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推荐适合你的在职研究生专业及院校

大数据技术与应用就业方向?

夫为剑者
维新
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。当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才,而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会,所以对于当前大数据相关专业的大学生来说,如果想获得更强的岗位竞争力和的就业渠道,应该考虑读一下研究生。读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发,在5G通信的推动下,未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖,这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外,由于人工智能平台的陆续推出,对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说,大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高,职业生命周期也会更长,而且未来也可以获得的发展机会,也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。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。

数据科学与大数据技术考研,可以考那些方向

避难会
风教
首先,从当前大数据领域的人才需求情况来看,以研究生为代表的高端人才有的机会获得高附加值的工作岗位,而且由于当前大数据技术尚处在落地应用的初期,所以未来大数据领域还会需要大量高端应用型人才(专硕),从这个角度来看,当前大数据专业的本科生,选择考研是不错的选择。大数据专业考研有多种选择,可以根据自身的发展规划、知识结构和能力特点来进行选择,同时也要考虑到行业发展趋势和技术发展趋势。从目前大数据方向研究生的培养渠道来看,计算机专业是一个重要的培养渠道,同时统计学、经济学、金融等专业,也有培养大数据方向研究生的能力。由于当前大数据专业的开设时间比较短,所以很多大数据专业还没有硕士点,要想有更大的选择空间,可以选择跨考计算机等专业。大数据专业的本科生在读研时,在方向的选择上还是比较多的,除了可以考虑大数据相关方向之外,还可以考虑人工智能领域的相关方向,包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。如果选择专硕,可以重点考虑如何通过大数据技术与行业相结合,在产业结构升级的过程中,行业领域也有很多创新点。最后,在选择主攻方向的过程中,还需要考虑到学校自身的学科实力、行业资源整合能力等因素,选择学科实力比较强的方向往往会有更好的科研体验,而选择行业资源比较丰富的方向,往往对于就业有非常积极的影响。

大数据专业考研方向

黑盒子
第七码
大数据一般不用考研,直接可以参加工作,薪资高,发展好。学习内容主要包括:①JavaSE核心技术②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发③Spark相关技术、Scala基本编程④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化工作岗位列举几个热门:初级大数据离线处理,薪资10000-13000Spark开发工程师,薪资14000-16000Python爬虫工程师,薪资16000-20000大数据开发工程师,薪资20000+你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成,望采纳。北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

学数据科学与大数据技术 是否有用? 有人说没用 有人说有用 还有人说适合研究生学 求解

不知味
大之至也
和大数据有关的大学专业有两个:数据科学与大数据技术大数据技术与应用2016年2月北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业;2017年3月,有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校2018年4月,在高职院校新增专业中,“大数据技术与应用”专业成为热门——全国总计有143个大数据专业获批新办。两个专业学制都为四年,授予工学学位或理学学位。在大学里学习大数据相关的东西不能说完全没用,只不过学校的相关技术学习一般是落后于市场的,大数据发展了这么多年,技术日新月异,你们现在学的相关技术,是市场上几年前流行的东西,现在可能早就没用了。不过了解一些发展历史理论等知识,对以后的学习还是有一定帮助的。

北航大数据技术与应用软件工程硕士怎么样

时势适然
事兼于义
还可以的,毕竟工程硕士就是一个文凭,你懂的

哪些学校开设了 大数据技术应用专业

弟切草
太空侠
中国传媒大学,北航软件学院都有开设大数据技术应用专业。这个专业的主要课程有以下:大数据技术导论、计算机程序设计、数据结构、统计分析工具、离散数学、数据库原理与应用、人工智能与模式识别、计算机网络、机器学习与数据挖掘、软件工程、操作系统、数字媒体技术、广播电视技术概论、搜索引擎技术及应用、社交网络分析、高级数据库系统、商务智能、并行与分布式计算、云计算技术、计算广告学、媒体信息安全等课程,以及大数据方向系列实验,并完成程序设计、统计分析工具实践、数据库应用开发实践、数据挖掘综合实践、新媒体大数据分析实践、大数据应用平台Hadoop系统实践、专业实习和毕业设计等多种实践环节。

大数据考研学校推荐

理义
享礼
其实现阶段没有大数据成体系的理论基础,如果想学相关的统计,机器学习之类的内容出国肯定是最好的。如果考虑国内,北大的王汉生老师做networkdata比较厉害。再就是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,她的应用统计专硕有关于大数据技术这个方向,也是今年新招生。另外,计算机研究生下也有这个方向。和统计相比,大数据和计算机靠的远远更近。稍弱一点的学校,类似厦门大学,那里有个数据库的组,还不错。南航,有个数据管理与知识工程的组。湖南大学,数据库也不错。东北大学,于戈老板的team,但是东北大学地势不大好。北邮,北邮计算机很好,有关于云计算还有大数据技术也在快速发展中。你可以结合自身情况考虑下。北京大学——北京大数据研究院清华大学(分数线,专业设置)——清华大学数据研究院人民大学——统计与大数据研究院复旦大学——大数据学院中南大学——中南大学信息安全与大数据研究院西南交通大学——金融大数据研究院贵州大学——贵州大学大数据与信息工程学院南京邮电大学——南京邮电大学盐城大数据研究院

大数据专业的就业前景怎么样?

名溢乎暴
巧言
如果你是合格的大数据开发技术人员,那当然有高薪的工作,并不是说你学完了之后就一定有高薪工作的,那需要看你学习怎么样。大数据目前大数据培训相对其他培训项目要好就业,因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的,而大数据在最近两年才大力发展,并且在各领域蔓延,因此所产生的人才缺口巨大,而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才,又特别的少;应用越来越广,技术人才却产生较慢,刚培训的人员,只能适应基本的软件操作和理论基础;还达不到企业要完成复杂业务的技术需求;所以培训入门快,拿薪资快,但只是一时,进入企业,不努力学习是跟不上发展与用人需求的。

数据科学与大数据技术专业有哪些学校

五无
大数据的时代,很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。在教育部公布的高校新增专业名单中,有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。从两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中可以看出,该专业学制都为四年,授予工学学位或理学学位。第一批成功申请该专业的高校共有3所,为北京大学、对外经济贸易大学及中南大学,于2016年2月获得教育部批准。“大数据”专业学什么?方向一↗ 数据挖掘、数据分析&机器学习方向方向二↗大数据运维&云计算方向方向三↗Hadoop大数据开发方向精通任何方向之一者,均会 “ 前(钱)”途无量。三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上,工作1年月薪可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径!“大数据”专业毕业以后干什么?事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科,大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识,“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才:一是理论性的,主要是对数据科学中模型的理解和运用;二是实践性的,主要是处理实际数据的能力;三是应用性的,主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。