大数据专业的研究生

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！

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！

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！

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。

首先，在条件允许的情况下，如果能够获得国外名校的offer，去国外读研是不错的选择，虽然国内当前在大数据领域的发展速度比较快，但是在整体水平上与国外高级别科研机构还存在一定的差距。对于大数据专业的学生来说，读研是不错的选择，目前大数据领域的人才需求依然以研发型人才为主，未来随着大数据技术逐渐开始落地应用，大数据领域会释放出更多技能型岗位，包括应用级开发岗位。从2019年的研究生秋招情况来看，目前大数据开发岗位的人才需求量还是比较大的，工作任务目前主要是进行大数据平台的相关开发任务。对于有读研计划的大数据专业毕业生来说，不论是选择国内的大学还是国外的大学，都需要注重以下三个方面的因素：第一：导师资源。导师资源对于研究生来说是比较重要的，毕竟研究生教育是导师制培养方式，所以应该重点了解一下目标学校的导师资源是否丰富，以及是否有业界比较知名的导师。按照历史经验来看，导师自身的资源整合能力对于研究生能否快速取得科研成果，有非常直接的影响。第二：实验资源。大数据方向的科研活动对于实验资源的要求是比较高的，通常开设大数据专业的高校都会有自己的数据中心，这是比较重要的。有了数据中心不仅会为学生提供更多的实验数据，同时也会有更强大的算力支撑。第三：行业资源。行业资源对于研究生未来的就业会有比较直接的影响，目前一些国外的大学会与一些知名企业建立联合培养机制，这会在很大程度上促进研究生的就业。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，或者私信我！

首先，从当前的技术体系结构来看，大数据技术已经趋于成熟了，接下来大数据技术将在行业领域逐渐开始落地应用，这个过程会释放出大量的人才需求，不仅需要高端应用型人才，也需要大量的技能型人才，所以当前选择大数据专业会有一个比较好的就业前景。由于当前大数据技术尚处在落地应用的初期，而且伴随着产业结构升级的持续推进，以研究生为代表的高端人才有更强的岗位竞争力，从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，整体的就业表现还是不错的，虽然算法岗位的竞争比较激烈，但是开发岗位的人才需求量还是比较大的，而且岗位附加值也比较高。从这个角度来看，当前大数据专业的同学可以重点考虑一下通过读研来提升自身的就业竞争力。大数据专业在读研时除了可以继续主攻大数据的相关方向之外，还可以向人工智能方向发展，在选择空间上还是比较大的，但是由于当前不少高校大数据方向和人工智能方向的研究生培养往往设立在计算机专业，所以在考研时也可以考虑跨考计算机专业，这样选择空间也会更大一些。大数据专业本身是一个交叉学科，涉及到的知识量也比较大，所以学习压力往往也比较大，如果有明确的考研计划，应该早做准备，同时要重视为自己营造一个较好的备考环境，可以与专业老师积极交流沟通，以便于获得更多的帮助。最后，对于没有考研计划的同学来说，当前大数据专业的同学要想有较强的岗位竞争力，一定要重视开发能力的提升，未来基于大数据平台进行的行业开发会有较大的规模，人才需求潜力也比较大。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，大数据专业未来向人工智能方向发展是完全可以的，一方面大数据本身与人工智能的联系非常紧密，大数据是人工智能的重要基础，另一方面从大数据向人工智能方向发展也会有更多的选择空间，可以根据自身的兴趣爱好和能力特点进行选择。人工智能是当前科技领域的热点，由于人工智能未来的前景非常广阔，而且人工智能技术能够全面深入到各个领域，市场空间巨大，所以目前各大科技公司也都陆续开始布局人工智能领域，这也是导致目前人工智能相关人才短缺的重要原因。从近几年人工智能相关方向的研究生就业情况来看，整体的就业形势还是非常不错的，薪资待遇和岗位级别都比较高。从大数据向人工智能方向发展可以重点考虑三个方向，分别是机器学习、计算机视觉和自然语言处理，这三个方向也是目前人工智能领域的热点。机器学习本身与大数据的关系就比较紧密，因为机器学习是大数据分析的两种常见方式之一，所以大数据专业的学生对于机器学习应该并不陌生。另外，机器学习也是人工智能其他技术的重要基础之一，掌握机器学习技术对于向其他人工智能领域发展也相对比较容易。计算机视觉和自然语言处理领域目前的发展形势还是非常不错的，行业内也有一批相关领域的企业得到了快速的发展，也初步建立了一定的行业壁垒，从未来的发展前景来看，视觉和语言处理的发展空间非常大。但是，视觉和语言处理领域的就业竞争也将逐渐加剧，因此研究生在学期间应该注重自身研究成果的创新型。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，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！

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！