大数据与人工智能考研

首先，人工智能和大数据都是当前的热点领域，从技术体系结构上来看，大数据与人工智能之间也有较为密切的关联关系。至于是选择大数据还是人工智能，应该从自身的知识结构、岗位特点以及发展趋势等多个方面来考虑。从技术成熟度上来看，大数据技术目前已经趋于成熟，而人工智能技术目前远没有达到成熟的程度，整个人工智能的技术体系并不完整。所以，如果要想有一个系统的学习过程，选择大数据技术是比较不错的选择。选择学习大数据技术也会涉及到人工智能技术，比如机器学习就是大数据分析比较常见的方式，而机器学习也是人工智能领域的六大主要研究方向之一。从学习的难易程度上来看，选择人工智能方向对于学习者的基础要求会更高一些，而选择学习大数据技术对于基础的要求会稍微少一些。虽然大数据与人工智能都属于交叉学科，都对于数学等基础学科有一定的要求，但是相比于大数据来说，人工智能对于知识结构的要求要明显更丰富一些，人工智能领域的很多研究往往需要持续较长时间才会有所收获，需要进行大量的理论研究和实验检验，这个过程对于从业者来说也有非常大的压力。从人才需求来看，目前大数据领域的人才需求类型更具有多样性，既需要研究型人才，也需要应用型和技能型人才，所以对于基础比较薄弱的初学者来说，选择大数据方向也能够找到自己的就业岗位。相对于大数据行业来说，目前人工智能行业的人才需求依然集中在研发型人才，大多数的岗位对于从业者的学历有一定的要求，所以目前从事人工智能研发的工程师往往都是研究生毕业。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，虽然当前陆续有不少高校在本科阶段开设人工智能专业，但是人工智能人才的培养还是以研究生教育为主，而由于人工智能本身与多个专业都有比较密切的关系，所以在本科阶段选择与人工智能关联较大的专业都是可以的。人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、控制学等诸多学科，所以在本科阶段可以重点考虑这几个专业。另外，统计学、物理、机械、自动化等专业的学生也可以在读研的时候选择人工智能方向。从目前人工智能方向研究生的人才培养渠道来看，当前计算机专业是培养人工智能人才的主要专业之一，所以在本科阶段可以重点考虑一下计算机相关专业。当前计算机相关专业也比较多，涉及到的领域也有所不同，其中软件工程和计算机科学与技术这两个专业选择读人工智能方向研究生会比较方便。当前还有两个专业可以重点关注一下，一个是物联网专业，另一个是大数据专业，这两个专业的本科生向人工智能方向发展也会比较容易，而且这两个专业本身的发展空间也相对比较大。物联网是人工智能技术的重要应用场景，在5G通信的推动下，物联网与人工智能的结合会越来越紧密，所以未来物联网人才的需求量会逐渐扩大。大数据是近几年的热点专业，由于大数据领域的人才缺口比较大，而且大数据也是人工智能的重要基础，所以选择大数据专业会有更大的就业空间，未来既可以在大数据领域发展，也可以在人工智能领域发展。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，如果未来要往人工智能方向发展，那么统计分析和机器学习是必须要选择的，原因有两点，其一是机器学习是人工智能的六大研究方向之一，而且机器学习本身与计算机视觉、自然语言处理等方向也有比较紧密的联系，所以机器学习也被认为是打开人工智能大门的钥匙。其二是人工智能领域的研究核心是算法问题，涉及到算法的设计、实现、训练、验证和应用，所以在学习统计分析和机器学习的过程中，也会接触到大量的算法，这会为后续学习人工智能技术奠定一个扎实的基础。实际上，对于大数据专业的同学来说，之所以要在统计学和机器学习、大数据存储与管理这两门课中选择一个，原因是这是两个不同的发展方向，未来选择从事算法岗则需要选择统计学和机器学习，而如果选择开发岗，则需要选择大数据存储与管理。从当前的就业情况来看，开发岗的人才需求量还是比较大的，算法岗竞争颇为激烈，很多研究生都不能如愿从事算法岗。