大数据研究生专业

首先，相对于算法岗来说，大数据开发岗位对于从业者的学历要求并不算高，很多本科生也都在从事大数据开发岗，但是这些本科生往往都具有比较丰富的开发经验，对于刚毕业的本科生来说，如果想从事大数据开发岗通常还需要一段时间的积累。大数据开发通常有两种方式，一种是大数据平台的研发，这一类岗位属于研发岗，对于从业者的要求非常高，目前很多研究生毕业后往往会从事平台研发岗位，但是通常也需要一段时间的技术积累。实际上当前有很多程序员想从事平台研发岗位，但是受限于自身的知识结构，所以往往也会选择通过读研来促进自身的岗位升级。大数据开发的另一种形式是基于成熟的大数据平台来完成行业应用，这一类开发岗位对于从业者的要求相对比较低，本科生也是完全可以从事的，但是由于大数据平台的内容比较多，所以通常也需要一个系统的学习过程。随着大数据平台逐渐开始落地应用，未来产业领域会需要大量的大数据应用开发岗位，从这个角度来看，大数据专业的本科生也会有比较好的就业前景。从近几年的就业情况来看，目前很多研究生也都会选择开发岗，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相对比较高，所以如果本科生想从事开发岗，而且想获得更高的岗位附加值，读研是比较现实的选择。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，当前往环境大数据方向发展是不错的选择，对于研究生来说，选择环境大数据也有比较强的实际意义，未来环境建设也需要大数据技术的赋能，环境领域也需要大量大数据专业人才。对于计划往环境大数据方向发展的研究生来说，要做好三方面的准备，其一是要有数据来源，这一点是非常重要的，当前能够提供环境数据的渠道包括各级环保部门的数据中心，以及一些专注于环保领域的公益，或者半公益组织。当前环保部门的数据中心正在不断完善，数据使用体验也在不断提升。其二是环境大数据本身也有很多细分方向，要选择好自己的切入点，这个过程需要完成大量的初期积累，要全面了解当前的研究现状，以及目前已经取得的一些最新研究成果，可以重点看一下最近5年之内的一些研究成果，尤其是最近3年以内的，这对于自己的研究会有比较大的借鉴意义。其三是要有一个较好的交流和科研环境，对于研究生来说，如果往环境大数据方向发展，最好要找相关方向的导师来进行指导，这一点对于提升学习和科研效率有比较大的影响，而且导师往往也会提供一些具体的数据来源，也会讲解一下当前的主流研究方法，这会使自己少走一些弯路。最后，虽然当前大数据技术体系已经趋于成熟了，但是大数据技术与行业领域的应用才刚刚开始，还有大量的创新点可以挖掘。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！

2018年高考已经落下了帷幕，在过去的一年中，有238万人参加了考研，相比于去年增加了37万人，增长率接近20%，这也是近些年考研人数增长最高的一年。其实分析原因我们会发现，2018年的应届毕业生数量达到了820万人，在校大学生数量 高达3699万人，除了985，211高校的本科生在找工作时有优势之外，很多学生需要继续深造来增加自己的工作竞争力，取得更好的工作。因此，在大数据情况下，对考生进行了考研原因调查，其中有将近60%的学生是为了提升就业竞争力，原因排在第二位的是通过考研进入名校，主要是为了圆当时高考没有完成的名校梦。第三位的是想通过考研来更换专业，当然也有其他原因，包括完成自己的学术理想，工作的晋升需要，或者是暂时逃避就业压力。有些原因更是奇特，比如身边的人都在考研，我也紧随潮流，考个研试试。还有的觉得不读研的人生是不完整的，所以我要读个研。综上所述，考研的理由有很多，大家最终通过考研走到了一起，就是缘分。那么对于这238万考生来说，什么专业是最受大家欢迎的专业呢？在高校如云的北京市，最受大家欢迎的考研专业是工商管理专业，紧随其后的是会计学和法律硕士（非法学）专业。再往下分别是金融专业，公共管理专业，计算机技术专业，法律硕士（法学），广播电视和软件工程专业。在全国范围内来看的化，工商管理，会计学，法学，土木工程，计算机是最受考生喜欢的考研方向。而且现在女生的考研比例越来越高，在所有考生中的占比已经超过了60%。今年的考研人数和录取人数相当于2000年前后，我国高考的报名人数和录取人数。也就是从那一年开始，我国高校进入了快速扩张时代，大学生由原来的精英教育慢慢变成现在的大众教育。而从当前的趋势来看，研究生教育也在急速扩张，有些企业的招聘门槛也已经到了硕士学历，所以大家还是要抓住机遇，如果有好工作的机会，赶快占个位，因为未来本科学历的竞争优势将越来越小！

