考研数据挖掘

对于软件工程专业的学生来说，在读研时选择云计算和数据挖掘都是不错的选择，云计算是第三次信息化浪潮的代表技术，未来的应用前景非常广阔，云计算领域也会释放出大量的就业机会，而数据挖掘是实现数据价值化的传统方式，在当前的大数据时代也有广阔的应用空间。从软件工程专业的知识体系来看，由于软件工程专业比较偏向于学生动手实践能力的培养，而且比较注重行业流行技术，所以软件工程专业的本科生在读研时，选择云计算方向往往会更适合一些。云计算技术经过多年的发展已经拥有了较为成熟的技术体系，目前云计算也正处在大面积普及的阶段，与大数据技术的落地应用进程相比，云计算的普及速度要更快一些。目前云计算平台的服务也正从早期的IaaS逐渐向PaaS和SaaS转换，这个过程也在说明云计算正在逐渐向行业领域进行垂直深入，因此目前读研选择云计算方向，也可以重点关注一下云计算与行业领域的结合，相关方向也会有很多创新点值得研究。云计算技术本身是为各种互联网应用提供服务支撑，由于云计算是推动大数据、物联网和人工智能发展的重要技术之一，所以未来云计算在产业互联网阶段也将发挥出重要的作用。在读研期间，也可以立足云计算来向物联网、人工智能等相关领域进行扩展，研究空间也比较大。最后，如果在硕士研究生阶段结束之后就希望参加工作，那么应该注重动手实践能力的培养。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！

复试面试的形式是怎样?专业课一般逐个面试：现场会有一定的评分标准，有些导师手中都会有评分表。考生抽签答题或者从题库中抽取题目，导师也会随机提问，包括让考生自我介绍、为什么报这个学校/这个专业等等，然后从你自己的一些回答中抽取一些重点深入提问。英语面试：一般由导师问题，抽取题目或者给出材料，然后会把材料收走，考生做出翻译、复述或者就问题给予观点;专业面试：专业面试是非常重要的环节，决定着面试的成绩。一般导师会问一些专业问题、部分会有动手操作、才艺展示环节(需要根据自己报考的不同院校进行相应的准备)。复试中可能会被问到的问题【1】请做一下自我介绍自我介绍一般都逃不过，考生们一定要提前做好准备，经历远远比名字更重要。时间通常不会超过一分钟。最好再准备一个30秒版本，重点介绍你做过什么研究、论文题目是什么等学术方面的经验，其他证明自己能力的事情都可以简要介绍。另外，有些老师会根据你的自我介绍来提问题，因此，你可以在自我介绍里设置“陷阱”，比如说一个老师很可能感兴趣的技能(学术上的)，然后老师你就可以充分的展示自我了。【2】你读过哪些书，哪些著作，哪些期刊?这个题目出现的几率几乎是百分之百，当然是学校自己定的参考书目了，有的学校参考书目是自己编写的，如果你说看了某某大师的著作，就没有提到他们学校的，他们会怎么想?【3】今年发生了某某事件，你谈谈对此的看法。这也是热点型题目，而且是命题型。这部分内容的准备起来，要求的量比较大。但你可以参考如下的准备策略：(1)参考就是导师的研究方向。导师的研究方向反映了这阶段他关注的焦点，面试的时候他的兴趣点，也很可能与他的研究方向有关。(2)多看相关专业领域的一些权威期刊，对所报考导师的学术观点、论文、专著应有较深的了解。(3)关注一下相关评委的研究方向，毕竟不是你的导师的评委也可能提出一些问题。特别提醒：如果你的观点和导师的一致或者可以在他的基础上有所创新，那他一定会对你留下不错的印象。【4】你认为跨专业的优势和劣势是什么?问题分析：复试前需思考，根据自己所学专业和所考专业之间展开论述。如果你是本专业的，在复试前需好好思考根据自己所学专业和所考专业之间展开论述。最好整理出了一篇腹稿，至少要有回答的提纲。【5】你为什么选择我们学校?/为什么选择这座城市?答案要点：兴趣+该校该专业名气和实力+该专业老师的实力。【6】研究生毕业后打算如何——求职抑或深造?该类问题旨在探寻学生的读研目的，回答这些问题时，提醒大家实事求是上策。当然如果选择是求职，切勿大谈以后准备如何求职，去什么样的单位等，因为导师们毕竟是以培养研究型人才为要旨。