在选修具体课程的过程中，如果未来想往人工智能领域发展，那么计算数学基础是应该选择的，毕竟这对于提升自己的数学认知能力是有帮助的，相比之下，UNIX操作系统对于从事算法岗的帮助并不算大。但是，如果未来要从事开发岗，或者是运维岗，那么UNIX操作系统还是应该重点学习一下的，尤其是从事运维岗。最后，大数据专业是比较典型的交叉学科，所以一定要做好学习规划，否则容易导致学得杂而不精这种情况。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，2020年选择大数据、人工智能专业是不错的选择，一方面是当前大数据和人工智能领域的创新、创业机会比较多，在产业结构升级的大背景下，传统行业也需要借助于大数据和人工智能来打开新的价值空间，另一方面当前大数据和人工智能被列入到了“新基建计划”，这会进一步促进大数据和人工智能领域来整合更多的行业资源和社会资源。从这两个角度来看，当前选择大数据、人工智能专业也是顺应时代发展的选择。从当前IT（互联网）行业的人才需求情况来看，大数据和人工智能领域的人才缺口还是比较大的，而且由于这两个领域的人才需求类型正在多元化发展，所以当前不仅研究生有更多的就业机会，本科生的就业前景也比较值得期待。在具体的专业选择上，如果自身的学习能力比较强，而且有比较扎实的数学基础，那么可以直接选择人工智能专业，但是尽量选择学科实力比较强的高校，这对于后续的学习体验有比较直接的影响。目前一部分重点高校率先在本科阶段设立了人工智能专业，未来会有更多的高校陆续设立人工智能专业。相对于人工智能专业来说，大数据专业的选择空间要更大一些，目前很多高校都设立了大数据专业，在人才培养体系上也比较成熟了，所以如果想拓展自己的选择空间，可以重点考虑一下大数据专业，未来在读研的时候，也可以选择人工智能方向。最后，对于当前选择大数据、人工智能专业的本科生来说，在条件允许的情况下，应该继续读一下研究生，这对于未来的就业会有比较直接的影响。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，本科软件工程专业完全可以在读研期间选择大数据、物联网和人工智能等方向，而且这几个方向也是目前比较热门的研究方向，在未来产业互联网阶段，大数据等相关方向将迎来大量的发展机会。从近几年研究生的就业情况来看，大数据、人工智能和物联网方向的研究生比较受企业欢迎，薪资待遇也比较可观。计算机相关专业的读研方向是比较多的，伴随着互联网技术的不断发展，计算机领域的研究方向也在不断拓展。另外，不同高校（科研院所）会根据自身的实际情况（导师资源、课题资源、行业资源）来设置不同的研究方向。通常比较常见的方向包括大数据技术与应用、机器学习与模式识别、计算机视觉、数据挖掘、知识图谱、语义分析、云计算与虚拟化、数控技术、智能装备、嵌入式系统、并行计算、分布式系统、虚拟仿真、移动互联网、网络安全等，通常这些方向还有大量的细分方向。在具体的方向选择上，一方面考虑要结合自身的知识结构，另一方面还要考虑未来的发展趋势和应用前景，最后还应该重点考虑一下学校的传统优势方向，往往传统优势方向会汇集更多的教育资源，包括著名导师、高级别课题、实验室等等。当前是大数据、云计算和物联网时代，随着大数据相关技术的推进，人工智能技术也得到了更多的关注，所以选择这些方向都是不错的选择。目前大数据技术体系已经趋于成熟，所以在课题选择的时候可以考虑大数据技术与行业的结合，从而寻找创新点。如果选择人工智能领域，那么可能会有更多的创新点，因为目前人工智能领域依然有大量的课题等待攻克，但是难度相对也要更大一些。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，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

