关于大数据的科研生

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！

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！

在本科阶段读计算机、数学、物理、大数据等专业，在读研期间都是可以选择人工智能方向的，因为这些专业都是人工智能的相关专业。虽然目前已经有一些高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，但是长期以来，人工智能只是研究生阶段的研究方向，因此大量的人工智能方向的研究生都是来自于计算机、数学等专业。对于大数据专业的本科生来说，在研究生阶段选择人工智能方向不仅可以，而且是个不错的选择，原因有以下几点：第一：大数据与人工智能关系密切。大数据可以说是人工智能的基础，无论对于机器学习还是自然语言处理来说，都需要通过大量的数据来训练算法，从而提升智能体的决策能力，这也是为什么在大数据时代背景下，人工智能得到广泛关注的重要原因之一。第二：从大数据进入人工智能领域相对容易。大数据的技术体系当中，数据分析占据着重要的位置，数据分析是挖掘数据价值的重要途径之一，而数据分析通常有两种方法，分别是统计学方式和机器学习方式。所以通过大数据进入机器学习进而全面进入人工智能领域是一个比较不错的选择，有不少人工智能领域的研发人员就是从大数据进入人工智能领域的。第三：大数据与人工智能将全面融合。随着物联网、大数据、云计算的不断发展，未来大数据等技术会与人工智能领域的相关技术进一步融合。从这个角度来看，从大数据技术进入人工智能也具有一定的必然性。当前正处在大数据落地应用的初期，而人工智能也将与大数据技术一道为产业互联网的发展提供服务，未来大数据和人工智能领域的发展空间将非常值得期待。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！

首先，对于计算机专业的研究生来说，当前选择云计算和大数据都是不错的选择，一方面这两个技术体系已经趋于成熟了，所以有大量的案例和资料可以参考学习，另一方面当前云计算和大数据作为工业互联网的核心技术组成，未来会广泛应用到产业领域，所以当前硕士研究生选择这两个方向，会有比较广阔的就业前景。至于是选择云计算还是大数据，要考虑到自身的知识基础以及学校的教育资源情况，如果导师是专注于云计算领域的，那么可以重点考虑一下云计算方向，否则可以重点关注一下大数据方向，从技术体系结构来看，云计算和大数据本身就有非常紧密的联系，二者也都是基于分布式存储和分布式计算来展开的。对于硕士研究生来说，如果是专硕，那么选择云计算和大数据都是没有问题的，可以基于云计算和大数据平台来与产业领域相结合，从而完成一些创新，在工业互联网时代，技术平台与行业领域的结合有大量的创新点，而且专硕本身就有企业导师，所以在这方面也有一定的优势。但是对于学硕来说，选择云计算和大数据一定要选择好自己的创新点，由于在技术体系上，大数据和云计算已经趋于成熟了，所以要想做创新还是有较大难度的，这一点一定要注意。从当前的技术发展趋势来看，云计算正在向全栈云和智能云方向发展，所以可以从这两个方面考虑创新点。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！

