大数据是近些年来的热点方向,大数据方向的研究生不仅有更多的发展机会,在薪资待遇方面也相对比较可观,所以不少研究生希望把自己的研究方向定在大数据相关领域。从发展趋势来看,选择大数据相关方向是不错的选择,未来的发展空间还是比较广阔的。目前不少大学的研究生教育都有大数据相关方向的设置,不同的高校在大数据教育方向上也会结合自身的教育资源进行相应的调整,所以要想选择适合自己的学校,需要考虑以下几个方面:第一:自身的知识结构。大数据是典型的交叉学科,基础学科包括数学、统计学和计算机,所以这三个专业的学生在读研期间都可以选择大数据方向,但是不同的专业在选择时也要结合自身的专业特点。比如统计学选择大数据方向时也可以选择本专业的研究生,因为统计学的研究生课题与大数据也有紧密的联系,没有必要一定要考计算机专业的大数据方向。在统计学领域,教育资源整合能力比较强的大学有北京大学、人民大学、南开大学等,不少财经类大学也有较强的学科实力,比如东北财经大学、上海财经大学也是不错的选择。第二:大数据学科的教育资源。研究生的教育质量与高校自身的教育资源整合能力有直接的关系,涉及到导师资源、实验资源、课题资源、行业资源等等,从大数据学科的教育资源情况来看,国内北京大学、中南大学、上海交通大学、中山大学、西安交通大学、对外经贸大学等都是不错的选择。第三:学校的整体实力。在考研选择学校时,应该注重学校的整体实力,整体实力较强的高校往往在专业发展上也会有较强的“后劲”,所以在选择高校时可以重点考虑一下双一流高校和一流学科高校(原985、211)。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!
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,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!
在考研的前期准备中,择校择专业是一个最基础也是决定全盘输赢的关键因素。在择校的过程中,我们首先要做的就是先择专业,如何更好的选择专业呢?未来职业规划,即以后想从事的方向,攻读本专业或跨专业根据研究方向来选择接下来,小编就先来和说说“大数据”研究方向在2021年的专业招生情况以“大数据”为研究方向,考408的专业(081200)计算机科学与技术(077500)计算机科学与技术只有武汉纺织大学的数学与计算机学院在招生(081001)通信与信息系统仅中国航天科工集团第三研究院一所考试范围:英语一;数学一(0811J2)社会计算(081201)计算机系统结构复旦大学有两个研究方向都含有“大数据”,都是考英语一和数学一(081202)计算机软件与理论一、复旦大学复旦大学计算机软件与理论专业招生1人,共有7个研究方向,同属计算机科学技术学院二、辽宁石油化工大学(081203)计算机应用技术(081203)计算机应用技术在云南师范大学招生数最多,共16人,研究方向为大数据技术与应用(0812Z1)信息安全(0828Z3)农业信息工程值得注意的是,华中农业大学的农业信心工程考试范围为英语一、数学二(083500)软件工程(0837J2)航空运输大数据工程招收(0837J2)航空运输大数据工程专业的只有中国民航大学研究方向:(02)民航大数据智能处理方法、(01)基于大数据的智慧机场关键技术专业招生:6人(083800)公安技术中国人民警察大学的公安技术考试范围为:英语一、数学二(083900)网络空间安全(085400)(专业学位)电子信息上海电力大学招收研究方向为(02)人工智能与大数据的专业共41人考试范围考408的专业在英语和专业课一中,多数考察的是英语一和数学一同时考英语一和数学一的专业只有(085400)(专业学位)电子信息,涉及的高校有中国民航大学、河北大学、郑州大学、武汉纺织大学、复旦大学、上海电力大学、上海大学、辽宁石油化工大学考数学二和英语一的专业有华中农业大学的(0828Z3)农业信息工程和中国人民警察大学的(083800)公安技术两个专业小编总结:在考研的时候,虽然说择校择专业都比较重要,但是,在一定程度上,择专业比择校要相对重要点,毕竟以后从事的行业大多与研究生所读专业相关的行业。因此要慎重选择专业!我们致力考研更轻松,院校选择不迷茫,更多考研资讯请关注我们,点关注不迷路,也欢迎大家私下交流,如若认同请帮忙分享转发。感谢你的阅读!如果有专业院校选择问题,可以在评论区留言,或者私信我。
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)
首先,信息与计算科学专业本科生考研选择大数据专业是比较适合的,选择大数据专业未来有更多的发展机会,作为目前发展前景比较好的方向之一,大数据领域汇集了大量的行业资源,大数据产业链也已经初具规模。大数据技术本身就建立在数学、统计学和计算机三个学科之上,所以这三个专业在读研时选择大数据方向是完全可以的。信息与计算科学专业本身就是数学与计算机专业的结合,该专业的前身就是计算数学专业,有大量的毕业生在毕业后会选择从事程序员岗位,所以该专业读研往大数据方向发展是比较适合的。信息与计算科学专业读研选择大数据方向主要的优势就集中在数学方面,而数学知识的掌握情况对于大数据方向的研发来说是非常关键的。大数据目前的研究重点在于数据价值化领域,数据价值化主要的手段就是数据分析,而数据分析说到底就是个算法问题,不论是采用统计学分析方式还是机器学习的分析方式,说到底就是个数学问题。对于信息与计算科学专业的本科生来说,如果要考研大数据方向,需要注意以下几个方面的内容:第一:注重计算机相关知识的学习。除了要注重初试阶段的考试科目之外,还应该适当拓展一下专业知识面,以便于为后续的复试做好准备。第二:根据自己的发展规划选择目标学校。目前有能力培养大数据方向研究生的高校比较多,比如财经类高校也具备培养大数据方向研究生的能力,对于考生来说应该根据自身的发展规划来选择目标高校。第三:重视统计学知识的学习。对于数学相关专业的学生来说,要想往大数据方向发展,还应该重点学习一下统计学知识,由于统计学本身也是数学专业的延伸,所以学习难度并不大。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!
