作为一名研究生导师,我来探讨一下这个问题。首先,在当前的大数据时代背景下,对于应用统计学专业的学生来说,可以重点考虑一下大数据方向,原因有以下三点:第一:统计学是大数据的重要技术组成部分。大数据的技术基础包括三大方面,分别是数学、统计学和计算机,所以统计学专业考研大数据方向是比较适合的选择之一。应用统计学本身与大数据的联系也比较紧密,目前大数据场景分析就会采用大量的应用统计学知识。第二:大数据发展前景广阔。当前正处在大数据时代背景下,在大数据技术的带动下,物联网、云计算和人工智能等技术也取得了一定的发展,所以大数据技术不仅自身开辟了新的价值领域,同时也是推动科技发展的重要动力之一,所以未来大数据领域具有广阔的发展前景。第三:人才缺口大。虽然大数据技术经过了多年的发展,目前在技术体系上已经趋于成熟,但是大数据行业目前的人才缺口依然比较大,而且主要集中在研发领域。在产业互联网即将落地到广大传统行业的当前,大数据研发型人才将会有更多的行业需求。由于目前人才缺口比较大,所以薪资待遇也比较高,从近些年来大数据专业研究生的就业情况来看,整体薪资待遇还是比较可观的。大数据专业虽然需要学习的知识量比较大,但是由于大数据技术体系已经比较成熟了,所以研发过程也会相对比较系统,未来可以从事的岗位也有更多的选择,比如既可以从事数据分析、挖掘等岗位,也可以从事大数据平台研发等岗位。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!
随着大数据的火热,机器学习越来越火,统计专业也得到重视,因此报考统计专业的人数越来越多。同时对于很多考生而言,专硕应用统计相对于学硕统计学性价比更高,再加上今年数学三尤为简单,130+的考生尤其多,造成了今年应用统计考研是一个特别困难的年份,就算你考了400+,也许现在的你还在寻找调剂的院校,这是一个令人心酸的消息。北京大学是一个良心大学,将考生的成绩排名都公布出来了,相对公平很多,我们可以分析一下数据。北京大学金融专硕一共123人报名参加考试,缺考人数14人,剩下109人,其中400分及以上一共9人,最高分433分。北京大学应用统计专硕一共240人报名参加考试,缺考人数60人,剩下180人,其中400分及以上一共51人,最高分446分,学校预计录取12人。当然有读者说,其实北京大学并非特例,根据消息,今年绝大多数院校,应用统计专业分数都偏高。2019应用统计考研——“困难”的一个年份,国家线就快出来了,祝考生好运!
首先,在当前的大数据时代背景下,应用统计学专业是不错的选择,未来的就业空间和上升空间也都比较广阔。应用统计学作为统计学领域的三大主要研究方向之一,主要的知识结构集中在三部分,分别是数学课程、统计学课程和经济学(行业类)课程,所以学习应用统计学专业需要具备扎实的数学基础。另外在当前的大数据时代背景下,应用统计学专业也增加了一部分大数据相关知识的讲解,涉及到大数据分析、大数据呈现等内容,目前有不少从事大数据场景分析的技术人员就是应用统计学专业毕业的,所以在未来大数据落地应用的驱动下,该专业的就业前景还是比较不错的。从就业渠道来看,应用统计学专业的就业渠道还是比较多的,比如统计部门、银行、保险公司、证券公司、通信公司等都是比较常见的目标就业单位,在当前大数据技术的推动下,未来该专业毕业生的就业渠道将得到进一步的拓展,将全面拓展到互联网企业以及广大的传统行业,简单的说,未来只要有数据的地方,就需要应用统计学的专业人才。从岗位附加值来看,应用统计学相关的工作岗位目前还是具有一定优势的,而且未来的岗位附加值会进一步提升,主要原因是大数据将逐渐推动数据价值化的进程,会进一步提升数据的价值含量,随着新的价值领域被逐渐开辟,统计学相关岗位的价值将逐渐升高。相信在产业互联网全面发展的推动下,应用统计学专业毕业生的薪资待遇将不断提升。最后,如果想进一步提升职场竞争力,可以考虑读一下大数据方向的研究生。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!