大数据和人工智能一直是相互纠缠难舍难分的。没有大数据的发展，就没有现在人工智能的火热，都说大数据大数据，那么这个概念的起源到底回归到什么时候呢？每个互联网概念火之前都会有一个元年，16年是vr元年，17年是短视频直播元年，18年是人工智能元年。那么大数据元年呢？这个大数据元年，要从世界范围来说，应该是2005年。这是一个跟自然语言识别的翻译领域，相关的事件。美国国家每年都会给予相应的科研经费在某个领域上面，自然语言处理在2005年的时候还是各个实验室的重点项目，过年每年都会投入大量的经费在上面。所以美国政府每年都有一个关于，该领域的翻译比赛。除了拿了科研经费的机构需要参加之外，其他公司也可以参加。谷歌，就是在2005年是第一次参加该比赛的。2月份参加测试，然后4月份测试结果出来之后确是让大家大跌眼睛。第一次参加测试比赛的谷歌夺得了第一，并和第二拉开了很大的差距。这就有一点匪夷所思了。就连，闻名遐迩的IBM沃森实验室也只排第三，而且数据跟谷歌相差甚远。按正常的科技进步带来的机器翻译分数的增长，每年大概也只有0.5%。那就是说谷歌比第二名第三名的科技领先20年左右，很明显是不可能的。原由事后才知道原来是因为谷歌，雇佣了世界上最著名的机器翻译领域专家奥科博士。而奥克博士也透露谷歌的成功并不在于技术的进步。甚至，他们这次用的方法还是两年前的方法，不过是将已存的数据扩大了很多倍。由于谷歌本身行业的特点，在此次的翻译测试中，谷歌团队使用了比其他研究机构多几千，甚至几万倍的数据。最终的结果大家也看到了。平常大家由于都是学校或者是研究机构。没有这个用超级多的数据的先例，所以各家所提供的数据，上下即便有差别，也顶多是几倍几十倍的差别，对于结果影响并不是很大。可能会由于其他的数据处理的方法的影响，甚至会产生相反的结果。但谷歌不同，这是由于量变产生了质变的影响。奥科当时使用的数据产生的模型是六元模型。也就是一个单词前后六个单词都有关联性。这已经基本上和现在翻译技术相看齐了，而参加测试的其他的研究机构构建三元模型，也就是前后只能考虑三个单词的关联性。这明显和六元模型不是一个量级。果然随着这个，秘籍的透露。在第二年，各个研究机构都比之前使用的数据多了上百倍的差距。最终的结果就是跟谷歌的差距拉小了很多。到现在，由于互联网的发展。网络上的数据呈现裂变式的增长，各个领域的数据开始出现交叉，形成无数个密集的点。各个点之间相互的关联性将网络数据织成一张密集的网，产生海量具有不知名关联性的数据，形成大数据。大数据起源虽然说从05年谷歌那次翻译事件开始。但是真正成为流行语被广泛传播开来，还是在09年之后，随后和云计算一起成为新兴的互联网代名词。本文由“科技快闪”原创编辑，素材整理来源于网络，图片素材来源于网络，创作不易，如有转载，请注明出处！如有侵权，请联系删除！谢谢支持与理解！