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，从当前大数据领域的人才需求情况来看，以研究生为代表的高端人才有更多的机会获得高附加值的工作岗位，而且由于当前大数据技术尚处在落地应用的初期，所以未来大数据领域还会需要大量高端应用型人才（专硕），从这个角度来看，当前大数据专业的本科生，选择考研是不错的选择。大数据专业考研有多种选择，可以根据自身的发展规划、知识结构和能力特点来进行选择，同时也要考虑到行业发展趋势和技术发展趋势。从目前大数据方向研究生的培养渠道来看，计算机专业是一个重要的培养渠道，同时统计学、经济学、金融等专业，也有培养大数据方向研究生的能力。由于当前大数据专业的开设时间比较短，所以很多大数据专业还没有硕士点，要想有更大的选择空间，可以选择跨考计算机等专业。大数据专业的本科生在读研时，在方向的选择上还是比较多的，除了可以考虑大数据相关方向之外，还可以考虑人工智能领域的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。如果选择专硕，可以重点考虑如何通过大数据技术与行业相结合，在产业结构升级的过程中，行业领域也有很多创新点。最后，在选择主攻方向的过程中，还需要考虑到学校自身的学科实力、行业资源整合能力等因素，选择学科实力比较强的方向往往会有更好的科研体验，而选择行业资源比较丰富的方向，往往对于就业有非常积极的影响。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，对于统计学相关专业的本科生来说，如果未来想进入人工智能领域发展，考研时可以选择计算机相关专业，在大的方向上可以选择大数据、计算机视觉、自然语言处理、知识表示等。长期以来，人工智能领域的专业人才培养都是以研究生教育为主，虽然当前不少高校在本科阶段也设立了人工智能专业，但是目前要想获得更强的岗位竞争力，读研是比较现实的选择。统计学是大数据的三大基础学科之一，在当前的大数据时代，统计学的本科生也会接触到越来越多的大数据知识，所以统计学专业本科生读研选择大数据方向是比较不错的选择，而且大数据与人工智能之间也有非常紧密的联系，不少大数据方向的研究生，毕业后也会选择进入人工智能领域发展。统计学专业学生进入计算机专业读研之后，一定要重视自身实践能力的提升，尤其是程序设计能力，当前人工智能领域的岗位对于程序设计的要求还是比较高的。虽然早期人工智能领域对于算法工程师的程序设计要求并不高，但是当前算法工程师的岗位竞争还是比较激烈的，一方面岗位比较少，另一方面能力要求也在不断提升，这一点对于数学和统计学专业出身的学生来说，一定要引起重视。最后，如果明确了读研时要选择计算机专业，在本科阶段除了要重视考研所涉及到的专业课之外，还应该适当拓展一下自身的专业知识面，这对于考研复试也有比较重要的影响。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，机械专业考研完全可以向人工智能方向发展，而且在当前传统制造业结构性升级的推动下，未来机械领域与人工智能的结合会越来越紧密。对于机械专业的本科生来说，如果想往人工智能方向发展，有以下几个选择：第一：立足本专业结合人工智能技术。目前机械专业的研究生教育阶段也有不少方向是结合人工智能技术的，比如数控方向、工业机器人方向、智能装备方向等等，这些方向与人工智能有紧密的联系，是完全可以选择的。当然，不同的高校会结合自身的教育资源来设置不同的方向，在报考之前需要做一个详细的了解。另外，立足本专业考研也会提高考研的成功率。第二：选择自动化相关专业。自动化相关专业的研究生教育与人工智能的联系是比较紧密的，相比于普通的机械专业来说，选择自动化专业的研究生会接触更多智能化方向。在物联网、大数据和云计算的推动下，未来自动化相关领域的智能化程度会越来越高。第三：选择计算机相关方向。人工智能虽然是比较典型的交叉学科，涉及到数学、控制学、计算机、语言学、经济学等等，但是人工智能的研究生教育主要集中在计算机相关专业，所以选择计算机专业的相关研究方向也是比较常见的选择。目前人工智能的研究方向集中在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学六大领域，对于机械专业的本科生来说，选择机器人学是不错的选择。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，都可以在评论区留言！