现在大三的考研学生已经全部进入的复习状态,无论是在家里复习,还是留在学校复习,都向着同样的目标前进。因为去年考研的报考人数已经发到290多万,因此今年的考研人数突破300万,也是大概率的事件,这也意味着竞争将会变得更加激烈。现在已经是7月末,那么考研的同学基本上就要确定自己所考的专业以及学校情况。笔者从往年的报考人数以及录取比例看出以下三个专业招收的研究生不多,但因为热门,所以竞争非常激烈。如果想要报考写三个专业的研究生,同学们就需要谨慎考虑,难度不是一般的大。一、会计学高校的会计学的研究生一般分为学术型硕士和专业型硕士,前者是三年制,后者是两年制。无论是哪个类型的会计硕士,竞争都很激烈。因为报考这个专业的学生除了本专业的学生外,还有数学、审计等跨专业过来的学生。由于会计学的研究生毕业后,会成为会计行业的高级人才,薪酬待遇都不错,所以重点大学的会计学硕士的复试线是非常的高。二、金融学在高考阶段,金融学就是一个非常热门的专业。在考研阶段,也是同样如此。金融学本科阶段基本学的都是宏观理论知识,如果学生直接就业,那么一般只能进证券机构做销售,做底层的工作。所以金融学专业的学生基本都会选择继续深造,获得研究生学历,成为高级人才。也正是因为如此,使得报考金融类专业的学生数量非常庞大。特别是现在互联网金庸的兴起,使得一些理工类专业的学生也会报考金融学相关的硕士,这也使得竞争变得更加激烈。三、应用统计学在2019年的考研中,很多高校应用统计学的复试分数线是让非常多的人的都感到意外的,因为它实在高的有点离谱。比如2019年中国人民大学、中山大学以及复旦大学等,应用统计学硕士的复试分数线都明显出现较大幅度的增长,让原本以为能够进入复试的学生都感到绝望。现在到2020届的学生选专业,那么应用统计学是否还值得报考,这是需要谨慎考虑的。或者说是否为了考应用统计学硕士,而放弃竞争激烈的211高校,这也值得思考。以上三个专业每年都是属于考研报考“大户”,而且录取率极低。即使能够进入复试,淘汰的几率也很大。因为这些专业很热门,被调剂到其他高校的概况也比较小,很多考生最后也是落榜。财经类的211高校以及综合类的985高校,这三个专业都很热门。大三的学生在选择这些专业前,最好根据自己的复习状态以及后半年的复习规划,充分考虑清楚,再决定是否报考这些专业以及相关的学校。
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!
大学四年考研是一件说起来容易,但是做起来并不是很容易的事情,这期为大家推荐一些相对比较容易考研的专业方向,即使你不在这个专业,跨专业考研难度也不并是很大。第一、哲学专业本专业研究生的考研难度并不是很大,主要是因为知识多以记忆和背诵为主,只要下功夫,考个985院校为并不是很难的事情,再加上国家对于核心价值观等政策宣传的重视,未来哲学专业的研究生、博士生就业还是比较理想的。哲学专业课程体系包括公共基础类课程、通识类课程、专业理论课程、实践教学环节、毕业论文。课程应重视课堂教学和课余讨论环节,鼓励学生积极参与讨论。讨论环节应当视课程内容占有一定比例。课程体系中应当包含创新创业类课程,鼓励学生创造性学习和自主学习,创新创业类课程可以纳入学分体系,具体学分比例由各高校自行规定。第二、翻译专业这两年随着社会发展的需要,国家鼓励非外语专业的人才报考翻译专业的研究生翻译不仅需要有高强的语言能力,还需要有宽阔的知识面,在未来的对外交往中,发挥着非常重要的作用。翻译专业旨在培养德才兼备、具有创新意识与国际视野的通用型翻译专业人才,能够胜任外事、商务、教育、文化、科技、军事等领域中一般难度的笔译、口译或其他跨文化交流工作,能成为国家哲学、社会科学走出去战略,引进国际先进技术与文化的生力军。第三、会计学专业这个专业近年来是跨专业考研人数最多的,大多数学生在本科学统计学、财务管理、金融学、国际贸易这样的专业,所以跨专业的考研难度并不是很大。会计学专业培养具备管理、经济、法律和会计学等方面的知识和能力,能在企、事业单位及政府部门从事会计实务以及教学、科研方面工作的工商管理学科高级专门人才。会计学专业培养适应现代市场经济需要,具备人文精神、科学素养和诚信品质,具备经济、管理、法律和会计学等方面的知识和能力,能在营利性和非营利性机构从事会计实务以及教学、科研方面工作的应用型、复合型专业人才。这期就为大家分享到这里,大家有什么心得体会,欢迎大家留言分享,我们下期再见!
