大数据有硕士吗

走进经济生活里的一切导读：2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首批获批高校。次年，又有32所高校获批。此次248所高校获批“数据科学与大数据技术”专业，几乎是前两次获批高校的8倍。来源丨21世纪经济报道（ID：jjbd21）记者丨王峰 北京报道图片来源/ 图虫创意（资料图）“没有什么行业是没有数据的”“我认为没有什么行业是没有数据的。”清华-伯克利深圳学院数据科学与信息技术专业一年级硕士生王宇杰说。 他在去年9月从一名工科本科生跨学科进入了大数据专业。大数据专业正成为时下火热的高校新增专业。在4月28日举行的教育部新闻发布会上，教育部高等教育司副司长范海林介绍，2017年全国高校备案专业中，新增数据科学与大数据技术专业点250个，同比增加了近7倍。从中国人民大学、北京师范大学、厦门大学等知名大学，到一些地方院校均投入了这股热潮。王宇杰大二时在一次展会上不经意接触到了一款大数据可视化软件Tableau，由此对大数据产生了浓厚的兴趣。通过Tableau，王宇杰感受到，数据分析这个行业的潜力无可限量。随着移动互联网大数据时代的到来，数据量正在不断增长。未来，更多人将学会分析数据，并将数据的洞察运用到工作和生活中的方方面面。数据分析会从小众走向主流，人人都可以成为数据分析师。接下来的大学时间里，他参加了一些数据科学家训练营，和一些商业机构组织的训练营，还在慕课网站上自修了国外大学的大数据课程。他在2016年的Tableau可视化分析争霸赛北京赛区比赛中拿到了第一名。Tableau可视化分析争霸赛是全球可视化数据分析人士的年度饕餮盛宴，每年都会成千上万数据狂人参加这一比拼。这其中，既有来自各行各业的数据分析专家，也有像王宇杰这样的数据爱好者，而王宇杰是获奖选手中唯一一名大学生。通过这些活动，王宇杰结识了这个一不断壮大的数据分析社区，也让他对这个行业更加充满热情。大四时，王宇杰得到了保研的机会，“国内开设大数据方向研究生专业的大学并不多，主要有清华大学、北京大学、复旦大学、北京航空航天大学等，这是当时比较知名的几个高校。”王宇杰说。王宇杰得到了北大和清华的offer，权衡之后，他选择了清华-伯克利深圳学院，这是清华和伯克利合办的硕士研究生项目，不仅可以在清华拿到数据科学学位，还有机会到美国加州大学伯克利分校去进行为期9个月的学习，同时拿到相关学位。“我是清华-伯克利深圳学院招收的第二届硕士生，也就是说，大数据专业其实是一个非常崭新的学科，在我申请的那一年，相对来说，大家对这个概念还不是特别了解，当然已经有一定数量的申请者，远超我们实际录取的人数，但并不是那么的火爆。”王宇杰说。“到了我下面那届，就是招收第三届硕士生的时候，竞争就变得异常激烈，在短短一年时间里，这个专业成为了大家认可的非常有潜力的专业，大批的工程本科生，或者是数学、经济方面的学生开始申请我们这个方向，因此录取率直线下降。个人感觉在近几年内，竞争会变得越来越激烈。”他说。清华-伯克利深圳学院的数据科学与信息技术研究中心设有6个实验室，分别为传感器与微系统实验室、纳米器件实验室、物联网与社会物理信息系统实验室、未来互联网研究实验室、大数据实验室、智能成像实验室。“我想一般人会认为我们专业课的名称会比较高大上，像大数据分析、大数据基础等，的确会有这些，但从本质上来说，我认为我们学的课程跟数学、工程学这些基础学科没有太大区别，当然加入了一些新兴科技的课程，比如现在很火的深度学习、人工智能。”他告诉记者。王宇杰进入了智能成像实验室，学习和科研课题是关于计算机视觉。“用一句话来概括，我们要做的是赋予计算机人的视觉能力。怎么理解呢？以后是一个有大量机器人存在的世界，而机器人要跟人类进行交互，做一些基本的工作，必须要有视觉能力，看得懂周围的环境，所以我们做的事情就是通过技术的方法让计算机拥有人的这种视觉能力。”他说。热门专业：数据科学与大数据技术图片来源 / 新华社（资料图）3月21日，教育部公布了2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。在新增备案本科专业中，“数据科学与大数据技术”最为热门。根据统计，共有250所高校新增“数据科学与大数据技术”专业，其中包括中国人民大学、北京师范大学、厦门大学等19所教育部直属高校。河南省21所高校新增该专业，为最多的省份。河北、山东、安徽、广东、江苏等省也有较多高校成功获批。2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首批获批高校。次年，又有32所高校获批。此次248所高校获批“数据科学与大数据技术”专业，几乎是前两次获批高校的8倍。该专业备受高校青睐与国家大力支持大数据产业发展及该产业人才奇缺相关。国务院2015年8月曾印发《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，明确鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。根据教育部上述2017年度高校本科专业备案和审批结果，此次共有60所高校获批“机器人工程”专业。“机器人工程”专业大热的背后，是人工智能行业的持续发展。3月6日，南京大学官网正式发布新闻，经研究决定，南京大学正式成立人工智能学院。今年政府工作报告中四次提及“智能”，并特别指出要“加强新一代人工智能研发应用”、“发展智能产业”。值得注意的是，从清华大学到地方高校，大数据专业成为普遍的时尚。“清华或者其他一般院校，在这个领域里对科研的贡献会有差异，但事实上，在如今的大环境之下，大家都想跟上时代潮流，所以我认为无论处于怎样的研究水平，敢于去跟上这个时代，就是挺好的一件事情。”王宇杰说。“大数据是一个概念，它包含的范围非常广，不同的专业方向，对外显示的名称可能都是大数据分析、大数据工程与技术，但是整个产业其实非常庞大，从前到后拥有一个很大的产业链。”他说。“我认为数据分析师这个称谓已经太过宽泛了，我觉得这个行业需要细分，未来会有专门做算法的工程师，专门做硬件实现的工程师，以及专门做理论推导的科研人员等。”他说。（编辑 戴春晨）

