大数据应用研究生

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！

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！

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！

对于考研，你们了解多少呢？哪些专业比较受考研人的喜爱，哪个年龄段的人最关注考研，关心考研的人分布在哪里，来自哪些星座...下面小编带大家一起来分析一下考研数据，让你们可以更好的了解考研哦~№1你的竞争对手多大年纪？如图，年龄阶段为20-29岁的人最关注考研，跳过30-39岁，40-49岁的年龄人群为第二大关注考研的群体。为什么在40-49岁的人会出现关注考研小高峰？不排除这一年龄阶段人群的子女正处于即将考研或研究生阶段。№2 男生VS女生，谁更关心考研？男生和女生，谁更关注考研？通过百度搜索“考研”一词的男性比例为57%，女性为43%。相比之下，更关心考研的不是女生，竟然是男生！№3 星座分析—12星座谁热衷于考研？那些考研族们都是什么星座？在所有参加过考研的人星座调查中，考研人群较多、排名前五位的星座分别是处女座、金牛座、天秤座、水瓶座和巨蟹座。当然，也许考研和星座并没有什么实质性的联系。№4 全国关注考研的城市排名全国关注考研的城市排名 Top10分别为：北京、上海、武汉、广州、天津、郑州、成都、南京、杭州和重庆。显然，这些城市的经济实力在全国排名也较为靠前。那么，经济与教育的联系，不言而喻。№5 哪些专业比较受考研人的喜爱1、全国13.5%的本科生选择了毕业后读研从图里可以看到，医学生读研的人数占比重最大，有25.4%，而管理学最小，只占8.3%。2、全国有近三成的考研学生是选择了在读研时转换专业从这图可以看出，跨考比例最高是管理学，最低的是医学，差别悬殊。3、管理学：本科已经足够，读研意义不大很巧的一点是，管理学考研比例最低，而跨考比例最高，这是否意味着管理学专业不太“受人待见”？有一个说法叫“管理无学”，大概是说管理学作为一个学科稍微有点勉强。学管理学的小伙伴梁雪说：“要我说管理无学，这个说法可能有点儿极端，但我觉得读个本科已经足够了。”确实，管理学定位比较模糊，因为研究对象无处不在，而导致没有研究对象。很多人学这个专业开始就很困惑，不知道将来能做些什么？这也是很多人对管理学的普遍看法。可其实管理学也有其优势——社会需求大，报考门槛不高。4、医学：选择继续深造，实有几分无奈从这图可以看出，跨考比例最高是管理学，最低的是医学，差别悬殊。医学生考研比例最高，跨考比例最低，这样看来读医学的小伙伴对本专业很是死心塌地嘛？事实真是如此吗？一般来讲，报考研究生主要有两种情况：△ 对本学科的认可，想继续深造。△ 对本科学历的就业选择不满意，觉得再读的话工作机会更好。而医学生考研大多属于第二种情况。据学医的小杜说，“基本所有的三甲医院都是非博士不要(除非有本地户口)，但是相应的社区医院招聘则条件会低很多。如果只是想去个社区医院，可能本科学位就足够。可苦读了这么多年，谁甘心呢？”至于为什么跨专业考研的人那么少，其实这也不难理解。医学生课业非常繁重，除了学习理论知识，临床经验更是不可缺少的。很多人早上去实习，下午没事就不去医院在教室或者宿舍复习。考本专业已经非常辛苦了，根本没有精力去跨专业考。5、工学：参与项目是主流，考证也是不错选择工学生的考研比例以及跨考比例都不算高。有读通信工程的工科生说：“工科生更多是倾向于就业，很多人在大三甚至是大二就开始实习了。大家普遍认为，项目经验是最重要的。而读研的人基本都是在大一就规划好了，因为要先找准导师。对于工科生而言，研究生导师对之后的影响非常之大。”确实，因为工科生除了读研之外，还可以选择去考一些专业资格证，这些都含金量非常之高，有些证，从时间成本和精力投入而言，考证比考研更加受人青睐。6、经济学：其实经济学没有想象中那么好找工作较低的读研比例，和较高的跨考比例，可能让很多外专业的人很意外。本科读经济的世军笑着说：“其实很多人都被学科名骗了，感觉经济学就是教你怎么赚钱的，其实经济学是理论性更强的学科”。“大多数读了本科恍然大悟的人，都会选择直接工作。不过外专业考我们研究生的比较多，你要真想读经济学的研究生，压力很大的。”7、文学：本科就业没烦恼，虽与专业相关性不大读研比例比历史低，跨考比例比历史高，或许是因为比历史学好找工作吧。读汉语言文学的小乐说：“其实文科虽然听着挺鸡肋的，但找起工作来也不难。很多公司文职都有很多需求，只要不眼高手低，找到一份相对心仪的工作其实难度不算太高。”当然，还有很多学生选择了考公务员这条路。毕竟他们的学业较为轻松，公考对他们而言也比对其他专业友好很多。№6 就业才是否读研的硬指标总体来看，是否考研，是否跨专业考研，就业都是其中必须要考虑的一项重要因素。下图是就业率较高的十个专业以及其收入情况：从图中可以看出，计算机科学与技术专业收入非常可观。国际经济与贸易、土木工程，也是毕业半年后收入较高的专业。这些专业所在学科考研比例都比较低。而总体排名较为靠后的包括英语、汉语言文学、财务管理，这也正是那些跨专业考研比例较高的专业人群。所以说，在对专业的选择上，本科时不仅考虑就业前景，还会考虑兴趣等方面的。而到了研究生的时候，更多的关注点都落在了就业上。因此，多从就业角度切入专业，少一点不切实际的幻想，对我们毕业后找工作或者读研都会有很大帮助。

