应用统计学专业考研大学

考研，已然有了一种成人礼般的仪式感，毕业前，公务员、考研，两者选其一试试身手好像是大多数应届生的选择。如今各类高校研究生规模在不断扩大，加之就业形势不好，越来越多的人同学选择了考研。今天小编要和大家说起的这所高校，不是双一流，考研率却能达到30%以上，让我们一起来看看吧。曲阜师范大学曲阜师范大学位于山东省曲阜市，是1981年山东省人民政府确立为重点建设的六所高校、全国首批招收研究生的高校之一，入选山东特色名校工程、惠普国际软件人才及产业基地项目共建高校，为国家首批公布的200所招收外国留学生的本科院校之一。虽然在全国名校中不起眼，但却是山东省师范类高校中的强者。曲师大其实在山东省的生源质量还是十分不错的，早已在省内成为了一所一本高校，但是在外省市来说生源质量要差一些，但这并不影响它在考研中的地位。全国排名优势专业国家级特色专业建设点：汉语言文学、数学与应用数学、教育学、物理学、体育教育、历史学国家级专业综合改革试点专业：生物科学山东省级品牌特色专业：汉语言文学、历史学、英语、教育学、数学与应用数学、统计学、物理学、光电信息科学与工程、化学、生物科学、体育教育、公共事业管理（体育）、教育技术学、地理科学、思想政治教育、自动化、网络工程、工商管理 山东省“高水平应用型立项建设专业（群）” 重点专业群：生物工程、光电信息科学与工程山东省“自筹经费立项建设高水平应用型专业（群）”：体育教育、教育学、英语、工商管理、应用化学、经济学考研率据报道，曲师大的考研率一般在30%以上，部分专业甚至达到60%。该数据远远超过了一些同类师范院校，甚至一些985大学的考研率也不如该大学。因为有着考研传统，所以不少学生从大一开始就接受了考研的熏陶，最终定下考研的目标，从报考率和最终的录取率来看，曲师大都是傲视群雄的。曲阜师范大学的考研率之所以会那么高，其实和学校所处的地理位置、社会文化环境是密不可分的。曲阜缺少大城市所能提供的各种就业条件以及实习机会，而且娱乐设施相对较少，学生们只能呆在校园里学习。另一方面从曲阜师范大学毕业的本科学生一般只能做老师或者考公务员，出路比较窄，所以一些学生为了提升自己的学历，希望将来能够找到一份比较好的工作，所以选择考研，希望通过自己的努力来改变命运。综上，这所考研名府你了解了吗？如果还有其他补充，欢迎留言，参与讨论。以上就是小编为您提供的全部内容，希望对您有所帮助。免责及版权声明：文章来源于网络，仅供个人研究学习，不涉及商业盈利目的，如有侵权请及时联系删除，观点仅代表作者本人。

