大，不少毕业生在毕业前会拿到多家企业的offer。当前能够培养大数据方向研究生的专业还是比较多的，包括计算机专业、统计学专业、金融学专业等等，可以根据自身的实际情况来选择具体在哪个专业读研。如果计划在本科毕业后就参加工作，那么应该重点关注一下自身开发能力的提升，当前行业领域对于大数据开发人才的需求量还是比较大的。在具体的学习路径上，可以从编程语言开始学起，比如Java就是不错的选择，然后进一步学习大数据平台知识，在学习的过程中除了要重视实践能力的提升之外，还需要重视行业知识的积累。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，研究生教育的人才培养目标以行业创新人才，或者是行业高端应用型人才为主，研究生在读研期间要围绕自己的主攻方向进行持续深入，同时要在知识体系结构上，或者是与行业应用场景相结合上，要有所创新和突破。相对于研究生教育来说，很多以就业为导向的培训班则是以培养行业技能型人才为主，在人才培养目标上与研究生教育有比较明显的区别。通常来说，读研结束后不仅能够获得人才层次上的提升，同时也有更多的机会来获得高附加值的工作岗位，而培训班走出来的同学往往以初级的技术岗位为就业目标。在编程能力方面，研究生往往关注于如何使用编程语言来完成算法的实现、训练、验证和应用等步骤，而培训班的同学则更关注如何采用编程语言来完成具体行业场景下的开发任务，通常会基于各种技术平台来完成开发任务，比如云计算平台、大数据平台、人工智能平台等等。总体上来说，研究生会注重研发级任务，在使用编程语言的过程中，更注重如何基于编程语言来完成创新，而培训班的同学则更专注如何使用编程语言来解决行业的应用级问题，所以从这个角度来看，二者所关心的内容并不一致，自然也无法完成编程能力上的对比。实际上，研究生在学习和科研实践的过程中，只是把编程语言看成是一种工具，并不会把大量的时间用在编程语言的学习上，所以如果单纯就编程语言的使用熟练程度来说，研究生很有可能还不如培训班走出来的同学，但是编程能力则不在一个层面上。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！

22考研的同学们，一定要知道择校是考研考研过程中最初的一步，也是最难的一步，这关系到同学们接下来的一起备考计划。每年因为择校目标不合理，到填报志愿时临时换学校的同学很多，所以辽小都把择校最基础的几个数据指标介绍给各位22考研的同学们，一定要懂得怎么看数据哦~1、计划招生人数招生人数是非常重要的数据，这条信息一般在招生院校公布的专业目录里面有说明。通常认为招生人数和录取几率成正比。为了保险起见，同学们不能仅看今年的数据，最好能看看往年的数据，不要报考只招一两个的专业，上岸率不高。2、报考人数这是能看出你的竞争对手到底有多少的数据。虽然这一数据只能看到前几年的，但是足够我们大致判断出近年来该专业的报考情况和趋势，有的竞争激烈的院校报考人数太多，大家也要三思3、实际录取人数通过这个我们能得知这个专业去年到底录取多少人，再结合去年专业目录公布的招生名额，可以判断出该专业去年的招生录取情况。有一点要注意，有些高校个别专业实际录取人数多于招生人数。所以要分析下目标院校有没有扩招的传统。4、报录比报录比直接反映出某专业的火爆程度。有很多名校的热门专业报录比达到10:1，甚至20:1。这反映的是名校热门专业的真实考情。5、推免人数很多名校热门专业每年的推免名额很多，有的甚至占了当年招生人数的一半甚至更多，于是留给统考生的名额就很少，考研竞争更加剧烈。比如北大学硕，去年就不对外招生了，导致很多学生备考到9月份，10月份才开始陆续换学校，换方向报考。所以各位同学在报考之前，必须搞清楚自己报考专业的推免人数，若留给统考生的名额太少，就一定要慎重了。6、复试分数线要注意的是，复试线有校线和院线的区别。大家一定要注意！有的学校会有多个学院开设同一个专业，各个学院的院线可能不一样。学校给出的复试线一般是各院的最低院线。所以，查找复试线的时候不要混淆校线和院线的区别。如果目标学校只有一个学院开设目标专业，则不存在校线和院线的区别。7、复试比例复试比是计划招收人数和进入复试人数的比例。教育部规定最低的复试比例为1：1.2，这就意味着，如果录取10人，就会有12人进入复试。有的学校复试比会高达1：1.5，甚至1：2，复试比例如果偏高，就能说明两个问题：1)复试线的参考价值降低2)复试竞争激烈、风险更大。8、考研最终成绩计算方式总成绩的计算公式，可以看出初试分和复试分占总成绩的权重。有的学校初试分会占到总成绩的70%，有的是初试、复试各占50%，有的学校复试分只占总成绩的30%、甚至20%。在对比不同学校考研难度的时候，还要横向考虑专业课试题难易度的差异，还有些学校不公开真题试卷，这对你的备考影响很大。所以还要多方权衡。考研前记得先学会看数据，不要盲目学习和报考，适合自己的才是最好的，火爆的院校专业未必是自己的菜，所以要通过数据指标好好选择哦~