经历过无数个努力付出的日日夜夜，突破了重重考验与选拔，新一届研究生伴着收获的秋风，如愿收到来自民大的录取通知书。还未到校的研究生“萌新”们是不是想先了解一下伙伴们的情况呢？别着急，官微君这就为你解密2020级研究生大数据！2020年，共有2599名研究生加入中央民族大学，成为民大校园的新主人，即将在民大继续更深层的研究学习，其中11.39%为博士生，88.61%为硕士生。硕士新生中，全日制硕士占比97%；博士新生中，全日制博士占比100%。大部分的研究生，会和自己的伙伴一起在民大校园中“全天相伴”，趁着晨光，在民大操场上一起漫步，披着星光，从灯火通明的文华楼回到融洽的宿舍。博士新生中，非定向博士占比63.85%；硕士新生中，非定向硕士占比92.23%。希望大家能在今后的研究学习中，都能找到自己心仪的工作和岗位。 来到中央民族大学研究生大家庭的都有哪些民族的兄弟姐妹呢？研究生新生共覆盖了35个不同民族。新生中少数民族占比22.63%，人数最多的少数民族TOP10依次是：蒙古族、回族、藏族、满族、土家族、彝族、苗族、壮族、朝鲜族、维吾尔族。还有一些来自人口较少民族的新生，如乌孜别克族、基诺族、阿昌族、塔吉克族、达斡尔族、锡伯族、仫佬族、布朗族、撒拉族……也加入了我们这个和谐共融的大家庭！无论你来自何方，进入民大之后，我们就都是相亲相爱的一家人。各美其美，美美与共，我们就像石榴籽一样紧紧抱在一起。 2020级硕士研究生新生录取专业TOP10依次为：新闻与传播、法律（非法学）、法律（法学）、金融、学科教学（语文）、国际商务、工商管理、会计、公共管理、中国少数民族语言文学。2020级博士研究生新生录取专业TOP10依次为：民族生态学、中国少数民族语言文学、语言学及应用语言学、中国少数民族经济、民族学、中国少数民族传统医学、马克思主义民族理论与政策、中国少数民族艺术、宗教学、社会学。术业有专攻，无论选择了什么专业，都请在自己选定的研究方向上，不忘初心、坚定不移地走下去吧！ 新生中27.5%的同学已经加入了光荣的中国共产党（含预备党员），期待新生党员同志继续发挥先锋模范带头作用！新生同学中还有民盟、民主促进会、九三学社等民主党派的成员以及无党派人士。 新生入学的年龄跨度很大，大多数同学年龄集中在21-30岁之间，年龄最小的硕士只有19岁，年龄最小的博士只有23岁。大家都是活力四射朝气蓬勃的新青年，期待你们成为校园里一道道亮丽的风景线！ 接下来就是大家最关心的“男女比例”的问题啦！2020级研究生新生的男女比例为1：2.6，其中硕士男女比例为1：2.83，博士男女比例为1：1.53。今年评比出的“男女比例冠军学院”也新鲜出炉：体育学院以3.08：1的成绩获得了硕士男生比例的桂冠，国际教育学院以1：0.04的比例获得了硕士女生比例的冠军。历史文化学院以1.6：1的成绩摘得博士男生比例金牌，外国语学院以0：1的绝对优势创造了博士女生比例最高记录。通过神秘的星座，让我们来预测一下研究生新生们的性格。严谨认真的处女座是新生中人数最多的星座，充满热情的射手座则成了硕博新生中人数最少的星座。严谨认真的态度会是学习研究的最好助力，同时也要充满热情地和大家相处！而对于属相的统计显示，新生中，属虎的同学人数最多，高达718人，属龙的同学则人数最少，仅有32人。希望2020级的研究生新生们在接下来的日子里能够龙腾虎跃，超越自我，学有所成！来自五湖四海，专业千差万别，但民大的校园会把一切都收纳；民族丰富多彩，性格迥然不同，但同学们会把一切都包容。这个“美美与共，知行合一”的大家庭，欢迎你们的加入！出品｜党委宣传部融媒体中心研究生院文字｜殷宇琪编辑｜崔荣浈责编｜张怡淼主编｜李红亮

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！

首先，当前往环境大数据方向发展是不错的选择，对于研究生来说，选择环境大数据也有比较强的实际意义，未来环境建设也需要大数据技术的赋能，环境领域也需要大量大数据专业人才。对于计划往环境大数据方向发展的研究生来说，要做好三方面的准备，其一是要有数据来源，这一点是非常重要的，当前能够提供环境数据的渠道包括各级环保部门的数据中心，以及一些专注于环保领域的公益，或者半公益组织。当前环保部门的数据中心正在不断完善，数据使用体验也在不断提升。其二是环境大数据本身也有很多细分方向，要选择好自己的切入点，这个过程需要完成大量的初期积累，要全面了解当前的研究现状，以及目前已经取得的一些最新研究成果，可以重点看一下最近5年之内的一些研究成果，尤其是最近3年以内的，这对于自己的研究会有比较大的借鉴意义。其三是要有一个较好的交流和科研环境，对于研究生来说，如果往环境大数据方向发展，最好要找相关方向的导师来进行指导，这一点对于提升学习和科研效率有比较大的影响，而且导师往往也会提供一些具体的数据来源，也会讲解一下当前的主流研究方法，这会使自己少走一些弯路。最后，虽然当前大数据技术体系已经趋于成熟了，但是大数据技术与行业领域的应用才刚刚开始，还有大量的创新点可以挖掘。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！