大数据的研究生点

可以考虑复旦大数据学院，人大大数据学院也有和TAMU的联合培养，上财统计学院也有许多走在前沿的导师

目前大学还没有开始大数据和数据分析专业的课程，一些基础的东西还是有的，不过属于计算机专业里面的分支。专业的大数据和数据分析还是的去培训的。不过以后大学会慢慢开设大数据的课程的吧。柠檬学院大数据。

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）。

大数据专业的研究生最好选择物联网这样也比较好，就业方向这个方向能够给我们带来很好的体验。

本科阶段，开设大数据专业的广东高校有北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、、佛山科学技术学院、广东白云学院、肇庆学院、汕头大学、广东工业大学、广州大学、韩山师范学院、广东财经大学、广东技术师范学院、广东科技学院、广州商学院、北京理工大学珠海学院、广东技术师范学院天河学院、广州大学华软软件学院等。大数据相关专业招收研究生的则有清华-伯克利深圳学院、中山大学（数据科学与计算机学院）等。

大数据(数据挖掘)是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业，现在本科数学类下辖子专业有[信息与计算科学]，[数学与用用数学]，[统计学]等。[统计学]是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。当今的”大数据“潮流使得我们获得了海量的数据，但掌握这些海量的数据本身并无意义。真正的意义体现在对于含有信息的数据进行专业化的处理。要对大数据进行处理，在实际的运用中，统计学能够以较低的成本，较少的数据，对数据进行精确度相对较高的的分析，这是大数据分析所无法替代的。[信息与计算科学]专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。所以你只需要查查有哪些大学开设了[统计学]、[信息与计算科学]这两个专业就行。

教育部在2018年3月将工程专业学位类别调整为电子信息、机械等8个专业学位类别。国务院学位委员会办公室、教育部学位管理与研究生教育司负责人介绍，为支撑创新驱动发展战略和制造强国、网络强国等重大建设，综合考虑学术性与现实性、规定性与自主性、稳定性与灵活性、本土化与国际性等因素，借鉴国内外对工程领域的划分情况，在进一步明确工程专业学位类别与领域概念的基础上，依据工程领域培养要求和知识体系，将工程硕士(共40个领域)调整为电子信息、机械、材料与化工、资源与环境、能源动力、土木水利、生物与医药、交通运输等8种专业学位类别。工程博士也相应调整，从之前的4个领域调整为与之对应的8种专业学位类别。随着事业发展形势的变化和自身改革的深入，工程专业学位现有的设置模式、机制也逐步显现出不足和局限，亟待调整优化。工程专业学位领域固化、滞后的问题逐渐显现。工程专业学位与其他类别专业学位的培养范围存在部分重复，工程博士、硕士衔接不够。部分工程领域设置与工学学科设置较为接近，与工程综合需求距离较大，培养特色不够鲜明。管理机制不适应工程专业人才培养现实需要。工程专业学位类别调整，是综合多种因素的结果，优化调整方案也是当前条件下兼顾可行性和可操作性的最佳方案。调整工作将按照先调整工程专业教指委，再制定调整的操作性文件，之后对现有工程硕士、工程博士学位授权点进行对应调整，最后于2019年上半年对外发布调整结果。为做好调整的过渡衔接，工程硕士、工程博士研究生2019年按调整前的工程领域进行招生、培养、学位授予;2020年起，按调整后的专业学位类别进行招生、培养和学位授予。数说2018研考硕士生招生教育部下达北京148个硕士招生单位的招生计划共106740人，比2017年增加4878人，增幅4.8%。其中全日制计划为85910人，非全日制计划为20830人。北京共招收硕士生99072人，比2017年增加3657人，增幅3.8%。其中，全日制招收83610人，非全日制招收15462人。博士生招生北京共有80家招生单位(不含解放军在京单位)招收博士生。招生专业覆盖全部12个学科门类和6个专业学位领域。北京高等学校、科研机构(不含解放军在京单位)共招收博士生25883人，比上一年增加2271人，增长9.6%。同等学力全国统考同等学力全国统考北京市报名考生共27928人，比上一年增加2310人，增幅9%;共报考43386科次，比上一年增加4236科次，增幅10.8%。全市共设置8个考点、704个考场。

数据科学与大数据技术专业（英文名Data Science and Big Data Technology），简称数据科学或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。

随着互联网技术的不断发展，当今的时代又被称之为大数据时代。目前互联网企业对大数据人才需求非常大，培训机构出来的人才也很好找工作，南京课工场最近一批的大数据学员就业就很高，薪资普遍很高。当然，工作好找的前提是你大数据的相关技术要过关哦！从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。