统计学是一门关于数据分析的学科，用于测量，收集，整理，归纳和分析数据的真实情况和估算情况。统计学从 17 世纪的中期逐渐发展起来，不仅存在于概率与数理统计领域，还广泛应用在各种自然学科，社会科学和人文科学上，也会被用于各种团队，企业和国家的决策。随着大数据时代的到来，统计学也与计算机，信息学等领域紧密结合，是数学科学的有力工具之一。正态分布描述统计学又称为叙述统计，是统计学中用于描述和总结所观察到对象的基本统计信息的一门学科。描述统计的结果是对当前已知的数据进行更精确的描述和刻画，分析已知数据的集中性和离散性。描述统计学通过一些数理统计方法来反映数据的特点，并通过图表形式对所收集的数据进行必要的可视化，进一步综合概括和分析得出数据的客观规律。与之相对应的是推断统计学，又称为推断统计，是统计学中研究如何用样本数据来推断总体特征的一门学科。推断统计学是在对样本数据描述的基础上，对总体的未知数据做出以概率形式来描述的推断。推断统计的结果通常是为了得到下一步的行动策略。以上的两个统计学方向都属于应用统计学。W总体和样本在有的学校，统计专业是放在数学系里面的，而有的学校则是把统计和数学分开，形成数学系和统计系。无论分开还是合并，一般情况下都是放在理学院。NUS 统计与应用概率系统计系和数学系的低年级课程是十分接近的，基本上还是数学分析，线性代数，概率论等一系列的课程。Level 1000 和 Level 2000到了高年级之后，所学的课程与数学系的课程就会出现明显的区别。数学系的学生会学习实分析，复分析，泛函分析等一系列课程。而统计系的学生会学习回归分析，随机过程，数据分析，贝叶斯分析等诸多课程。统计系的学生更偏向应用一些，数学系的学生课程则会更加理论一些。Level 3000 和 Level 4000从 NUS 在 2020 的 E-Open House 的资料可以看出，统计专业的学生，其就业方向也是十分宽泛的，可以考虑去银行，金融机构就职；也可以考虑去咨询公司，也可以去政府或者教育机构找到合适自己的工作。统计专业的行业需求对于第四年的学生，如果在国内的话，一般情况下会选择保研，考研，找工作，甚至出国留学。有的学生也会选择去找一个长达半年到一年的实习。最后一年的项目相对于数学系，统计系的课程安排更加偏向于实战与应用，并且其实用性也会高于数学系的理论课程。如果未来要从事数据分析，商业分析等方向的话，其实攻读统计系是一个还不错的选择。在新加坡国立大学的统计与应用概率系，除了统计系这一经典的专业之外，还提供了 数据科学（Data Science and Analytics）这一个新兴专业供学生选择。众所周知，随着科技时代的到来，数据的增加是非常迅速的，无论是用户自身产生的数据，还是平台方产生的数据，都是十分巨大的。数据的增大那就意味着需要使用各种各样的大数据，统计，数学方面的技术来解决现有的疑难杂症，于是大数据时代的技术也逐渐映入大家的眼帘。数据趋势无论是国内还是国外，都在提倡智慧城市这一概念，那么在智慧城市中，大数据技术就是一个绕不开的话题。各行各业都将会使用大数据系统来做各种服务，包括推荐系统（Recommender Systems），高频交易，风险管理，移动支付等等。通过这些技术，人们的生活质量将会大大提升。通过这些产品，科技将会给人们带来诸多便利。智慧城市而数据科学是一门交叉学科，它需要使用到 计算机科学（Computer Science）， 数学（Mathematics）和 统计学（Statistics）等多种学科的技术和知识点。如果要应用在金融领域，还会要求从业者掌握金融方面的知识。因此，数据科学在这个时代背景下是具有实用性的，也是很多行业的发展趋势。数据科学从其课程设置也可以看出，学生们所学的课程包括编程，数据结构与算法，也包括微积分和线性代数，还有统计学等诸多基础课。在高年级的时候，将会学习人工智能，计算与优化，数据库，数据处理，机器学习等课程。除此之外，在具体做项目或者实习的时候，将会根据方向的需要来学习相关的业务知识，涵盖了金融，医药，调度优化等诸多领域。课程设置整体来看，统计与数据科学研究生专业是以实用性为目的，培养学生的理科思维，动手能力和数据分析能力的一门学科。如果你作为一个数学的学生并且希望将来学以致用的话，其实选择统计或者数据科学是一个不错的选择。更多考研资讯与信息，及时关注江西文都考研~

