欢迎来到加倍考研网! 北京 上海 广州 深圳 天津
微信二维码
在线客服 40004-98986
推荐适合你的在职研究生专业及院校
新入学的研究生想学习大数据和人工智能应该如何入手和不欲出

新入学的研究生想学习大数据和人工智能应该如何入手

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!

爱民

大数据与数据挖掘方向的研究生在读研期间需要学习哪些内容

首先,大数据与数据挖掘是一个大的研究方向,在这个大的研究方向下还有很多细分研究方向,研究生要结合自己所处的科研环境(课题组),以及导师的具体要求来制定学习方案。对于大数据与数据挖掘方向的研究生来说,在制定学习计划时,要结合自己未来的发展规划,如果要从事开发岗位,那么需要重点关注三方面内容,其一是编程语言的学习,当前开发岗可以重点学习一下Java,其二是大数据平台的学习,大数据平台的内容比较多,学习周期也相对比较长,其三是积累行业场景知识,大数据开发与行业场景的结合非常紧密。目前对于硕士研究生来说,选择主攻开发岗位会更容易实现就业,而且开发岗位的人才需求类型也比较多元化。随着工业互联网的落地应用,未来产业领域会释放出大量的高端应用型人才需求,所以如果没有继续读博的计划,一定要重视多做一些与产业领域相结合的科研实践。如果未来要从事算法岗,那么也需要重视三方面内容的学习,其一是编程语言的学习,当前编程能力对于算法岗位也是比较重要的,算法工程师也需要完成一些程序设计任务,其二是算法相关知识的学习,其三是机器学习知识,包括深度学习等内容。近几年算法岗的竞争还是比较激烈的,但是进入到2021年之后,算法岗的需求有所复苏,未来可能呈现出一个温和的上升趋势。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、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!

