大数据研究生班

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！

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！

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）

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，如果有条件和能力读研的话，还是应该首先考虑读研，一方面读研能够从根本上提升自身的人才层次水平，从而打开更多的就业渠道，另一方面读研也会有一个更加系统的学习过程，能够全面丰富自身的知识结构，而且也会提升自身的视野。职业教育更注重学生实践能力的培养，注重各种应用技能的培养，主要的培养目标是技能型人才，而研究生教育则以创新型人才为主要培养目标，所以如果未来想在技术领域走得更远，首先应该考虑读研。当然，相对于职业教育来说，读研的过程会占用更多的时间，学习的难度也会更大，对于学习者的学习能力也有较高的要求。实际上，每年都有一部分大数据方向的研究生会由于种种原因而选择延期毕业，比较常见的原因就是科研成果没有达到要求。从当前大数据领域的就业情况来看，由于目前大数据尚处在落地应用的初期，所以目前大量的大数据岗位都集中在研发领域，这一点在2019年的秋招中就有比较明显的体现，所以读研会有一个更好的就业前景。当然，随着大数据技术的落地应用，未来大数据技能岗位的人才需求量也会逐渐得到释放。最后，不论是否选择读研，学习大数据分析知识都需要一个系统的过程，这个过程涉及到的知识量还是比较大的，而且也有一定的学习难度。大数据分析目前有两种基本的方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，这两个方式都需要学习者具有一定的数学基础。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，都可以在评论区留言，或者私信我！

随着当前大数据技术体系的逐渐成熟，大数据的行业生态也在不断发展和完善，从当前大数据行业的岗位划分来看，大数据岗位可以大致上分为三大类，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗。另外，由于目前大数据正处在落地应用的初期，所以也有很多人在从事大数据教育岗位。大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，而且大数据开发岗位的人才需求类型正在从早期的研发岗（大数据平台研发），逐渐向大数据行业开发岗位覆盖，相信随着大数据平台逐渐开始在行业领域应用，大数据行业开发领域会释放出大量的人才需求，这个过程也会需要大量的高端应用型人才（专硕）。与大数据研发岗位不同，大数据的行业应用开发主要基于大数据平台（开源及非开源平台等）展开，来完成行业领域的大数据创新开发，整体的开发难度并不算高，所以大数据专业的本科生往往就能胜任。从这个角度来看，大数据专业的本科生要想提升自身的就业竞争力，应该重视开发能力的提升。大数据分析岗位的人才需求量也非常大，与大数据开发岗位不同，大数据分析岗位的行业边界更大，不仅IT互联网行业需要大数据分析人才，很多传统行业也需要大量的大数据分析人才，这一点在工业互联网时代会有更加明显的体现。相比于大数据开发岗位来说，大数据分析岗位对于统计学知识的要求也比较高，而且还需要了解更多的行业知识，比如要想在金融领域发展，就需要掌握一定的金融领域知识。最后，大数据运维岗位也是当前不少大数据毕业生的重要选择，大数据运维岗位对于数学和统计学知识的要求相对比较低，但是对于动手实践能力的要求比较高，要掌握大量大数据平台和工具的安装、配置和维护等知识。如果不愿意与大量复杂的算法和程序打交道，选择大数据运维岗位也是不错的选择。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！

“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）

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！