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）

一、自我介绍2020年考生通过综合选拔（中南大学特有的模式），初试成绩370分+。中南大学应用统计专业硕士校线365分。中南大学的应用统计这个专业相对于其他的985院校来说性价比很高，分数线不是特别高，每年大概均在370分左右，所以想考这个专业的考生可以考虑中南大学。2020年中南大学应用统计报录比情况备注：综合选拔只需初试通过校线即不需要复试。二、考研初试复习经验1.432统计学432的考试题型一般为选择题、简答题、论述题、以及计算题。其中选择题一般10小题，每题2分；简答题5小题，每题10分；论述题与计算题这两者有时候是穿插在一起出题，共占80分左右。专业课复习必备资料：贾俊平 《统计学（第七版）》、《考研真题（含复试）与典型习题详解》、茆诗松 《概率论与数理统计》、中南大学统计学PPT课件（方秋莲老师）、真题、杨金秀 《统计学原理》或者其他版本的（中南大学出版社即可）。（1）贾俊平 《统计学（第七版）》：第一章至第四章要重点看，这块内容主要是以简答题、论述题为主。因此这部分不光要看，更重要的是背诵。如：统计数据的类型，不仅仅要知道是哪几类，还要清楚的叙述每种类型的定义；第三章与第四章的内容几乎是每年都会考到；第六章几个统计量要记住，几个重要的分布也要了解；第七章参数估计大题，选择题都有可能会出现，这部分内容主要是理解记忆相关的公式就没有问题；第八章假设检验，它通常会和第七章一起考，这两张的内容也比较相像；从第九章开始便是考试的重点内容，几乎每年的大题后面这六章至少要考到4章左右；第十章的方差分析几乎是每年都会考，特别是单因素方差分析，多因素方差分析虽然考得比较少，但是一定要复习到位；第十章和第十一章分别是一元线性回归与多元线性回归，就考试来说，显然一元线性回归考的最多，这块要重点掌握；二多元线性回归熟知定义，了解F检验与t检验的区别与联系就可以了；第十三章指数基本上年年考，而且多数为大题，分清拉式指数与帕氏指数的区别与联系，指数体系，几种典型的指数都沿脊柱公式。（2）茆诗松 《概率论与数理统计》，这本书只是辅助贾俊平那本书来复习即可，特别是后面几章，贾俊平书中没有证明，可以看这本书的相关证明。（3）杨金秀 《统计学原理》，这本书主要是看简答题与论述题的内容，因为试卷的简答题答案在贾俊平那本书中有时候中不到答案，基本这本书中都可以找到。（4）《考研真题（含复试）与典型习题详解》，这本书是考432必备的书，里面的习题很好，要每题都做做，更重要的是里面的名词解释多看。2.数学汤家凤、李永乐、张宇跟一个均可；着重推荐高数张宇、线代李永乐；暑假之前要将基础课结束，最慢也得结束线代；暑假期间强化课（这里主要讲张宇）1000题要在暑假结束，暑假的重头戏闭关修炼（今年不清楚宇哥的安排），这些最晚要在9月份结束；从10月份开始做真题，保持一天一张试卷，限时做。11之后开始做新出的模拟题，主推宇哥8套卷、4套卷、李林的6套卷、4套卷。这个月除了模拟题，还要回头将真题里的错题，难题至少再做一遍，笔记自己记好。12月份主要看错题，难题，以及自己薄弱的点。穿插着做模拟题。3.英语暑假之前背单词！背单词！背单词！暑假开始听课，做真题（注：英二的可以先做英一的真题），视频课推荐阅读选唐迟，后期何凯文的五夜十篇；单词选谁均可（朱伟的恋恋有词、英二的老蒋、手机刷单词就是默默）；作文书就是新东方的王江涛；翻译以及完型推荐宋逸轩；真题要多做几遍，前期可只作阅读，将里面不认识的词全部标记；作文看自己的时间安排，当然越早背越好，但一般没那么多时间，11份开始准备即可。翻译和完型比较简单，先翻译后完型，跟着老师走一遍就行。4.政治政治有人说早开始，有人说晚一点也没关系；其实，这还是要看自己，如果其他科目感觉进度挺好，没有压力，那么越早复习政治越好；但是如果专业课以及数学基础不好，这时候就要花大量时间在这两科上面。一般来说，政治九月初开始就可以，书推荐肖秀荣，视频可推荐徐涛；马原和毛中特要看视频，尤其是马原，一定要跟着视频走。1肖秀荣的1000题，书看完一章做一章就可以。后期主推肖4肖8，12月份背就完了，选择题要多做做，知识点多背，特别是毛中特以及史纲里的东西。三、考研复试经验由于今年复试是采取线上复试，因此主要是以面试为主，复试总分300分；英语面试100分、专业课面试100分、笔试100分。复试笔试内容为：抽样技术、统计学，每年的大纲可能不全相同，以官网发布为准。首先英语面试比较简单，3个老师，先自我介绍，然后每个老师为每一个问题，用英语回答就可以了；专业课面试一般也是三个老师，问一些你报考方向的相关内容，以及你本科阶段学了那些与报考方向相关的课。笔试的话一般不是特别的难，但是也不会很简单，多看看书，习题多做做。笔试的题型选择题，计算题和证明题。四、结束语最后对学弟学妹说一句，既然选择了考研。就要坚持不懈地走下去。考研期间严格要求自己，每天有计划的复习，手机少玩，多休息，保持心情愉悦。最后送大家一句话：努力未必会成功，但不努力一定不会成功。祝大家都可以上岸！