【7】你认为你最大的优势/缺点是什么?考生应该从逻辑方法，思维习惯等上层角度去论证和应答，因为任何专业尽管其学科内容不尽相同，但研究问题的逻辑方法却大致可共享并普适。至于缺点，即使说也要说一些对于你复试成功有帮助的缺点，比如：做事情总是太力求完美。【8】你为什么要考计算机/软工专业研究生?【9】如果你能顺利的考入我校研究生，你对今后2年/3年的学习规划是什么?【镜像问题】如果你不幸被刷，你会怎么办?你愿意来读非全日制吗?【陷阱问题】如果我们录取你，你一定会来吗?【10】你是否有过项目经验?如果有项目经验，你在该项目中所担当的角色、本人完成的工作、该项目的亮点是什么?如果没有项目经验，你今后该如何弥补，才能能胜任今后的开发工作?【11】你在过去的编程中，遇到的最困难的事是什么?你是如何解决的?【12】你是否有个人技术博客?【13】本科毕设做的怎么样了?请详细说明。【14】你学习过什么编程语言?你为什么学习该编程语言?【15】简述你学习过的框架技术。【16】你本科成绩怎么样?本科排名怎么样?为什么这门课挂科了?如果本科成绩不好?【该怎么忽悠?】【17】你是否有过竞赛获奖经历?如果没有?【该怎么忽悠?】【18】你本科学的最好的一门课是什么?说一说你对这个课程一些自己的理解。【19】你今后想从事什么方向的学习?为什么?【近似问题】你怎么看待你今后研究的方向与发展前途?【近似问题】你想研究的方向与你本科所学有什么相关吗?【近似问题】你认为计算机/软工方向在未来5年发展最好的领域是什么?【近似问题】你在该方向上做过什么工作?【20】比较熟悉的开发工具是什么?【21】如果和老师发生矛盾怎么解决，你的研究兴趣和老师的要求方向冲突怎么办?准备考研的过程中，你认为在哪个方面提升最大?【22】你认为研究生相对于本科会有什么改变?【23】你想出去实习找工作，但实验室不允许，你会怎么做?【24】你认为一个计算机/软工专业的学生应该具备哪些能力?【陷阱问题】你有没有读博士的打算?【25】有女朋友/男朋友吗?【26】读研后，具体想研究哪个方面?有没有相关了解?(谈谈你的见解)面试问题不会就答不会，千万不要说忘了、瞎掰扯，很影响分数的，显得情商很低【27】有参加过专业类的实践活动吗?28、【跨考】xx专业为什么跨考计算机/软工?29、【跨考】本科有没有学习过计算机/软工相关课程?30、【跨考】跨考对于计算机/软工的优势与劣势是什么?31、【跨考】聊聊跨考的本专业和计算机/软工专业，本科专业的学习对今后的学习有什么帮助?32、【工作】聊聊你的工作经历33、【工作】为什么放弃工作考研?为什么不考虑换工作而是选择考研?34、【前沿知识】你对人工智能有什么了解?强人工智能可能实现吗?35、【前沿知识】什么是机器学习?讲讲具体的算法。【近似问题】你认为你本科学的数学有哪些会用到机器学习中?36、【前沿知识】什么是大数据?你接触到的最大的数据有多大?37、【前沿知识】什么是数据挖掘?38、【前沿知识】大数据和机器学习之前有什么联系?39、【前沿知识】什么是云计算?40、【前沿知识】什么是深度学习?如果问到刚好是不知道，或者没有底的怎么办?在专业面试时，很多考生都会被问到不懂的问题。此时考生一定要诚实，就说不是很了解，不要不懂装懂。导师既然问了那个问题，表明导师对问题很了解，靠蒙是不能过关的。考生最好在告诉导师不懂后，利用一定的面试技巧尝试着对问题进行自己的分析和理解，这样老师会感觉，这个学生虚心诚实，善于思考，也会给给老师应急应变能力比较强的好印象。所以考生在复试前一定要运用面试技巧增强自己的考场应急应变能力。注意细节——勿失良机进入综合面试复试考场，请先敲门，进入之后环顾各位老师，先向导师团问好。整个回答问题环节请注视对方，手机调为静音。结束时请向导师团道谢，切勿与复试老师争执。可提前到复试院校熟悉环境，积极调整心态。