首先,如果有条件和能力读研的话,还是应该首先考虑读研,一方面读研能够从根本上提升自身的人才层次水平,从而打开更多的就业渠道,另一方面读研也会有一个更加系统的学习过程,能够全面丰富自身的知识结构,而且也会提升自身的视野。职业教育更注重学生实践能力的培养,注重各种应用技能的培养,主要的培养目标是技能型人才,而研究生教育则以创新型人才为主要培养目标,所以如果未来想在技术领域走得更远,首先应该考虑读研。当然,相对于职业教育来说,读研的过程会占用更多的时间,学习的难度也会更大,对于学习者的学习能力也有较高的要求。实际上,每年都有一部分大数据方向的研究生会由于种种原因而选择延期毕业,比较常见的原因就是科研成果没有达到要求。从当前大数据领域的就业情况来看,由于目前大数据尚处在落地应用的初期,所以目前大量的大数据岗位都集中在研发领域,这一点在2019年的秋招中就有比较明显的体现,所以读研会有一个更好的就业前景。当然,随着大数据技术的落地应用,未来大数据技能岗位的人才需求量也会逐渐得到释放。最后,不论是否选择读研,学习大数据分析知识都需要一个系统的过程,这个过程涉及到的知识量还是比较大的,而且也有一定的学习难度。大数据分析目前有两种基本的方式,一种是统计学方式,另一种是机器学习方式,这两个方式都需要学习者具有一定的数学基础。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!
考研是现在很多高校大学生选择的出路,考研人数逐年增加。虽然不知道你有没有参与其中,但是小编相信很多同学对于考研这个话题都是非常感兴趣的。如果你决定加入2019考研的大军,那么现在这个时间段都应该要开始第一轮复习了。但是你真的了解“考研”吗?考研真的适合你吗?哪些人是考研爱好者?哪些城市比较受欢迎?哪些院校哪些专业比较热门?哪些专业的报录比高?专硕和学硕哪一个更好?关于考研我们要了解的内容很多,在考研人数日益增多的现状下,我们更应该做好充分的准备,为成功考上研加大筹码。下面小编通过对2018年考研的各大数据进行详细分析,来为同学们的2019考研之路指明方向。历年考研人数对比据教育部公布的数据显示,继2017年硕士研究生报名人数高涨之后,2018年硕士研究生报名人数继续高涨,达到238万人,比2017年增加37万人,增幅18.4%。根据部分考试院披露的信息,四川、江苏、辽宁增幅分别达到46%、18%、16%。考生中,往届生增幅超过应届生 。考研原因分析2018届全国普通高校毕业生预计达到820万人,创历史最高纪录,较2015年增加71万人,增幅9%,就业成为报考的最主要动因,比例超过70%。而比较茫然,还没有做好就业准备的比例是30%,作为就业备胎的比例是21%。考研爱好者随着硕士研究生招生规模的不断增长,女生考取研究生的比例不断提高。在2007年仅占到48%,到2016年已经增长至55%,提升近7个百分点,女生已逐渐上升成为研究生主流群体。虽然17年和18年的具体统计数据小编不是很清楚,但是可以确定女生考取研究生的比例正在不断提高,这个通过他们对考研的关心程度就可以看出来。2018年3月1日—31日,通过百度搜索“考研”一词的男性比例与女性比例持平,均为50%。年龄段主要集中在20-29岁、40-49岁,主要是考生和考生家长。 报名激增省份排行榜Top1:四川省2018年硕士研究生报名人数猛增至12万人,比2017年8.2万人,增长46%。Top2:江苏省硕士研究生报名人数受非全日制改革影响明显,从2017开始大幅增长,2018年达到17.1万人,比2017年14.5万人增长18%。Top3:2018年辽宁省硕士研究生报名达到9.8万人,比2017年8.4万人,增长16.2%。Top4:2018年全国报考北京招生单位的考生为322897人,较2017年增加33402人,增幅达到11.5%,其中报考专业学位的考生超过一半,占54.7%;报考全日制硕士研究生占86.5%,报考非全日制硕士研究生占13.5%。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。高校非全日制招生缺额较大2017年是全日制和非全日制硕士研究生并轨招生第一年,受全日制和非全日制统一划线、非全日制学费昂贵等多重因素影响,多数高校未完成招生计划。双一流”高校2017年非全日制硕士研究生招生差距较大。为完成招生计划,普通高校纷纷采取加大招生宣传力度,向非全日制考生提供住宿、奖助学金等激励措施。