文|大圣在我国大学里,有许多相近甚至非常类似的专业,乍一看,以为是同一个专业,然而,学习以后才知道,这并不是当初自己要报考学习的专业。就比如说物理学和应用物理学,小白类的考研生很容易选错,自己并没有搞懂两者的区别,看到名字就感觉应该是同一类专业,事实上,选错了专业,意味着以后的你的研究方向就不一样了,你当初想要从事一生的方向就错了。那么,到底哪些理工类专业最容易让人混淆,搞错的呢,一起来看看。1、应用化学 vs 材料化学应用化学学科偏重于研究化学成果转化为能够实用的现实产品,更实际一些,偏向于结合理论知识,动手实践出应用成果,因此呢,在你具备理论知识的同时,还要有过硬的动手能力,尤其是化学实验以及实验设备方面,一定要感兴趣,有实操的渴望。就业方面,以后基本是从事和化学应用相关的企事业单位,比如石油化工、医药制备、商品检验、卫生防疫等等,实际点就是诸如中石化、中石油、制药企业等,就业方向还是很多的,不用特别担心就业问题。材料化学学科则落在材料上,是关于材料研究和使用的原理技术,该学科必须具备强理论知识,具有探索微观化学内容的兴趣,材料化学包括的研究范围很多,例如无机非金属材料、有机高分子材料、新兴复合材料等,而在研究生阶段,就是原理技术的进一步研究,甚至发现新的材料。就业方面就是对金属、陶瓷、高分子材料(如塑料)、半导体或复合材料的深入研究,解密新的材料应用和用途,主要在一些国有大中型企业从事制备、加工、开发利用等工作。2、物理学 vs 应用物理学物理学则比较容易理解,侧重于理论研究,而且研究生阶段,则会有更加深入的研究学习,同时你还必须具备很强的数学知识。就业方面一般都是从事理论的研究、科研技术、大学教学等,一般都是在实验室里,研究所里,选这一个专业的考生要想要自己的人生方向,这就是科学家的道路。应用物理学则注重转化成能够实际使用的成果,更偏向于在理论的基础上转化成可以使用的技术、产品等,实操和探索创新是这个专业所必备的能力。就业方向一般是在工业、交通、邮电、金融、商业等领域的企业单位,用自己所学转化出产品成果出来。3、数学与应用数学 vs 统计学数学与应用数学学习的范围广、知识程度深,一般研究生阶段就会分方向,主要就三个,包括纯数学方面、计算机领域、经济领域。同时这也是个最近比较热门的专业,至少在人工智能、AI方面很受欢饮。就业方面纯数学就是深入研究,属于科学家类型。计算机领域则设计人工智能、物联网、软件的制作开发等。经济方面则是在银行、保险、证券公司等金融机构工作。统计学则有社会经济统计和数理统计之分,看个人爱好,统计学是对统计计算的深入研究和应用,同时还要具备经济学、管理学的知识,重视理论也更重视应用实践。就业方面可在电信、银行金融、保险核算等部门从事统计、概率分析、风险研究等工作,金融分析师、股票投资管理也是这类工作。4、管理科学 vs 信息管理与信息系统管理科学学科偏重于理论学习和分析,是要你以数学思维、计算机思维在管理上给出分析、决策和实施,这个科学更在意理论分析,运用数学计算机思维,在管理上帮其分析实施。就业方面主要是对企业单位经济和数据在计算机化方面的管理,运用这方面知识,帮助公司在数据方面做出更合理的管理和决策。信息管理与信息系统看重于实操,是理论知识应用到实际管理当中,需要具备计算机理论、编程知识,数学知识等,方向大可分为文科和理科方向,文科则是对文献、信息的管理,理科则是计算机应用。