当下，大数据、人工智能等词汇频频出现在大众视野，大数据专业更是站在了时代的风口。很多学生也在高考的时候选择大数据，大数据领域还属于初期，需要大量的高端应用型人才，本科学习大数据，研究生的选择也非常广：大数据科学和工程、人工智能、计算机与大数据相结合的方向、金融方向等都是非常不错的选择。1、大数据科学和工程大数据专业的主要应用，数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘，几乎所有行业的都会涉及到数据的获取、管理和分析，所以大数据专业的研究生前景非常好，一个行业想要发展就需要更多高端人才，大数据的本科生继续从事大数据研究是一个非常不错的选择，这个专业属于新开专业，我们选择需要的时候需要多注意学院的研究实力。2、人工智能人工智能也是随着时代发展应运而生的专业，人工智能与大数据，二者密不可分，智能就是通过大数据学习内在的规律，从而达到智能，分析的数据越多，越有可能接近真实，大数据是人工智能的基础，本科把大数据学习扎实过后，在研究生阶段跨考到人工智能，你拥有扎实的大数据理论知识，有助于人工智能的研究，考研选择人工智能是一个不错的选择。3、计算机与大数据相结合的专业这是一个互联网时代，计算机肯定不能缺席，计算机+大数据是一个非常好的组合，计算机科学与技术（数据挖掘方向），在没有单独独立大数据专业之前，主要还是计算机专业在研究大数据，只是那时候没有单独拎出来说。学院的老师具有丰富的研究经验，当你进去过后能够给你很好的帮助。4、金融方向金融与大数据也是息息相关，复旦大学大数据学院就开设有金融硕士，本科学习大数据，研究生跨考到金融也是一个不错的选择。因为大数据专业属于新开专业，供选择的学校较少，如果你对经济、金融比较感兴趣，选择金融（大数据方向）也是非常不错的选择。“大数据+”已经涉及到生活的方方面面，本科学习大数据，选择上面的4个大方向都是一个非常不错的选择。

首先，对于当前的硕士研究生来说，在选择就业方向的时候，除了要考虑到自身的知识结构和能力特点之外，还需要考虑一下行业的整体发展趋势。对于边缘计算的硕士研究生来说，当前可以重点关注一下人工智能方向。在当前产业结构升级的大背景下，智能化是一个必然的发展趋势，所以选择人工智能相关方向会有更多的发展渠道，而且当前人工智能相关岗位的附加值也比较高，这会促使更多的行业资源向人工智能方向汇集。从近两年硕士研究生的就业情况来看，当前要想进入到人工智能行业发展，需要重视自身开发能力的提升，当前开发岗位的人才需求量相对比较大，而算法岗位的人才需求量相对比较少，所以竞争也比较激烈。当前大型科技公司纷纷布局人工智能平台的研发，这个过程释放出了大量的岗位需求，而研究生从事这些岗位也相对比较适合，不仅成长空间比较大，而且研发环境也相对比较好。目前计算机视觉和自然语言处理这两个方向的热度相对比较高，也逐渐形成了较多的应用案例，所以选择这两个方向会有较大的就业选择空间。另外，从工业互联网发展的趋势来看，也可以重点关注一下机器人方向，机器人方向目前也是一个创新、创业的热点，人才需求潜力也相对比较大。最后，人工智能研发对于开发环境（团队）有比较高的要求，所以在选择就业公司的时候，应该重点关注一下开发团队的研发实力和硬件支撑环境（数据中心）。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！

CDA数据分析研究院原创作品，转载要授权哟前段时间考研结束，衷心祝愿那些奋斗数载的小伙伴们可以考到自己梦寐以求的大学。人生短暂，人间美好，希望通过努力奋斗你我都可以体会到生活的点点滴滴。开头说点题外话哈哈哈，今天呢，小编想跟大家分享的是那些超级好用的数据分析软件，好用到吹爆它，恨这么晚才遇见。菜单式操作软件电子制表软件一哥：ExcelMicrosoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的计算机编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。事实上，当数据量不大，我们常作为平日里数据预处理的一个首选菜单式软件，快速填充、缺失值填补、数据格式规范化等等，另外，excel强大的文本和数值处理函数也让它在表格软件地位不可撼动。