大数据与科学研究生

“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向分析类岗位分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。研发类岗位架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。管理类岗位产品经理。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。运营经理。根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。“数据科学与大数据技术”专业的就业前景人才需求方面，腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》，数据显示，中国592家公司中约有4万位员工，而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。人工智能人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3种技能，简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop，Python等。而人工智能工程师的招聘主要集中在算法与开发两个大类, 本科学历及以上人才目前是人工智能领域的主力军，同时，就业人群在快速年轻化。在薪资待遇方面，可参考IT行业类的专业，2016届本科应届毕业生就业薪资最高的10个专业中软件工程、计算机科学与技术、电子信息工程稳进前十，薪资待遇分布在7K到9K之间，IT行业的薪资待遇非常高。人工智能以及大数据技术的岗位人才需求逐步上升，未来可能会发展为就业前景最好的专业之一。

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。

原则上抄你能修完学分就行，袭但是读研很大一块是做科研，如果你能完成两个学科的科研那理论上能尝试。再就是看下你们学校的政策，不过你导师应该不许你两边参与因为会降低一边的工作效率。在中国读研这事跟导师关系很大，并不只是埋头做个研究就完了，因为机会是导师给的。你可以考虑结合你的专业去做科研，就算没有双硕士，但研究用到大数据了以后一样能在大数据方向混。

大数据(数据挖掘来)是众多学科与统源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。

大数据一般不用考研，直接可以参加工作，薪资高，发展好。学习内版容主要包括：①JavaSE核心权技术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

大数据与信息工程学院现有三个系，分别为电子科学系、信息与通信工程系、大数据科专学与工程属系，一个电子科学与技术博士后流动站，一个电子科学与技术一级学科博士点（包含物理电子学、电磁场与微波技术、微电子学与固体电子学，电路与系统等四个二级学科博士点），一个电子科学与技术一级学科硕士点（包含物理电子学、电磁场与微波技术、微电子学与固体电子学，电路与系统等四个二级学科硕士点），一个信息与通信工程一级学科硕士点（包含通信与信息系统，信号与信息处理等两个二级学科硕士点），两个专业硕士点（电子与通信工程、集成电路工程）。很明显，电子科学与技术这个学科才是该学院的强势学科

18届大数据学生一枚，有考虑过考非全日制的研究生，但是发现学费好贵啊，

从近两年大数据方向研究生的就业3433646365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。

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。