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。

对于考研，小可爱们了解多少呢？哪些专业比较受考研人的喜爱，哪个年龄段的人最关注考研，关心考研的人分布在哪里，来自哪些星座...下面小编将带大家一起来分析一下考研数据，让你们可以更好的了解考研哦~№1 你的竞争对手多大年纪？如图，年龄阶段为20-29岁的人最关注考研，跳过30-39岁，40-49岁的年龄人群为第二大关注考研的群体。为什么在40-49岁的人会出现关注考研小高峰？不排除这一年龄阶段人群的子女正处于即将考研或研究生阶段。№2 男生VS女生，谁更关心考研？男生和女生，谁更关注考研？通过百度搜索“考研”一词的男性比例为57%，女性为43%。相比之下，更关心考研的不是女生，竟然是男生！№3 星座分析—12星座谁热衷于考研？那些考研族们都是什么星座？在所有参加过考研的人星座调查中，考研人群较多、排名前五位的星座分别是处女座、金牛座、天秤座、水瓶座和巨蟹座。当然，也许考研和星座并没有什么实质性的联系。№4 全国关注考研的城市排名全国关注考研的城市排名 Top10分别为：北京、上海、武汉、广州、天津、郑州、成都、南京、杭州和重庆。显然，这些城市的经济实力在全国排名也较为靠前。那么，经济与教育的联系，不言而喻。№5 哪些专业比较受考研人的喜爱1、全国13.5%的本科生选择了毕业后读研医学生读研的人数占比重最大，有25.4%，而管理学最小，只占8.3%。2、全国有近三成的考研学生是选择了在读研时转换专业跨考比例最高是管理学，最低的是医学，差别悬殊。3、管理学：本科已经足够，读研意义不大很巧的一点是，管理学考研比例最低，而跨考比例最高，这是否意味着管理学专业不太“受人待见”？有一个说法叫“管理无学”，大概是说管理学作为一个学科稍微有点勉强。学管理学的小伙伴梁雪说：“要我说管理无学，这个说法可能有点儿极端，但我觉得读个本科已经足够了。”确实，管理学定位比较模糊，因为研究对象无处不在，而导致没有研究对象。很多人学这个专业开始就很困惑，不知道将来能做些什么？这也是很多人对管理学的普遍看法。可其实管理学也有其优势——社会需求大，报考门槛不高。4、医学：选择继续深造，实有几分无奈据调查，跨考比例最高是管理学，最低的是医学，差别悬殊。医学生考研比例最高，跨考比例最低，这样看来读医学的小伙伴对本专业很是死心塌地嘛？事实真是如此吗？一般来讲，报考研究生主要有两种情况：△ 对本学科的认可，想继续深造。△ 对本科学历的就业选择不满意，觉得再读的话工作机会更好。而医学生考研大多属于第二种情况。据学医的小杜说，“基本所有的三甲医院都是非博士不要(除非有本地户口)，但是相应的社区医院招聘则条件会低很多。如果只是想去个社区医院，可能本科学位就足够。可苦读了这么多年，谁甘心呢？”至于为什么跨专业考研的人那么少，其实这也不难理解。医学生课业非常繁重，除了学习理论知识，临床经验更是不可缺少的。很多人早上去实习，下午没事就不去医院在教室或者宿舍复习。考本专业已经非常辛苦了，根本没有精力去跨专业考。5、工学：参与项目是主流，考证也是不错选择工学生的考研比例以及跨考比例都不算高。有读通信工程的工科生说：“工科生更多是倾向于就业，很多人在大三甚至是大二就开始实习了。大家普遍认为，项目经验是最重要的。而读研的人基本都是在大一就规划好了，因为要先找准导师。对于工科生而言，研究生导师对之后的影响非常之大。”确实，因为工科生除了读研之外，还可以选择去考一些专业资格证，这些都含金量非常之高，有些证，从时间成本和精力投入而言，考证比考研更加受人青睐。6、经济学：其实经济学没有想象中那么好找工作较低的读研比例，和较高的跨考比例，可能让很多外专业的人很意外。本科读经济的世军笑着说：“其实很多人都被学科名骗了，感觉经济学就是教你怎么赚钱的，其实经济学是理论性更强的学科”。“大多数读了本科恍然大悟的人，都会选择直接工作。不过外专业考我们研究生的比较多，你要真想读经济学的研究生，压力很大的。”7、文学：本科就业没烦恼，虽与专业相关性不大读研比例比历史低，跨考比例比历史高，或许是因为比历史学好找工作吧。读汉语言文学的小乐说：“其实文科虽然听着挺鸡肋的，但找起工作来也不难。很多公司文职都有很多需求，只要不眼高手低，找到一份相对心仪的工作其实难度不算太高。”当然，还有很多学生选择了考公务员这条路。毕竟他们的学业较为轻松，公考对他们而言也比对其他专业友好很多。№6 就业才是否读研的硬指标总体来看，是否考研，是否跨专业考研，就业都是其中必须要考虑的一项重要因素。计算机科学与技术专业收入非常可观。国际经济与贸易、土木工程，也是毕业半年后收入较高的专业。这些专业所在学科考研比例都比较低。而总体排名较为靠后的包括英语、汉语言文学、财务管理，这也正是那些跨专业考研比例较高的专业人群。所以说，在对专业的选择上，本科时不仅考虑就业前景，还会考虑兴趣等方面的。而到了研究生的时候，更多的关注点都落在了就业上。因此，多从就业角度切入专业，少一点不切实际的幻想，对我们毕业后找工作或者读研都会有很大帮助。

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！

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！