在2017年非全日制硕士研究生首次招生录取的基础上,各高校都不同程度的缩减了2018年非全日制招生计划,其中工程类专业遭大面积缩减,非全日制研究生招生渐趋理性。专业热度统计硕士研究生近年报名的显著特点是院校及专业选择分布不均,工商管理、会计、公共管理、金融等专业是考生首选专业,而工程类硕士专业招生却不容乐观,甚至出现多个专业零录取的现象。下面是小编获取到的2018年报名较多的专业:金融硕士、会计、行政管理、法律(非法学)、企业管理、护理学、机械制造及其自动化、工商管理、教育学、设计学。专业报录比统计近年来全国硕士研究生的报考竞争度、录取难度整体呈下降趋势,到2016年达到3:1。从招生上来看,招生比例最大的是工学,占比为36%;第二是管理学,占比为14%;第三是医学,占比为12%。与此相对应,高校专业的报录比是,工学类报录比相对较低,而管理类、经济类等专业报录比相对较高。专硕和学硕热度对比统计近5年来我国专业硕士招生规模持续保持增长态势,2016年专业硕士招生人数达到279617人,占硕士招生总额的47.41%。与2011年156295人相比,增幅达到79%。学术型硕士不断调减招生计划,2016年学术型硕士招生人数为310195人,与2011年相比减少5%。据中国教育在线进行的一项关于专业硕士的调查显示,近6成考生计划报考专业学位硕士研究生。专硕和学硕哪一个更好?基于近几年专业硕士招生规模和报考热度不断增加的现状,很多考生都会觉得报考专业硕士前景更好,在报考的时候更加青睐于专业硕士。其实小编想说的是专硕学硕本身并无好坏之分,只不过理论上来讲,专硕更偏实践能力,学硕更偏研究能力。所以究竟选择那个,要看你自己以后的打算了,如果有读博打算的话,就考学硕,毕竟学硕比较重理论,适合进一步深造并且学硕不用参加全国统考,可以通过自己的导师直接读博。如果读研是为了以后更好工作,那两个倒也没有太大的差别,用人单位也不是非常看中你是专硕还是学硕,不过也有很多朋友认为直接工作选择专硕比较合适,这个需要根据自己各方面情况综合权衡。关于专硕和学硕在培养目标、培养方式、授课形式、学习费用、读博方式等方面,还是有很多不同的。大家想要详细了解可以翻看小编之前发表过的文章《国内研究生一般要读几年?学费是多少?》,里面有详细的介绍,在这里小编就不再赘述了。看了小编根据《2018年全国研究生招生数据调查报告》整理的这些数据,大家对于近几年的考研整体形势是不是更加了解了呢?小编希望大家在了解考研整体形势的情况下,做出适合自己的选择。一旦做好决定之后,就用心准备,做出最适合自己的复习规划,全力以赴,实现最终的目标!希望每一位考生都能圆梦!
首先,从当前大数据的发展趋势来看,未来读研选择大数据方向是不错的选择,近几年大数据方向研究生的就业也确实有不错的表现,不少毕业生都有较大的选择空间,相对于传统软件开发岗位来说,大数据相关岗位的岗位附加值还是比较高的。大数据方向研究生毕业答辩大数据是一门典型的交叉学科,涉及到三个重要的学科基础,分别是数学、统计学和计算机,所以如果未来要从事大数据方向的研发,学习一定的统计学知识还是很有必要的。对于大一的学生来说,学习一些统计学知识也是完全可以的,否则在研一的时候也需要补学统计学知识。从当前大数据领域的人才需求情况来看,算法岗位的人才需求量相对比较少,大数据开发岗位的人才需求量相对比较大,而且研究生往往会选择大型科技公司来从事大数据平台的研发。从大数据平台开发的岗位任务出发,在本科阶段应该做好以下三方面的技术储备:第一:操作系统知识。操作系统知识对于后续的大数据开发具有重要的影响,所以一定要重视操作系统相关知识的学习。对于本科生来说,可以从Linux操作系统的使用开始学起,在学习完C语言之后,最好能够阅读一下Linux操作系统的核心源代码,以便于提升对于操作系统的认知能力。第二:编程知识。大数据开发一定需要具有扎实的编程基础,目前在大数据开发领域应用比较多的编程语言有Java、Python、Scala等,本科生可以重点关注一下Python语言。第三:算法知识。大数据开发涉及到算法的设计和实现过程,所以一定要重视算法知识的学习,本科生学习算法知识除了要学习基本的算法设计基础之外,还可以结合大数据平台(Hadoop、Spark)来完成一些算法实践过程。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!