市场调查的宠儿：SPSSSPSS是统计产品与服务解决方案（Statistical Proct and Service Solutions）的简称，为IBM公司的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。同样是菜单式软件spss和excel有什么区别呢，正如我给SPSS的帽子：市场调查的宠儿。SPSS里有一套完整的统计分析模块，菜单式的步骤操作也让非统计学专业的人可以自己实现一套统计分析，另外数据结果输出窗口、数据编辑窗口的分开式安排也让我特别喜欢，不像excel全部放在一个sheet里。中小型网站数据库恋人：MySQLMySQL在过去由于性能高、成本低、可靠性好，已经成为最流行的开源数据库，因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟，它也逐渐用于更多大规模网站和应用，比如维基百科、Google和Facebook等网站什么？数据库也能做数据分析？当然这里的数据分析不是深层次的使用统计分析或者算法进行挖掘和建模，这里的分析更多是提取有特定条件的数据，对数据进行一个简单的摘要统计。编程语言式软件统计学人自己的工具：RR语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。基本上学统计学的学生都会使用R 语言做统计分析，R有一个很鲜明的地方就是R内置多种统计学及数字分析功能。R的功能也可以透过安装包增强（各种领域，实现各种分析功能的包真的是应有尽有）。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象。R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号，所以R语言也可作为可视化工具。数据分析网红：python对于python，数据科学的大佬真的视若掌上明珠，什么“人生苦短，我学python“，什么“学python，养发护肝”。推特上充满了愉悦的气味（滑稽）。Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多重继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符，因此Python也支持泛型设计。可是作为胶水语言的python原生语句用来做数据分析可远远不够格，pandas库的开发和更新让python一下子变成数据分析的流量小生，另外，scikit-learn机器学习库也让数据分析师对其偏爱。

春色宜人 捷报频传2021年考研已经落幕我校师范学院数学教育系2021届的许多同学也许下了九月的约定今年 师范学院数学与应用数学专业考研录取率高达52.08%傲人的成绩单背后离不开同学们的辛勤付出和老师们的谆谆教诲前不久 小星联系到了几位“成功上岸”的同学就关于考研规划的问题向这几位ECUTers取经他们来啦！王丽华报考学校：首都师范大学报考类别：学硕指导老师：许志军个人简介：中共预备党员，江西上饶人。获得英语四级、普通话二级甲等、高中数学教师资格证书。荣获2018年校二等奖学金，2018年校“优秀团干”称号，2019年美国大学生数学建模竞赛H奖，2019年全国大学生数学建模竞赛省级一等奖，2019年院“十佳大学生”称号，2020年全国大学生数学竞赛省级二等奖，第十二届“电工杯”数学建模竞赛三等奖，第七届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛全国三等奖。张洁新报考学校：华中师范大学报考类别：学硕指导老师：许志军个人简介：江西上饶人，中共预备党员。曾任青年志愿者协会干事，获得普通话二级乙等、大学英语六级、计算机二级、高中数学教师资格证书。荣获优秀共青团员、三好学生、全国大学生电工数学建模竞赛三等奖、全国大学生数学竞赛二等奖（省级）、2018年全国大学生英语竞赛三等奖（省级）。