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！

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！

专业简介：统计学是一门基础学科，对数学要求很高，同时会涉及很多的数据处理和模型的研究。在经济、心理学、金融、社会学方面都有很重要的应用，（将来抢他们的饭碗完全没问题 ^.^）。如果你翻看了招生计划，你会发现统计学后面有一个括号：（含风险管理与精算方向）。我们大三会分出统计和精算两个方向。精算也挺厉害的，要知道人大是SOA（北美精算师考试）在北京的唯一考点。统计算是我们学校的比较好的专业，但是宣传力度不是很大（尤其是在南方），再加上公众本来对统计专业了解不多，所以分数线不是特别高（相比金融而言），性价比很高。大一暑假可以做一个暑期实践，比较水，就是玩一玩，做做调查，最后可以拿500块钱。算是为大二的大创做准备。我们学校有国际暑期小学期，请到国外的教授来讲课，大一到大三都可以报。大二：出国的同学一般大二上学gre，然后准备很长时间，大二下或者大三上考掉。现在gre不保留历史成绩了，可以刷分了，可以多考几次。考完gre，托福问题就不大了。大二下会有一个大学生创新实践，想挑战自己的可以做，会很忙。暑假里团队一起去一个地方考察。大三：大三出去找实习，一般会找会计事务所、银行、公司的投资部门的实习，当然还是要看你将来想从事什么工作/读什么专业的研究生。如果自己找不到，学校会安排去统计局的实习。这一学年可以在科研方面有所建树。大四：大四上，出国的忙申请，保研的自习刷学分绩，考研的也自习。大四下，毕业论文。毕业发展：（本人年级不高，了解不多，这只是个人听说到的一些信息，仅供参考）只读到本科的不多，去年毕业的70人里十几二十个直接工作。毕业后直接找工作不太好找，大部分人会保研、考研或者出国。据师兄师姐说，成绩最好的基本上会选择出国，在剩下的人里择优保研。由于最好的都走了，所以保研往往会从十几名开始，压力很小，很容易保上。至于考研，那就很苦了。考自己学校或者自己专业还好，考其他学校（一般是北大清华）会非常艰苦。最想去的大概就是五道口了，不过好像从来没人考上过……至于研究生的专业选择，继续读统计也可以，转别的专业也可以。统计转金融方面的专业（金融学、金融工程、金融数学）比较有优势，因为数学比较好。也有转心理学的。做得比较好的地方也有，比如暑期小学期，会请到大量的国外大学的教授来讲课，我还没有上过，不过很是期待。此外，学校提供的出国交流的机会也很多。另外，人大从今年开始有一个英语实验班，上的比较难，时间也更长一点。英语好的同学不用担心自己的英语会荒废了。除了统计，金融、经济也都是人大很好的专业。我们学校有金融实验班和经济实验班，其中经济实验班会从信息学院中选五个人，高考发挥失常的同学可以尝试曲线救国。就说这么多了

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！

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！