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，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！

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！

自从清华大学发布2020级研究生大数据之后，北京大学、华中科技大学、上海交通大学、武汉大学、湖南大学、兰州大学等双一流高校都陆续公布了新生生源的大数据，这些大数据囊括了年龄、性别、姓氏、民族、星族、生源省份等信息。深圳大学（以下简称深大）今天刚公布了2020级硕士研究生的大数据（注意，不包括博士研究生的数据），跟以往公布的新生大数据有点不一样，请和@话教育一起来看下有哪些亮点信息。01基本信息1、录取人数。录取了4155名硕士研究生，其中全日制学术学位1397人，全日制专业学位2258人，非全日制专业学位500人。不仅公布全日制和非全日制的硕士研究生数据，还公布学术学位和专业学位的人数2、硕士专业。深大目前拥有硕士研究生招生学院25个，招生专业98个，分布在10个学科门类（哲学、经济学、法学、教育学、文学、理学、工学、医学、管理学和艺术学）大学通过动态图公布了10个学科门类近5年的招生人数，让人一目了然掌握该校各学科历年招生人数变化。3、男女比例。新生总体的男女比例是1.34:1。深大按照学科门类（理工医、人文社科）、各学院、全日制学术型硕士、全日制专业型硕士、非全日制专业型硕士学位中进行了男女比例的细分。4、姓名分析。在姓、名统计这块，深大可谓是做到了极致。一、同名同姓的分析。将相同姓名的人数通过表格全部罗列出来。二、同姓的分析。对新生的290个姓氏进行了人数统计，不仅是公布了人数最多的姓氏为“陈”，还统计和公布了“保”姓等77个姓氏只有1人，“安”姓等52个姓氏只有2人，“白”姓等27个姓氏只有3人。三。名的分析。统计出男生使用频率最高的名是“文”，女生使用频率最高的是“婷”，男女生使用频率最高的是“文”。5、年龄分布。深大制作了年龄分布统计图、生肖统计图、星座分布统计图、出生月份统计图、同一天生日统计图。数据显示22岁的硕士研究生最多，生肖属虎最多，处女座人数最多，10月份出生的人数最多，8月28日和10月28日出生的人数最多。6、籍贯分布。考生籍贯（省份）人数前三的是广东、江苏和湖南。考生籍贯（市级）人数前三的是广东揭阳、广东汕头和江西赣州。考生籍贯（县级）人数前三的是广东揭阳普宁、广东汕头潮阳和广东汕头潮南。7、考生高校来源。2020级研究生新生来自684所高校（比去年多95所）。其中31所原“985”高校、64所原“211”高校、215所博士招生单位、112所硕士招生单位、256所普通高校、6所境外高校。全日制本科毕业应届生2804人，全日制本科毕业往届生1324人，成人自考学历27人。02亮点信息1、初复试情况22715名考生报考深大，其中有11876名考生在广东参加考试。外省设有分别来自31个省市自治区的592个考点（比去年多了100个考点）。部分考试点截图2、到考率统计统考准考22689名考生中，19162人到考，到考率84.45%，比去年下降3.5个百分点。男生11706人，到考10043人，到考率85.79%；女生10983人，到考9119人，到考率83.03%。女生到考率稍微低一些。平均到考率：84.45%，非全日制报考4878人，到考3127人，64.1%，全日制17811人，到考16035人，90.03%。统考准考的22689名考生中，应届生11826人，到考10968人。往届生10863人，到考8194人。3、录取率统计统考准考的22689名考生中，被录取3115人（1040人为推免生608+第一志愿报考外校的调剂生432）。参加考试的11826名应届生，录取了1936人，比例为16.37%（比去年差不多提高了2个百分点）；参加考试的10863名往届生，录取了1179人，比例为10.85%。4、各专业考取难易程度统计非全日制各专业：法律（法学）专业（非全日制）依然是最难考，录取率3%。会计专业录取率最高，16%。全日制专业学位：应用心理及艺术设计专业（全日制专业型硕士）的录取率低，分别是6%和5%。电子信息（微纳研究院）、机械、电子信息（物光学院）专业的录取率突破40%，分别是46%、44%及42%。全日制学术学位：生物医学工程（应用学院）、基础医学及光学工程（微纳研究院）专业录取率较高，分别是33%、31%及30%，教育学、音乐与舞蹈学及理论经济学专业的录取率较低，都是3%。5、录取分数统计这块内容是分四大块进行介绍：统考科目最高分统计：罗列了15门考试科目的最高分非全日制各专业最高分、最低分、平均分全日制专业学位各专业最高分、最低分、平均分全日制学术学位各专业最高分、最低分、平均分录取分数的具体数据，感兴趣的童鞋可以到深大的微信公众号查询。03数据会说话不得不说，深大在大数据的发布和挖掘上做到了极致。1、数据有始有终。涉及初试的报名人数、报考人员性质、到考率、考试考点数，到复试的录取人数、录取率，录取分数，涵盖了所有涉及到数据的项目。2、数据参考性极强。每个项目的数据细分了非全日专业学位、全日制专业学位和全日制学术学位。对于今后报考深大的学生有了很好的参考坐标。3、数据涉及面广。大数据还发布了深圳大学近12年累计报考年数的人数，有一位考生已经连续报考12年了，暂未考取成功。另外，累计报名次数6-9年的考生一共有32人。