万玉奇报考学校：福州大学报考类别：学硕指导老师：陈火弟个人简介：中共党员，江西南昌人。获得英语六级、普通话二级乙等、高中数学教师资格证书。荣获2018年东华理工大学校级一等奖奖学金，2018年校级三好学生，2019年国家励志奖学金，2019年全国大学生电工数学建模竞赛三等奖，第八届“认证杯”数学中国数学建模国际赛（小美赛）一等奖，2020年全国大学生数学竞赛省级三等奖，2020年校级二等奖奖学金，2020年校级优秀班干部，2020年校级优秀毕业生。幸梦云报考学校：福州大学报考类别：学硕指导老师：许志军个人简介：江西人，曾任校数学建模协会副会长。获得英语四级、全国计算机二级、普通话二级甲等证书。荣获2019年全国大学生数学建模竞赛省一等奖，第九届MathorCup高校数学建模挑战赛二等奖，美国大学生数学建模竞赛S奖，第八届大学生物理创新竞赛东华理工大学抚州校区预选赛一等奖。彭淑珍报考学校：福建师范大学报考类别：专硕指导老师：颜七笙个人简介：江西赣州人，曾任师范学院团委学生会办公室主任。获得英语六级、普通话二级乙等、高中数学教师资格证书。荣获2019年全国大学生数学建模竞赛本科组二等奖（国家级），第十二届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛三等奖，东华理工大学长江学院“第三届数学知识竞赛”三等奖。张凯震报考学校：东华理工大学报考类别：专硕指导老师：刘文辉个人简介：江西九江人，中共预备党员。曾任篮球队副队，获得大学英语四级、计算机二级、普通话二级乙等证书。荣获美国大学生数学建模竞赛二等奖、全国大学生电工数学建模竞赛三等奖、2018年校级一等奖学金、全国大学生数学建模校预选赛三等奖、全省大学生物理竞赛初赛一等奖。想知道他们的考研经验吗？快来和小星一起好好学习一下！学长学姐们能够收获成功的喜悦，也与学院老师的帮助息息相关。我们特意采访到了许志军老师，揭秘考研录取率再创新高的背后，学院老师们在学生指导方面的“独家经验”：①学院就业政策好，采取了很好的考研激励措施，激发了学生的考研热情；②创设良好的学习备考环境让学生专心备考；③实习计划作微调，让学生有更多时间备考；④重视教学和课程建设，为考研打下扎实的基础；⑤积极组织参加各类学科竞赛，促进学生的学习兴趣，提高了学生的专业水平；⑥组织线上线下资源相结合，及时解决学生在备考过程中出现的重点问题；⑦通过讲座、考研交流会等多种形式进行多方动员；⑧积极为学生提供择校指导、心理辅导、复试指导等。来源：东华理工大学党委宣传部新闻中心 资料来源/许志军 师范学院学生 图文编辑/汪娜 周圣志 责任编辑/陶小娜 钟月婷 欢迎加入大学生传媒中心

在去年的12月4日，《图书情报知识》刊出了2018年的图书情报硕士专业学位（MLIS）教育发展状况调查报告。该次调查仅包括2010年、2014年获得图书情报专业学位授予权的29所单位，不含2016年和2018年新增的20所授权点单位。报告中指出：2018年，生源本科专业为图书馆、情报与档案管理的比例为12.41%，来自信息管理与信息系统、信息技术相关专业的比例为24.90%，来自其他专业的比例为62.70%。从历年招收的MLIS研究生生源专业情况来看，本科专业为图书情报与档案管理、信息管理和信息技术及相关专业的比例均小于50%。2014-2018年，该比例分别为44.47%、36.45%、38.67%、27.54%、37.30%。上面那段话加粗的几个数据说明了在考研中，估计没有像图书情报那么大的跨专业率了，那么为什么是这种情况？图书情报又是什么？它值得我们跨考吗？01什么是图书情报？“为适应新形势图书情报事业发展对图书情报专门人才的迫切需求，完善图书情报人才培养体系，创新图书情报人才培养模式，提高图书情报人才培养质量，特设置图书情报硕士专业学位。”02图书情报就业方向？