冷丝自媒体，拒绝转载！文｜刘冷丝栏目｜丝说考研炎热的暑假正是考研生埋头苦读的时候，此刻也有不少学生为到底要不要读研而踌躇着。这篇文章盘点了一些最需要读研的专业，如果你就读这些专业，那么你就要做好考研的准备了!认真听考研辅导课教育部有关部门公布的一份资料显示，最近5年，考研率最高的专业有6种——临床医学、中医学、能源动力系统、工程力学、无机非金属材料和光信息科学，集中在医学和工学；考验最热的集中在文科类专业——法学、工商管理、金融和会计。“考研率”指的是在校生报考人数与该专业就读的人数比例，“考研热”则是大家都能理解的，全国报考人数最多的热门专业。先来说说考研率高的几个专业，看看背后有什么值得思考的问题。比如，临床医学和中医学考研率42.7%和33.3%，其中临床医学位居第一位。能源动力系统为40.4%，居第二位，其他的考研率分别为37.1%、31.4%和30.2%。简单看数据没什么意思，要看这几个数据蕴含的意义。这几个数据并不包括没每个专业的保研生，如果将两大数据相加，也就是说，这六大专业的应届毕业生几乎都会选择读研这条道路。一个宿舍立志考研临床医学是考研率最高的专业，很容易理解，医学专业当然马虎不得，毕竟人命关天，不学个10年8年，谁敢开药方或者操起手术刀？这需要学生不断提升自己和增长学识，该专业位列考研率的第一名也不奇怪。中医学也是如此，除了复杂的临床应用外，一大堆古文典籍，多少人能够看懂看完整？就一个诊脉，没有好几个月，你恐怕连门都摸不着。能源动力系统及其自动化和工程力学是大学理公认的难学的专业，一大堆高等数学、高等物理等等课程就足以把人折磨半死。况且，这些专业偏向于精深的技术，需要不断的进行自我深造和磨炼。特别是工程力学，学习的难度非常大，需要掌握很多方面的知识点，自然也是需要深造和提升的。考研是为梦想和荣誉而战无机非金属材料工程专业和光信息科学与技术专业考研率高，原因更复杂一点，有找工作难度大，同时又是需要深造的专业，学好了，工作就不一定好找，没学好，那不然更不好找工作。再来说说考研热的4大热门专业。法学、工商管理、金融和会计不仅仅是近5年考研的热门专业，恐怕近10年一直都是这种情形。这4大专业的考研率都没有到达30%，考研热说明在校生和往届毕业生报名都很多。这4大专业在过去的10-20年都是热门专业，至今还“高烧不退”，学习的人数基数大，个人要求又比较高，水涨船高，用人单位对这类专业的别样生要求也随之提高。比如，政府部门和大的银行、国企都要求至少硕士研究生毕业，或者本科毕业于985、211大学。研究生l'q't'z's最后说说，我们怎么看待这种考研率高和考研热？这些专业之所以有很多人选择读研，就是为了能在就业时有更强的竞争力。需不需要这份竞争力，其实就是你是否读研的关键。敬告｜本文如有错漏和最新信息，作者将在跟帖中及时更正和补充，也请各位网友批评指正，谢谢您！

为什么考研的人越来越多？专家：考研将成为普遍现象！都说“学无止境”，“活到老，学到老”，但是我们通常都觉得读完大学，人这一辈子就很难有机会再踏入校园里面学习了。所以校园时光也总是那样让人怀念，时常充满了遗憾。而随着教育资源的丰富，人们思想的开放，越来越多的大学生选择考研。而且考研的人数每年都在不断地增加，这究竟是怎么回事呢？可能不了解考研的同学会觉得奇怪，拼死拼活终于经过了高考，来到了大学里，读完大学就正式踏入社会了，怎么还有人读书读不够呢？其实，现在考研的人越来越多，甚至慢慢成为各大高校的普遍现象，本质上还是因为现在的本科生竞争力太低了。我们都知道，现在大学生的就业问题越来越困难了，在以前的时候，只要是上过大学的都是十分风光的，连工作岗位都有得安排。但是现在不要说是本科生了，就连是重本的，出来之后想要找到合适自己的工作岗位都有些困难。所以在这个大环境之下，很多人为了提高自己的竞争力，选择了考研。而且从各大数据上面可以看出，研究生的薪资是要高于本科生的，在面试的时候，就算表现稍微差一点，优先级还是会高于本科生。这就是学历高的好处，所以不论是为了能够有更强的竞争力，还是拿到更高的薪酬，考研究生成为了一个很不错的选择。还有存在另外的一种情况，就是学生本人并不想过早地进入社会，除了觉得自己没有竞争力之外，而且还十分留恋校园生活。有些专业确实存在着不考研就只学到皮毛的问题，加上考研可以再一次选择自己理想的学校和专业，这对高考有遗憾的学生来说，也是填补遗憾的一种方式。当然选择考研的同学，都是有自己的人生规划和目标的，比如有的同学是奔着去高校当教师的目标去考研的；而有的同学是真的执着于对学术的研究上，所以考研只是他们的一把梯子，之后都是奔着读博的方向去的。总体来说，主要是受到了大学生就业压力的影响，为了提高自身的竞争力而去读研究生的。一些专家认为，在之后考研会成为一种普遍现象。本文编辑：阿锐（本文图片来源网络，侵联删）