刹那

一名大数据专业研究生的自述:跟上这个时代是挺好的事

走进经济生活里的一切导读:2016年2月,教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业,北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首批获批高校。次年,又有32所高校获批。此次248所高校获批“数据科学与大数据技术”专业,几乎是前两次获批高校的8倍。来源丨21世纪经济报道(ID:jjbd21)记者丨王峰 北京报道图片来源/ 图虫创意(资料图)“没有什么行业是没有数据的”“我认为没有什么行业是没有数据的。”清华-伯克利深圳学院数据科学与信息技术专业一年级硕士生王宇杰说。 他在去年9月从一名工科本科生跨学科进入了大数据专业。大数据专业正成为时下火热的高校新增专业。在4月28日举行的教育部新闻发布会上,教育部高等教育司副司长范海林介绍,2017年全国高校备案专业中,新增数据科学与大数据技术专业点250个,同比增加了近7倍。从中国人民大学、北京师范大学、厦门大学等知名大学,到一些地方院校均投入了这股热潮。王宇杰大二时在一次展会上不经意接触到了一款大数据可视化软件Tableau,由此对大数据产生了浓厚的兴趣。通过Tableau,王宇杰感受到,数据分析这个行业的潜力无可限量。随着移动互联网大数据时代的到来,数据量正在不断增长。未来,更多人将学会分析数据,并将数据的洞察运用到工作和生活中的方方面面。数据分析会从小众走向主流,人人都可以成为数据分析师。接下来的大学时间里,他参加了一些数据科学家训练营,和一些商业机构组织的训练营,还在慕课网站上自修了国外大学的大数据课程。他在2016年的Tableau可视化分析争霸赛北京赛区比赛中拿到了第一名。Tableau可视化分析争霸赛是全球可视化数据分析人士的年度饕餮盛宴,每年都会成千上万数据狂人参加这一比拼。这其中,既有来自各行各业的数据分析专家,也有像王宇杰这样的数据爱好者,而王宇杰是获奖选手中唯一一名大学生。通过这些活动,王宇杰结识了这个一不断壮大的数据分析社区,也让他对这个行业更加充满热情。大四时,王宇杰得到了保研的机会,“国内开设大数据方向研究生专业的大学并不多,主要有清华大学、北京大学、复旦大学、北京航空航天大学等,这是当时比较知名的几个高校。”王宇杰说。王宇杰得到了北大和清华的offer,权衡之后,他选择了清华-伯克利深圳学院,这是清华和伯克利合办的硕士研究生项目,不仅可以在清华拿到数据科学学位,还有机会到美国加州大学伯克利分校去进行为期9个月的学习,同时拿到相关学位。“我是清华-伯克利深圳学院招收的第二届硕士生,也就是说,大数据专业其实是一个非常崭新的学科,在我申请的那一年,相对来说,大家对这个概念还不是特别了解,当然已经有一定数量的申请者,远超我们实际录取的人数,但并不是那么的火爆。”王宇杰说。“到了我下面那届,就是招收第三届硕士生的时候,竞争就变得异常激烈,在短短一年时间里,这个专业成为了大家认可的非常有潜力的专业,大批的工程本科生,或者是数学、经济方面的学生开始申请我们这个方向,因此录取率直线下降。个人感觉在近几年内,竞争会变得越来越激烈。”他说。清华-伯克利深圳学院的数据科学与信息技术研究中心设有6个实验室,分别为传感器与微系统实验室、纳米器件实验室、物联网与社会物理信息系统实验室、未来互联网研究实验室、大数据实验室、智能成像实验室。“我想一般人会认为我们专业课的名称会比较高大上,像大数据分析、大数据基础等,的确会有这些,但从本质上来说,我认为我们学的课程跟数学、工程学这些基础学科没有太大区别,当然加入了一些新兴科技的课程,比如现在很火的深度学习、人工智能。”他告诉记者。王宇杰进入了智能成像实验室,学习和科研课题是关于计算机视觉。“用一句话来概括,我们要做的是赋予计算机人的视觉能力。怎么理解呢?以后是一个有大量机器人存在的世界,而机器人要跟人类进行交互,做一些基本的工作,必须要有视觉能力,看得懂周围的环境,所以我们做的事情就是通过技术的方法让计算机拥有人的这种视觉能力。”他说。热门专业:数据科学与大数据技术图片来源 / 新华社(资料图)3月21日,教育部公布了2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。在新增备案本科专业中,“数据科学与大数据技术”最为热门。根据统计,共有250所高校新增“数据科学与大数据技术”专业,其中包括中国人民大学、北京师范大学、厦门大学等19所教育部直属高校。河南省21所高校新增该专业,为最多的省份。河北、山东、安徽、广东、江苏等省也有较多高校成功获批。2016年2月,教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业,北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首批获批高校。次年,又有32所高校获批。此次248所高校获批“数据科学与大数据技术”专业,几乎是前两次获批高校的8倍。该专业备受高校青睐与国家大力支持大数据产业发展及该产业人才奇缺相关。国务院2015年8月曾印发《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,明确鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业,重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。根据教育部上述2017年度高校本科专业备案和审批结果,此次共有60所高校获批“机器人工程”专业。“机器人工程”专业大热的背后,是人工智能行业的持续发展。3月6日,南京大学官网正式发布新闻,经研究决定,南京大学正式成立人工智能学院。今年政府工作报告中四次提及“智能”,并特别指出要“加强新一代人工智能研发应用”、“发展智能产业”。值得注意的是,从清华大学到地方高校,大数据专业成为普遍的时尚。“清华或者其他一般院校,在这个领域里对科研的贡献会有差异,但事实上,在如今的大环境之下,大家都想跟上时代潮流,所以我认为无论处于怎样的研究水平,敢于去跟上这个时代,就是挺好的一件事情。”王宇杰说。“大数据是一个概念,它包含的范围非常广,不同的专业方向,对外显示的名称可能都是大数据分析、大数据工程与技术,但是整个产业其实非常庞大,从前到后拥有一个很大的产业链。”他说。“我认为数据分析师这个称谓已经太过宽泛了,我觉得这个行业需要细分,未来会有专门做算法的工程师,专门做硬件实现的工程师,以及专门做理论推导的科研人员等。”他说。(编辑 戴春晨)

初学者

计算机专业研究生该选择大数据方向还是机器学习方向

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!

色戒

考研大数据,看完我默默哭了会儿

对于考研,小可爱们了解多少呢?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...下面小编将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,实有几分无奈据调查,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。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。

