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本科大数据专业是否需要考研,以及考研时有哪些专业可以选择汝故惧也

本科大数据专业是否需要考研,以及考研时有哪些专业可以选择

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!

杀手们

大数据专业的本科生是否需要考研

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!

留芳颂

想从事大数据开发岗位,是否需要读研

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!

其涂澳矣

本科大数据考研考什么专业?能选择专业的太多了!

大数据是目前互联网很火的一个词,在高考时,很多考生都选择了其对应的专业“大数据”,有些在本科所学知识涉及到大数据的很少,多和计算机相关的。那么本科大数据考研考什么专业?大数据专业属于计算机专业的一种,考研可以选择计算机科学技术一级学科门类下的专业。考研时可以选择考学硕或者专硕,专硕报考人数相对多。学硕偏向学术理论,专硕偏向实践应用。学硕的学科是计算机科学与技术,而专硕计算机所有相关的专业在报考时基本上不区分专业,统一为电子信息硕士,不同学校,电子信息研究方向不同,甚至同一个学校不同学院电子信息方向也不同。计算机科学技术下分专业有:保密科学与技术、大数据科学与工程、高可靠嵌入式系统、海洋技术、集成电路与系统、计算机科学与技术、计算机软件与理论、计算机网络与信息安全、计算机系统结构、计算机应用技术、健康大数据与智能医学、金融信息工程、人工智能、数据科学、数据科学和信息技术、数字媒体技术、网络安全技术与工程、网络信息安全、物联网工程、物联网工程与技术、物联网技术、新药物与新材料、信息安全、医疗信息技术、智能交通技术、智能科学与技术、智能医学诊疗。如:大数据科学与工程,开设的院校有:中国人民大学。如计算机科学与技术,开设院校最多,如:(以下仅展示部分)以北京大学软件与微电子学院的电子信息(专硕)为例,一共有9个方向,分别是(01)软件工程(02)网络安全(03)智能科技(04)软件 程实验班(05)集成电路(06)电子通信(07)集成电路实验班(08)金融科技(09)计算机技术。再以浙江大学为例,多个学院均招收电子信息专硕,而且每个学院的电子信息方向都不同,和本学院有一定的相关性,像生物医学工程与仪器科学学院的电子信息专硕研究方向有生物医学工程、仪器仪表工程。那么学大数据的同学了解后,可以选择考学硕也可以选择考电子信息专硕,具体再看高校的研究方向是否感兴趣,再进行选择。可以直接在中国研究生招生信息网的硕士目录进行查询。想了解更多精彩内容,快来关注51考研网

疯狂学

数学专业本想考研计算机专业,但是发现大数据更适合,该怎么办

首先,计算机专业一直是大数据方向研究生的主要培养专业之一,所以如果读研期间想主攻大数据方向,考研时完全可以选择计算机专业,而且在计算机专业读研还会有机会接触到云计算、物联网、人工智能等一系列与大数据关系紧密的技术,学习和科研体验也能够得到保障。在没有成立大数据专业之前,计算机专业就已经在研究生阶段开始培养大数据方向的学生了,而且很多高校的大数据专业目前还没有研究生培养能力,研究生的培养依然设立在计算机专业,这就导致很多大数据专业的本科生在考研时也会选择考研计算机专业。大数据是一个非常大的方向,目前诸多专业都可以培养大数据专业的研究生,除了大数据专业之外,计科、软件工程、数学、统计、经济、金融等专业也都有能力培养大数据方向的研究生,随着诸多传统学科开始与大数据相结合,会有更多的专业具备培养大数据方向研究生的能力。在选择专业时,除了要考虑大数据技术本身之外,还需要考虑就业场景,如果未来希望在IT互联网行业发展,那么在计算机专业读研无疑是比较好的选择,相对于其他专业来说,计算机专业往往会更注重研究生动手实践能力的培养,尤其是开发能力的培养,这对于就业的影响还是比较积极的。目前虽然整体上来说,大数据领域的人才缺口比较大,但是开发岗的就业渠道更多,算法岗的竞争还是非常激烈的。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,都可以私信我!