首先，目前有多个专业设置了大数据方向研究生的培养计划，比如计算机专业、统计学专业、经济学专业等，在当前大数据快速发展的背景下，也有不少学科设置了与大数据相结合的方向，比如机械专业、材料专业等，所以可以根据自身的知识结构来选择具体的专业和方向。由于当前研究生考试的竞争比较激烈，所以尽量不要选择跨考。不论是选择哪个专业的大数据培养方向，都需要具备三方面基础的知识结构，涉及到数学、统计学和计算机，所以如果未来想在大数据的技术研发方向走得更远，一定要重视这三个学科的基础知识，尤其是数学基础。当然，在准备考研的过程中，数学也是非常重要的学科。由于不少高校的大数据专业都是以计算机专业为基础构建的，所以考计算机专业大数据方向研究生是比较常见的选择，计算机专业考研往往需要重点做好三方面准备，其一是基础学科；其二是专业课；其三是计算机专业知识面，其中计算机专业知识面对于复试有重要的意义，有的高校（科研院所）在复试时会随机考察一门计算机专业课，这对于考生来说是比较大的挑战。不同高校在专业课考试方面的要求是不同的，而且不同的高校在报考时也有不同的要求，考生需要重点注意一下。比如，有的高校在报考时就需要考生明确指定具体的学习方向，这也会导致不少热门专业出现激烈的竞争，往年不少高分考生考研失败与报考就有直接的关系。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！

今天北京大学终于公布了2020级研究生大数据，@数字话教育结合前期各大高校已公布的研究生大数据，梳理了十九所一流大学建设高校的研究生大数据，十九所高校中哪所招生的研究生最多，哪所高校男女比例最高……一流大学建设高校42所名单1. A类36所北京大学、中国人民大学、清华大学、北京航空航天大学、北京理工大学、中国农业大学、北京师范大学、中央民族大学、南开大学、天津大学、大连理工大学、吉林大学、哈尔滨工业大学、复旦大学、同济大学、上海交通大学、华东师范大学、南京大学、东南大学、浙江大学、中国科学技术大学、厦门大学、山东大学、中国海洋大学、武汉大学、华中科技大学、中南大学、中山大学、华南理工大学、四川大学、重庆大学、电子科技大学、西安交通大学、西北工业大学、兰州大学、国防科技大学2. B类6所东北大学、郑州大学、湖南大学、云南大学、西北农林科技大学、新疆大学2020年招生人数1、十九所高校中，招生研究生总数排前三的高校。上海交通大学、吉林大学和华中科技大学2、十九所高校中，招生博士生数排前三的高校。清华大学、北京大学和上海交通大学3、十九所高校中，招生硕士生数排前三的高校。吉林大学、华中科技大学和上海交通大学全日制硕士和非全日制硕士十一所高校中，非全日制硕士占硕士生总数比例前三的高校：清华大学、同济大学、和北京大学男女比例从表中，可以看出男女比例最高的是西北工业大学，而且排名靠前的都是以工科见长的高校。还有哪些要想了解的数据，欢迎留言。

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！