就业方面主要就是对企事业单位做系统方面的设计、开发、运营和维护工作。5、海洋科学 vs 海洋技术海洋科学专业包括的范围更广,是对整个海洋系统的研究学习,这其中包括水文、海洋运动、海底地质、海中生物、海洋环境保护、污染监测等,这也涉及到物理、化学相关的知识,是以整个海洋为研究对象。就业方面比较受限制,致力于海洋研究员、海洋科学家的考生可以报考。海洋技术则是针对海洋科学某一方面的研究和技术开发应用,是把技术应用到海洋环境的某一方面,因此对海洋学、地质学、生物学、环境学等也要有一定的知识学习。就业方面则比较广泛,例如在气象局、海洋局、交通部门、军事部门、开采石油的海上平台等,这个是非常对口的工作。对此你有什么看法呢?来源:原创(免责及版权声明:仅供个人研究学习,不涉及商业盈利,如有侵权请及时联系删除,观点仅代表作者本人,不代表北京文都立场)
如今大学生就业问题日益严重,越来越多的大学生毕业后找不到工作,其最主要的原因便是大学生数量暴涨,本科学历在市场上的竞争力越来越小。于是大学生们为了提升自己的竞争力,就选择了考研,这也是考研大热的原因。不过考研后能得到多大的提升,最重要的还是要看你的大学专业,今天我们就来说一说“最值得”考研的6各大学专业,这6个大学专业本科和研究生有着天壤之别!一、金融学金融学一直以来都是非常热门的专业,很多人为了能“赚大钱”而选择了这门专业。但近来我们发现金融学专业也出现了很严峻的就业问题,因为如今的金融市场对人才的要求变得更高了,一些工作已经不招收本科生了,如果你还想在金融行业工作,那就必须要考研。二、会计学作为最热门的一个财经专业,选择会计学专业的人也越来越多。但在竞争日益激烈的当下,会计学本科生的就业已经变得越来越难了,就算勉强找到一份工作,也是做一些最苦最累的活,因此会计学这个专业考研的人也越来越多。三、临床医学临床医学专业是一个对专业要求特别严格的专业,本科一般都会读五到七年,非常的辛苦,如果你不选择考研,是很难找到一份满意的工作的,因为大部分的公立医院对医生的要求都是在硕士以上。因此选择临床医学这个专业是一定要考研的,而且很多学校都推荐报考临床医学专业的学生本硕连读。四、建筑学我国正处于基础建设的时期,各个城市都在忙着城市建设和交通建设,建筑学专业的就业也非常理想。虽然一名本科毕业生也可以找到一份工作,但大多都是非常基础性的工作,如果你想从事一些更高端的工作,比如外观设计以及技术研究等工作,就必须要通过进修,拿到硕士学位,才能进入这些岗位。五、化学工程专业化学在如今的社会当中应用范围非常广泛,建筑材料,食品工程等离不开化学工程这门专业,但化学工程这个行业对学历的要求也是很高的。由于本科生学习的知识太过肤浅,因此在这个行业里缺乏核心竞争力,很难找到一个理想的工作,只有考研后才能接触到产品研发的工作。六、工商管理专业工商管理专业是一个管理专业,这个专业在本科只能学习到一点皮毛,并且没有任何一家公司愿意让一个刚刚毕业的本科生来从事管理工作,而且这个专业在本科还学习不到基础技能,因此这个专业,本科基本没有什么出路,只有通过考研成为MBA才能胜任一些管理工作。其实考研不只是简简单单的“镀金”,而是让你能够去往更高平台的跳板!有些专业本科只是让你了解到基本的概念,只有考研后才能真正的接触到一些专业知识!
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!