彩音

从事大数据或人工智能方向是否需要读研

大数据是我的主要研究方向之一,同时也在带大数据方向的研究生,我来探讨一下这个问题。首先,从事大数据或者AI方向的技术岗位,读研是有必要的。目前大数据相关技术正处在落地应用的初期,虽然从技术体系的角度来看,大数据技术已经趋于成熟,但是从落地应用的角度来看,依然有大量的技术问题需要攻克,所以当前从事大数据领域的技术岗位需要具备较强的研发能力。读研一方面能够进一步丰富自身的知识结构,另一方面也会培养一个系统的科研方法,从而提升解决问题的能力。与大数据领域相比,人工智能领域依然处在行业发展的初期,不论是机器学习、自然语言处理还是计算机视觉等方向,都有大量的课题需要完成技术攻关,所以从事人工智能领域的技术研发对于研发人员的研究能力和基础知识都有较高的要求。虽然目前部分高校陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业,但是目前培养人工智能专业人才依然以研究生教育为主。由于大数据、人工智能人才的培养周期相对比较长,需要的教育资源通常也比较多(导师资源、实验资源、课题资源等),而研究生教育往往能够汇集高校(科研院所)最为优质的教育资源,所以读研对于相关人才的培养具有较强的实际意义。最后,大数据与人工智能关系密切,一方面大数据是人工智能的基础,另一方面数据价值化的过程(数据分析等)也需要采用机器学习等人工智能技术,所以大数据和人工智能通常并不分家。另外,随着产业互联网的发展,未来大数据、物联网、云计算、边缘计算、人工智能等技术将进一步结合,目前可以重点关注一下AIoT方面的技术发展趋势。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。如果有互联网方面的问题,或者考研方面的问题,都可以咨询我,谢谢!

女劫杀

从当前的发展前景来看,大数据专业本科生该选择考研还是就业

首先,大数据领域的发展前景还是非常广阔的,未来大数据领域的人才需求潜力也非常大,但是当前大数据尚处在落地应用的初期,大数据领域的人才需求往往更关注以研究生为代表的高端人才,所以目前大数据专业的同学可以重点考虑一下读研。选择大数据专业可以看成是当前一个“进可攻退可守”的选择,虽然当前大数据领域的岗位还没有充分释放出来,但是大数据专业的同学也完全可以从事传统的计算机相关岗位,比如软件开发岗位就是不错的选择。从这个角度来看,当前大数据专业的本科生,如果想提升自身的就业竞争力,一定要重视自身开发能力的提升。从发展前景来看,随着当前产业结构升级的持续推进,未来不论是进入IT互联网行业发展,还是在传统行业发展,行业领域会需要大量的高端应用型人才,所以当前选择读研会有比较好的发展前景。从当前研究生的人才培养目标来看,专硕的人才培养目标就是行业高端应用型人才,所以当前读研可以重点考虑一下专硕。对于大数据专业的同学来说,当前读研除了可以选择大数据专业之外,还可以重点考虑一下计算机专业,一方面大数据专业是新设立的专业之一,研究生培养能力还有待提升,另一方面计算机专业一直是培养大数据人才的主要专业之一,所以在计算机专业读研也会有一个比较好的学习、科研体验。最后,大数据专业的本科生在读研时,除了可以选择大数据方向之外,还可以考虑选择区块链、人工智能相关方向,这两个大方向未来的发展前景也比较好。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!

尸鬼

考研大数据,关于考研,你所不知道的......

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。

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考研大数据:这些专业太抢手 你的排第几?