首先，答案是肯定的，大数据专业的本科生在读研的时候完全可以选择人工智能的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动推理等，还可以选择与人工智能相结合的方向，比如智能装备等。大数据专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大部分内容，所以大数据专业在读研的时候可以有更多的选择，既可以选择传统计算机相关的研究方向，也可以选择大数据、人工智能相关方向。大数据专业读研选择人工智能方向，存在以下几点优势：第一：大数据本身与人工智能关系密切。人工智能的研究需要三方面的支撑，包括数据、算力和算法，在大数据的支撑下，目前人工智能在很多领域已经有所突破（机器学习等），所以数据对于人工智能的研发具有重要的意义。第二：人工智能是大数据的重要出口。从应用层面来看，大数据并不是最终的目的，最终的目的是如何应用数据，而人工智能就是大数据重要的应用出口。所以，不少大数据方向的研究走到一定程度都离不开人工智能技术的参与。第三：基础知识结构比较统一。大数据与人工智能在基础知识结构上比较统一，所以从大数据往人工智能方向发展并不会感觉有明显的跨度。在大数据分析中经常采用的方式就是统计学方式和机器学习方式，所以很多大数据专业的本科生对于算法设计、算法实现、算法训练等研究步骤已经比较熟悉了，而这些步骤也正是人工智能研究的常见步骤。最后，大数据从某种意义上可以看成是人工智能的基础，所以本科阶段选择大数据，到研究生阶段选择人工智能是不错的选择，也会有较大的上升空间。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！

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！

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！

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！

首先，从大数据行业发展趋势以及产业结构升级的大背景综合来看，未来大数据专业的就业前景还是非常值得期待的。大数据领域的就业有以下几个特点：第一：人才需求层次丰富。由于大数据行业的产业链比较长，所以在人才需求的层次上也比较丰富，既需要有创新能力的研发型人才，也需要应用型人才和技能型人才，所以不论是研究生还是本科生、专科生，都能够在大数据领域找到自己的位置。第二：人才需求潜力较大。大数据行业之所以受到了广泛的关注，一个重要的原因是大数据开辟出了新的价值领域，这个价值领域的核心就是数据的价值化。在5G通信和物联网技术发展的共同推动下，未来大数据领域将逐渐释放出大量的就业岗位。目前大数据人才主要就业在互联网、金融行业，未来大数据人才将全面走向传统行业，可以说未来有数据的地方就会需要大数据专业人才。第三：上升空间大。大数据目前正在成为推动科技创新的重要力量，大数据不仅推动了物联网的发展，也在很大程度上推动了人工智能领域的发展，因为数据是人工智能发展的三个核心因素之一（数据、算法、算力）。所以从这个角度来看，大数据专业人才未来的发展空间和上升空间都相对比较大。最后，虽然大数据未来的就业前景比较广阔，但是学习大数据的过程还是比较辛苦的，一方面大数据是典型的交叉学科，需要学习的内容比较多，另一方面大数据自身的学习难度也相对比较大。由于目前大数据尚处在落地应用的初期，所以在条件允许的情况下，最好读一下研究生。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！