很多人不知道图书情报都有哪些就业方向，大部分人都只知道一个图书馆，没错，图书馆确实是图书情报的一个最对口的就业方向，但是也不仅仅是这一个方向哈，比如文科路线的其他方向：文献学、古籍保护（整理）方向，可以去到地方志之类的相关单位，比如还有走技术路线的，要学习信息系统、数据挖掘等技术，那就业面就很宽广了，互联网公司（BAT等），信息服务公司（知网等）等等，当然，学历只是一方面，不能过分的去神话学历，就业更多的看重个人能力，而研究生，就是让你在这个过程中不但学习到相应的知识，更是在这个过程中提升自己，自己的能力有了，好工作自然是不愁的。03为什么很多人跨考管综会选择图书情报？分数低只是一个原因，当然还有很多人是因为本科专业不太喜欢，或者有一个名校梦等等原因。当然更多的人是想在读研过程中提升自己吧，很多高校的老师说“现在是一个不分你我的时代”，很多时候，1+1是大于2的，就拿最对口的就业方向来说，如果你是一个文科背景的图书馆员，你在做理工类图书分类的时候是不是有很多不知道在哪个类目之下（感兴趣的同学可以搜一下中图法，就知道图书馆里的书是如何划分22个大类下属的类目了）？对于有理工科需求的读者如何推荐书目？交叉学科的碰撞使原本复杂的工作出现了转变，并且是向好的方向转变，这样的吸引力是完全足够的。04图书情报跟情报有关系吗？就知道肯定会有人有这样的问题!!!图书情报不是让大家当“特务”啊同学们（疯狂敲黑板!!!），把谍战片的画面从脑子里面拿出去，丢掉!!!就像第一个问题里面所说的，图书情报发展到现在，它的研究领域几乎都是在“图书中的情报”这一范畴发展出来的，无论是数据挖掘，还是信息系统这样更偏向技术性的工作或者说技能，也都是为了那句话服务的，当然“图书”的范畴也相应地扩大到互联网。也就是说图书情报是寻求众多信息中有用的蛛丝马迹，而不是窃取信息，窃取信息是违法的！话说回来，或许在“剧本杀”中有意料之外的作用（手动狗头）。对于想做“特务”的同学，出门左转不送!!!05图书情报真的值得我们跨考吗？要不要跨考图书情报，其实看的是大家对它未来的就业感不感兴趣，大家千万不要因为它竞争压力小，就贸然选择它，至少在考研白热化的今天，哪个专业考研都是不容易的，所以大家在选择考研专业的时候，第一考虑自己是否真的感兴趣，第二考虑他的难易程度。如果你对图书情报有兴趣，并且打算跨专业考研，那选择这个专业就是不错的。

考研冷门专业考研是改变命运和积累知识的一种非常可靠的途径，在考研择校择专业的过程中，热门专业报考人数多，分数高，不少人难以考取，今天我们详细说下考研冷门专业之情报学！何为情报学？情报学情报学不是我们字面理解的“情报学”，情报学（information science）是一门综合性的学科，是研究情报的产生、传递、利用规律和用现代化信息技术与手段使情报流通过程、情报系统保持最佳效能状态的一门学科。情报学的本科专业是信息管理。情报学与图书馆学、文献学以及信息系统学（information system science）都有密切关系，它使人们正确认识情报自身及其传播规律，充分利用信息技术和手段，提高情报产生、加工、贮存、流通、利用的效率。目前，国内情报学研究的前沿包括：大数据分析、数据挖掘与知识服务、数据耕耘与知识成长、数据库知识发现、虚拟社区中的信息传播与演化规律、小世界现象与社会网络分析、信息的自组织与序化研究、语义知识组织与认知检索、云存储与云服务等。情报学属于管理学的范畴，目前情报学专业研究生毕业授予管理学学位。情报学目前国内开设情报学专业的高校有哪些？通过对各个高校官网查询，目前国内开设情报学专业的高校一共有69所，北京市：北京大学、中国人民大学、北京航空航天大学、中国农业大学、北京协和医学院、北京师范大学、中国科学院大学、中国科学技术信息研究所、中国农业科学院、中国航空工业总公司第六二八研究所、中国中医科学院、中国人民解放军军事医学科学院、中国国防科技信息中心；上海市：华东理工大学、同济大学、上海交通大学、华东师范大学、海军军医大学、上海社会科学院；天津市：南开大学、天津大学、天津师范大学；河北省：河北大学、中国人民武装警察部队学院；山西省：山西大学、山西财经大学；辽宁省：中国医科