原标题:最新发布:这些专业太抢手!你的排第几?导读:“2015-2018全国考研大数据”来了!教育部全国硕士研究生招生考试网上报名和网上调剂唯一指定网站——研招网发布《2015-2018硕士研究生报考数据分析报告》!一起来看看!硕士研究生报名人数持续增长!女生为主力硕士研究生报名人数持续增长据教育部数据统计,2018年考研报考人数达到238万,增加人数和增长率均为近年来最高。△近4年硕士研究生报名人数(单位:万人)△近3年硕士研究生报名人数增长率女生读研占比超半数报考人数不断增长的同时,女生成考研群体主流。△男女生人数对比图(单位:人)为何考研?超半数受访者觉得考研是为了提升就业竞争力据中国青年报社社会调查中心数据,对于自己或身边的人选择考研的原因,调查显示,有以下几点:提升就业竞争力(58.8%)通过考研进入名校(41.4%)通过考研更换专业(37.1%)完成自己的学术理想(33.3%)工作晋升需要(30.9%)暂时逃避就业压力(24.9%)因身边朋友都在考而“随大流”(19.6%)寻找备考过程中的独特体验(10.5%)完善自己的大学生活(8.2%)据中国青年报报道,河北石家庄某高校的吴硕表示,由于学校一般,不论就业还是申请出国都没有太大优势,所以全班近一半同学选择了考研。胡杨本科读的是电气工程专业,他表示自己考研的主要目的是换专业,“4年读下来,觉得自己不太喜欢与机床、传送带打交道。希望研究生能学个‘和人打交道’的管理类专业”。对吴硕而言,选择考研更多是出于自己读名校的执念。本科就读于一所普通一本院校的他,考研志愿填报了北京某985高校。不过,深究自己渴望读名校的原因,吴硕坦言,主要还是考虑到未来对就业的影响。“身边非985、211毕业的同学找工作,简历投出去,得到的回应特别少”。山东济南某高校的研一学生李潇妍认为,读研能让自己在职场上“少走弯路”。“比如很多公司针对本科生和研究生的起薪和起始职位都是不一样的”。这些专业太抢手!最热门的是。。。哪些专业报考人数最多?以北京为例:2018年,工商管理专业报考人数居首,为19749人,随后为会计专业的13124人和法律硕士(非法学)专业的12957人,报考人数居第四至十位的专业依次为金融、公共管理、计算机技术、法律硕士(法学)、广播电视、软件工程、计算机科学与技术。2016年,报考“工商管理”的人数为13395名,居各专业报考人数之首,报考会计的人数为9369名,报考“法律硕士(非法学)”的人数为7608名(不含推免生),分别居第二位和第三位。报考人数居第4至10位的专业依次为金融、公共管理、计算机科学与技术、金融学、材料科学与工程、汉语国际教育、计算机技术。由此可见,工商管理、会计、法律硕士(非法学)连续数年成为报考专业的前三甲,依然是最热门的专业。热门高校专业考研难度排名报录比指的是报考人数和录取人数之比,报录比越大说明该专业考研难度越大。下面,我们就通过4所热门高校报录比排名前10的专业来看一下那些相对难考的专业有哪些:中国人民大学学术型学位难度排名↓↓↓△2017年全国统考硕士研究生报名录取统计(学术型学位)注:1。表中“报名人数”和“录取人数”不包含推荐免试、单独考试、援藏计划、退役大学生士兵和少数民族骨干专项计划的考生;2。录取人数包含调剂录取的考生。专业学位难度排名↓↓↓△2017年全国统考硕士研究生报名录取统计(专业学位)注:1。表中“报名人数”和“录取人数”不包含推荐免试、单独考试、援藏计划、退役大学生士兵和少数民族骨干专项计划的考生;2。录取人数包含调剂录取的考生。复旦大学学术型专业难度排名↓↓↓△2017年招收学历教育硕士研究生分专业报考、录取人数统计(学术型)专业型专业难度排名↓↓↓△2017年招收学历教育硕士研究生分专业报考、录取人数统计(专业型)南开大学难度排名↓↓↓↓↓↓浙江大学难度排名↓↓↓↓↓↓注:以上统计中不含非全日制、推免生、单独考试、强军计划、退役士兵计划以及少民骨干计划考生;录取人数中包括了由本校其他相近专业调剂到该专业录取的考生。往届生比例增幅明显 部分省市专硕超学硕应届生考研比例涨幅平稳,往届生读研比例增幅明显对在职人员来讲,考取双证不必脱产学习,充分满足了工作、学习两不误的需求。2017年在职研究生纳入统考后,在职考生的积极性空前高涨。部分省市专业硕士报名人数超过学术硕士近年来,由于招生计划增加的影响,除了总体报名人数呈上涨趋势之外,专硕的报考人数增长明显,多地甚至出现专硕报考人数超过学硕的现象。比如:湖北↓↓↓△湖北学硕和专硕(蓝色)人数对比图(单位:人)河北↓↓↓△河北报考学硕和专硕(蓝色)人数对比图(单位:人)

驴得水

大数据专业考研是否能选择人工智能相关方向

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!