统计学考研究生方向

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！

当前正处在大数据时代，而数据分析是大数据技术体系中的重要组成部分，也是数据价值化的主要方式之一，所以未来从事数据分析工作是不错的选择。数据分析可以选择两个大的专业方向，一个是统计学专业，另一个是大数据专业，另外不少计算机相关专业、金融领域相关专业和数学领域的相关专业也都有数据分析的细分方向。随着数据分析的重要性日益体现，现在不少专业也都增加了数据分析的细分方向，比如经济学、社会学、医学等专业都陆续开设了与本专业相关的数据分析方向。具体选择哪个专业需要根据自身的知识结构来决定，最好能够结合本科专业进行选择，这样在备考的时候会轻松一些。如果本科是计算机相关专业，那么可以选择的余地是比较大的，计算机应用、计算机科学与技术、软件工程等专业都有数据分析的细分方向，当然统计学和数学专业也是如此。在大数据领域，数据分析通常有两种方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，两种数据分析方式同样重要。学习数据分析通常需要具备一定的数学基础、统计学基础和计算机基础，其中数学基础是相对比较重要的，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学相关课程，包括高数、线性代数、概率论等内容。以机器学习的数据分析方式为例，需要具备算法基础和编程语言基础，机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。当前机器学习的数据分析方式是比较流行的，相关领域的研究也在逐步推进。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！

随着大数据相关技术的发展，统计学目前受到了广泛的关注，对于一部分想从事大数据领域相关岗位，但是又不想从事编程工作的学生来说，选择统计学方向的研究生是不错的选择。如果要跨考统计学专业的研究生，需要具备一个扎实的数学基础，因为统计学本事就是数学的一个分支，需要用到大量的数学知识。除了要具备扎实的数学基础之外，在备考的过程中还需要注意以下几个方面的问题：第一：根据自身的学习能力选择目标高校。研究生阶段的教育对于高校的资源整合能力有较高的要求，资源整合能力对于研究生的培养质量会有较大的影响，所以考生都希望选择重点大学作为考研目标，但是由于目前考研的竞争比较激烈，对于跨考生来说，一定要根据自身的学习能力选择目标高校。另外，可以重点关注一下财经类高校，不少财经类高校的统计学专业往往也具有较强的实力。第二：重视专业课的学习。统计学专业的专业课考试还是具有一定难度的，所以对于跨考生来说，一定要重视专业课的学习，如果能够有专业人士指导一下，在学习的初期会起到较大的作用。对于跨考生来说，在学习专业课的过程中最好能与专业课老师保持沟通。第三：制定系统的复习计划。按照历史经验来看，跨考生一定要有较为充足的准备时间，同时制定一个适合自己的复习计划，在具体复习计划的制定上，要参考一下老师的建议。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，对于统计学相关专业的本科生来说，如果未来想进入人工智能领域发展，考研时可以选择计算机相关专业，在大的方向上可以选择大数据、计算机视觉、自然语言处理、知识表示等。长期以来，人工智能领域的专业人才培养都是以研究生教育为主，虽然当前不少高校在本科阶段也设立了人工智能专业，但是目前要想获得更强的岗位竞争力，读研是比较现实的选择。统计学是大数据的三大基础学科之一，在当前的大数据时代，统计学的本科生也会接触到越来越多的大数据知识，所以统计学专业本科生读研选择大数据方向是比较不错的选择，而且大数据与人工智能之间也有非常紧密的联系，不少大数据方向的研究生，毕业后也会选择进入人工智能领域发展。统计学专业学生进入计算机专业读研之后，一定要重视自身实践能力的提升，尤其是程序设计能力，当前人工智能领域的岗位对于程序设计的要求还是比较高的。虽然早期人工智能领域对于算法工程师的程序设计要求并不高，但是当前算法工程师的岗位竞争还是比较激烈的，一方面岗位比较少，另一方面能力要求也在不断提升，这一点对于数学和统计学专业出身的学生来说，一定要引起重视。最后，如果明确了读研时要选择计算机专业，在本科阶段除了要重视考研所涉及到的专业课之外，还应该适当拓展一下自身的专业知识面，这对于考研复试也有比较重要的影响。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！

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，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！

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！

首先，当前计算机专业是考研的热点，即使是计算机专业的同学考研本专业，也存在较为激烈的竞争，所以对于跨考生来说，难度还是相对比较大的。统计学专业在知识结构上与计算机专业有较多的重合点，所以不少统计学专业的同学会跨考计算机，而且也有不少同学顺利上岸了。统计学专业跨考计算机虽然难度比较大，但是如果早做准备，同时为自己制定一个较为系统的复习计划，还是有机会成功的。按照历史经验来看，统计学跨考计算机要想降低考研难度，应该注意以下几个方面的内容：第一：重视目标学校的选择。对于跨考生来说，首先要重视目标学校的选择，最好能够立足于本学校来选择目标学校。在选择目标学校时，尽量选择初试考察科目相对比较少的学校，这样也会降低复习的压力。如果跨考生选择考408的高校，复习压力还是比较大的，这一点一定要慎重。第二：重视复习环境的打造。跨考生一定要重视为自己营造一个较好的复习环境，最好能够得到专业老师的指导，这对于提升复习效率还是有较大帮助的，同时也会有一个更合理的学习计划，这一点在复习的初期更加关键。当前可以重点利用一下网络这个复习渠道，一方面成本比较低，另一方面也比较方便。第三：重视方向的选择。统计学专业跨考计算机专业，可以重点考虑一下大数据、机器学习相关方向，一方面知识结构契合度比较高，另一方面导师也比较欢迎统计学专业的学生。最后，对于统计学专业的同学来说，考研时也可以立足于本专业选择与计算机相结合的方向，比如统计学当前也有培养大数据方向研究生的能力。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！

对于一部分准备考研的学生来说，无法确定具体的考研专业也具有一定的普遍性，要想选择一个适合自己的考研专业应该从三个方面入手，其一是首先考虑自己的本科专业；其二是根据自身的知识结构和兴趣爱好来选择考研方向；其三是根据当前社会对于人才需求的趋势来选择考研方向。当前的考研竞争还是比较激烈的，所以考生在决定考研的时候，应该首先考虑自己的本专业，这样会有一个相对轻松的复习过程。在研究生教育阶段，很多专业之间都会存在交叉合作的现象，比如经济学、统计学专业的研究生也可以选择大数据相关方向，所以可以在立足本专业的基础上选择自己比较感兴趣的方向。以计算机专业为例，有不少计算机专业的研究生在选择研究方向的时候会选择与金融领域相结合的方向，未来也会从事金融领域的相关岗位。如果对于本科期间的专业不感兴趣，同时也没有更多的研究方向可以选择，那么也可以考虑跨考，但是跨考的范围不应该有太大的跨度，应该结合自己的知识结构来确定具体方向，比如数学、统计学专业的本科生，可以考虑跨考计算机专业的研究生。在选择具体方向的时候，也可以重点考虑一下自身的能力特点和兴趣爱好。最后，在决定考研方向的时候，也应该考虑一下当前社会对于人才的需求趋势，虽然专业本身并没有好坏之分，但是不同专业的热度是不同的，有的专业就业情况会好一些，而有的则会相对差一些，比如目前大数据、人工智能等方向的研究生往往更容易实现就业，而且薪资待遇往往也比较高。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！