几死

在普通大学读大数据方向研究生是否有前途

首先,如果有明确的读研计划,在普通大学读大数据方向研究生是完全可以的,一方面当前大数据领域的高端人才(包括高端应用型人才)比较短缺,未来的就业机会比较多,另一方面大数据领域的发展空间也比较广阔,选择在大数据领域发展会更容易整合大量的行业资源,从而促进自身的快速发展。在普通大学主攻大数据方向,需要重点关注以下三件事:第一:注重细分方向的选择。大数据是一个庞大的生态体系,大数据领域也有很多细分方向,在选择具体方向的时候,一方面要紧跟当前的技术发展趋势,另一方面还需要考虑到学校和导师的优势方向,选择这些优势方向会有一个更好的学习体验。当前可以重点关注一下大数据与人工智能深度结合的方向,这些方向的前景还是不错的。第二:重视论文。对于名校的研究生来说,可以有资格把论文放在第二位,但是对于普通高校的研究生来说,论文对于后续的就业和读博都是比较重要的,所以还是应该重视论文,最好能够在研一期间就发一篇核心,以后再逐渐向高级别刊物发起冲击。论文的质量和数量能够在一定程度上说明自己的科研能力和创新能力,普通高校的研究生可以通过论文来实现逆袭。第三:重视实践开发能力。从近两年研究生的就业情况来看,实践开发能力还是比较重要的,尤其从事大数据开发岗位更是如此。当前算法岗位的数量有所下降,竞争也比较激烈,所以不少大数据方向研究生会选择从事开发岗位,而要想获得高附加值的开发岗位,应该重视自身实践开发能力的培养。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,或者私信我!

爱之尽

计划跨考大数据方向研究生,读研时需要注意哪些内容

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!

砉然响然

读大数据方向的研究生和参加大数据分析课程该如何选择

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!

爱情戏

研究生遍地都是?大数据告诉你:研究生所占比例超乎你想象

研究生(硕士、博士)已然是教育界的香饽饽学位,随着近些年我国综合教育实力的不断加强,研究生规模逐渐在扩大化。我经常会听到有些人说本科生遍地都是、研究生一抓一大把,似乎在旁敲侧击地证明读书与学历变得轻量化、没那么重要了,那么事实情况真的是这样吗?到目前为止,我国每年高校应届毕业生高达900万,经常有段子说现如今3000元都难以招来一个农民工,然而却可以招来大学生。这也从侧面道出了部分大学生的无奈,于是便兴起了考研大军。据统计,今年考研人数已接近300万人次,仅仅过去一年就激增50余万,这时候就更有人爆料称研究生也不值钱了,毕业之后还不是一样打工?然而,你却并没有看到研究生报录比,拿最近一年来说,报考人数290万,而录取人数却为72万,报录比为4:1。举个更形象的例子,假设我们国家人口为15亿,那么研究生学历的人数比例为0.54 %,这也就意味着每10000个人中有研究生学历的为54人。不知道大家对0.54 %这个数字有没有概念,那么你还在担心研究生一文不值吗?虽然其规模是在扩招,然而遍地都是研究生这个说法显然过于夸张。一些人为什么会有研究生遍地都是这样的看法呢?那是因为不同的人所处的圈子不同而已。如果你是一名普通工人,那么和你工作的同事基本上都是普通工人;如果你高中毕业就出去混社会,就会发现,其实没见过几个读硕士的,还是很稀有的;如果你读了硕士,就发现周围认识的人好多都是硕士,烂大街了,学校路上都是硕士;因为你根本不怎么会接触到那些大学都没怎么读的人,就像强了就不会接触很弱的人,就会觉得周围都是强者。你只需要永远记住在任何年代,知识与学历都是至关重要的,它可能是一块敲门砖。如果没有这块砖,在你前行的路上可能就会多出一块绊脚石。所以,我们没有理由去说诸如以上观点的理由,我们只需全力以赴即可,到时候理想的花朵自然盛开。

人伦虽难

2018全国考研大数据

请问您准备考研吗?原因是什么呢?湖南理工大学(张非凡):在准备考研,因为想提高自己的竞争力,现在本科就业竞争力真的太大了。天津工业大学(钟明明):是的,想考艺术类的。近日,中国研招网发布了2015年-2018年考研的相关趋势数据,从数据可以看出,近3年每年的研究生增长率在6%-7%之间,从左图可以看出2018年研究生报名人数是近四年最多的。近三年的增长率保持平稳的百分比。1.高学历趋势化,本科学历的竞争力削弱,大多本科毕业生就业压力大,想通过考研提升自身的竞争力;2.名校情结在考研人数中占了很大比重,很多学子都有心中的名校情结,想通过考研实现;3.2017年在职研究生首次纳入统考,往届生考研人数增加,这三点是近四年历年研究生的人数增长情况稳步上升主要原因。女生的考研人数一直是历年社会的热点话题,从上图可以看出近几年女生考研的人数增长趋势比男生迅猛,达到了60%。以北京为例,非全的考研比例呈逐年上升趋势。MBA、会计、法律硕士(非法学)等依然是报考的热门专业,前三甲的地位不动摇。