大学；吉林省：吉林大学、东北师范大学；黑龙江省：黑龙江大学；江苏省：南京大学、南京航空航天大学、南京理工大学、河海大学、南京农业大学、解放军国际关系学院；浙江省：浙江大学；安徽省：安徽财经大学、陆军军官学院、解放军电子工程学院；福建省：福州大学、福建师范大学；山东省：山东科技大学、青岛科技大学、济南大学、山东理工大学；河南省：郑州大学、新乡医学院、郑州航空工业管理学院、解放军信息工程大学、解放军外国语学院；湖北省：武汉大学、华中科技大学、华中师范大学、海军工程大学、第二炮兵指挥学院；广东省：华南师范大学、中山大学；广西壮族自治区：广西民族大学；重庆市：西南大学；四川省：四川大学、西南科技大学；云南省：云南大学；陕西省：西安电子科技大学、第四军医大学、武警工程大学；甘肃省：兰州大学；湖南省：中南大学、湘潭大学。排名比较靠前的有：武汉大学、北京大学、南京大学、中国人民大学等。就业情报学的就业方向是哪些？情报学研究生的就业前景是非常不错的，目前的就业方向：信息咨询公司、大型企业、信息资源开发与服务公司、政府机构、情报研究所、高校与公共图书馆从事信息管理、信息开发、信息咨询与服务、相关学科的科研和教学工作及其他相关工作。 收入的话 ，就不好说了，跟个人能力有一定的关系。

在当下严峻的就业形势下，很多应届大学毕业生或迫于就业压力、或困于家庭力荐，亦或者是随大流报名参加了2020届研究生招生考试。时值10月下旬，各高校报名通道陆续关闭，紧张的备考季正式来临，所谓“埋头赶路，也要抬头看路”，在千军万马过独木桥的可预知的将来，2020届的考研前景究竟如何?期前瞻经济学人APP“明知故问”栏目，就将与你共同探讨这一话题。关于竞争 --- 更多报名 更少录取既然要考试，就肯定少不了竞争。如同近日有关国考报名的热闻，个别岗位达到了千里挑一的报考难度，对于2020届考研的同学来说，这份竞争压力同样不小。根据教育部发布的《学位与研究生教育发展“十三五”规划》，中国将在2020年建成亚太区域研究生教育中心，在学研究生总规模预计将达到290万人，其中专硕招生占比达60%左右。按照2017年全年研究生教育招生80.5万人，在学研究生263.9万人(包括推免和博士)，毕业生57.8万人的数据推算，要实现2020年在读研究生290万人的规模，则每年的招生人数增幅要接近5%。而现实数据是，2017年考研报名人数达到201万，较2016年增长24万，2018年较2017年增长37万达到238万，2019年较2018年增加52万达290万，因此，保守预计2020年考研人数将超过300万。一边是更多的报考人数，而另一边，是更少的招录名额。根据前瞻经济学人APP的观察，随着研究生招生制度改革的深入，越来越多的学校和科研院在招录研究生上有了更多自主权，推免生占比越来越高，且越往头部高校，形势愈加明显。以北京大学为例，2018年研究生招录中，前沿交叉学科研究院计划招收75人，拟接收推免生65人，占比87%;教育学院计划招收40人，拟接收推免生36人，占比90%;而工学院、体院教研部、分子医学研究所、燕京学堂等院系更是100%招收推免生。同在北京的另一所著名人文院校 --- 中国人民大学，近4年推免生的数量也不断增长，到2018年，人大推免生达到了1566人，占比50%。按照教育部的相关规定，高校招收推免生数量不得超过本单位硕士研究生招生计划的50%，各专业必须留出一定比例招生计划用于招收统考考生。但是根据近几年的数据来看，部分名校推免生招收比例已经接近或超过教育部规定的50%。对于还需要通过12月底的考试获取研究生入学资格的考研党来说，虽然报名时间已经过去，但明白这一趋势，增加紧迫感，还是很有必要的。关于专业 --- 新经济下有新选择根据2019年3月的一份万人调研数据显示，39.96%的考研党选择考研主要是考虑到个人发展与就业前景，还有21.29%表示是考虑到专业前景。当下，世界正处于技术变革的关键时期，5G、AI、自动驾驶、量子计算等影响未来企业与行业发展方向的关键技术正处于突破的关键期，如果考研专业能够与之相对口，无疑这是未来就业的最优解。早在此前的7月23日，“华为百万年薪招聘少年天才”的新闻就引发社会热议，由任正非签发的华为总裁办邮件显示，华为对钟钊等8名2019届顶尖学生实行年薪制，年薪从89.6万到201万元不等。而研究这些百万年薪少年天才的院校专业，多数都是与云计算、人工智能、算法等高度相关。早在人工智能行业大规模起步的2016年，工信部教育考试中心副主任周明就曾透露，中国人工智能人才缺口超过500万人。稀缺性难题不仅出现在中国，旷视科技某部门负责人对北青报记者表示：“人工智能专项人才在全球范围来说都是稀缺的、供不应求的。”稀缺，意味着强需求与高薪水。专业从事互联网招聘研究的BOSS直聘研究院出具的相关报告佐证了这一说法，数据显示，2019年第二季度平均薪资最高的15个岗位全部被前沿技术岗位垄断，其中绝大多数都与人工智能有关，“推荐算法”以平均薪资36950元登顶最高月薪岗位，数据架构师、搜索算法、架构师等薪资也都超过3万元，此外，深度学习、机器学习、算法工程师、图像算法、自然语言处理、语音识别、数据挖掘等专业都榜上有名，行业平均月薪超过2万元。因此，对于2020届的考研党来说，如果能够平衡自己的兴趣特长与当下的市场需求，进而选择一个紧贴当下热门的专业，在可预见的将来，将会是前景最佳的选择。根据前瞻经济学人APP的观察，教育部在研究生专业开设上，也针对当前社会需求做了部分调整，研究2018和2019年新增硕士学位点的数量，可以发现工学类专业学位点新增的最多。图为：2018年各学科门类新增一级学科硕士点占比 数据来源：中国教育在线在考研人数大增的情况下，工学类新增一级学科硕士点的增幅要远大于文学、艺术类，这一趋势也必将深刻影响到2020届研究生的招考形势。此外，根据前瞻经济学人APP的观察，由于近几年工科招生人数的扩充远超其他专业，因此分数线不论是单科还是总分，整体上都有不同幅度的降低。反观文科类、艺术类专业，国家线就呈现上涨态势，且涨幅颇大。已经备考文科、艺术类专业的考生，必须要注意到这一差别，注重国家线的同时，也必须把握好目标院校的录取线的涨跌趋势。关于类型 --- 学硕与专硕关于考研，新形势下还有一种趋势需要被重视，那就是专硕与学硕的区别，理解这一趋势，可以更好的帮助到考研后期的调剂问题。自“十二五”开始，为更好的适应社会需求，教育部提出了积极发展专业硕士研究教育(即专硕)的目标，并且在招生名额上有所倾斜。数据显示，从2011年到2016年，专业硕士的招生比例已经从32%上升到47.41%，到了2018年，部分地区部分院校的专硕报考人数已经超过了学硕：2017年北京报考专硕人数首次超过50%，达到52.2%;2017年湖北省报考专硕人数为58097人，较2016年增加7108人，并首次超过了学硕报考人数。2020年考研人数将继续增加的同时，报考专业硕士的比例也会保持增长。而从录取比例来看，2016年全国考研报考人数中，专业学位考取概率为0.27，学术学位考取概率为0.35，也就是说，同学硕相比，专硕考取难度更大，且随着推免生比例越来越大，大幅挤占了学硕名额，使得更多的考研党不得不被动选择专硕，因此对于任何报考专硕的小伙伴来说，2020届考研都需要把握这一变化，明确专硕考研难度大概率会更难，做好充分的备考准备。由上小结，在考研报名季行将结束的当前节点探讨2020届考研前景，更多的是起到勉励、警醒的作用。通过上述竞争、专业以及研究生类型的探讨，前瞻经济学人APP希望2020届考研的小伙伴在明晰专业发展态势的前提下，能体会到日渐严酷的竞争态势，配合自己选择报考的研究生类型，更有针对性地备考以及调整心态。考研是一场持久战，看准了自己选择的方向，还请坚定地向前，再向前。以上便是本期前瞻经济学人APP对于“明知故问|考研季来临，2020届考研前景如何?”问题的解读。本文参考资料：考研阅读(公众号) 《2020届研究生会扩招5%?2020考研的这7个变化你必须要知道!》中国农业大学论坛 《【前瞻】2020年该不该考研?行情预测分析... 》