大学数据分析硕士

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。

你可以重点考虑应用统计硕士的大数据分析方向。 至于择校，你可以重点考虑中央财经大学等。中央财经大学在国内最早发起大数据分析硕士培养，与北京大学、中科院大学、中国人民大学、首都经济贸易大学共同举办。

大学正规专业学习分类（一）我国的高校现行的12个学科门类是（1）哲学（2）经济学（3）法学（4）教育学（5）文学（6）历史学（7）理学（8）工学（9）农学（10）医学（11）军事学（12）管理学（二）学科门下设一级学科，共有80个一级学科（不含军事学）（三）一级学科下设二级学科，共有358个二级学科（四）中国大学学科专业（每个专业都有十几门专业课程本回答被网友采纳

哈佛大学数据科学专业：　　数据科学是一门蓬勃发展的新兴学科。它一方面研究数据本身，包括数据的各种类型、状态、属性、变化形式和变化规律;另一方面通过数据揭示自然界和人类行为的现象与规律，从而为自然科学和社会科学提供新的研究方法。随着人类进入大数据时代，数据科学在各行各业中发挥的作用日趋重要，各行业对数据科学人才的需求急剧增长，数据科学家迅速成为热门职业。　　课程设置：　　项目是由Computer Science 和 Statistics 以及 the Institute for Applied Computational Science 联合授课，开设在哈佛的 Arts and Sciences 学院下。学生需要在3个学期内完成12门课、　　培养目标：　　Build statistical models and understand their power and limitations　　Design an experiment　　Use machine learning and optimization to make decisions　　Acquire, clean, and manage data　　Visualize data for exploration, analysis, and communication　　Collaborate within teams　　Deliver reprocible data analysis　　Manage and analyze massive data sets　　Assemble computational pipelines to support data science from widely available tools　　Conct data science activities aware of and according to policy, privacy, security and ethical considerations　　Apply problem-solving strategies to open-ended questions数据科学专业的就业前景　　全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡 (McKinsey) 出具了一份详细的分析报告，预计到 2018 年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在 14 万 到 19 万 之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到 150 万 !　　其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括：制药业、计算机软件、互联网、科研、 IT 技术服务、生物技术。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 ) 。数据科学的三类职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家　　1. 机器学习工程师 Machine Learning Engineer　　代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要 ship proction code ，做出来的是数据产品。　　2. 数据分析员 Data Analyst　　工作内容俗称 analytics (proct analytics or business analytics) ，从数据中提取 insight ，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写 SQL query 取数据、用 R/Python 做简单的分析、用 Tableau/Excel 作图比较常见，能自己开发 Dashboard 算是 analyst 里面技术强的 ; 工作需要产生各种形式的报告 ; 在统计层次上，懂基本 t-test 和线性回归即可。　　3. 数据科学家 Data Scientist　　很多人说，我想做数据科学家，我想做机器学习，而这类职位就是大家想象中的那种。此类职位工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如 Uber 叫车的 ETA 、各种定价系统、 Airbnb 和金融行业的 Fraud Detection 、 Amazon 物流管理， FB/Linkedin 的社交网络或者 ebay/Airbnb/Uber 这样供需双方 Marketplace 市场规模的实验。这些例子，听上去就不是写 SQL 能解决的，也不是会写代码就能做出来的，都需要比较深的领域知识。

有的。数学学科下设的数学与应用数学、统计学、计算科学与技术都和这个方面有关，另外关于大数据，像信息与计算科学、计算机科学与技术都擦边。其实专业什么的不一定非要一样，只要对这个感兴趣，一样也可以做好。想要知道自己的成绩可以申请到国外什么学校、什么专业或者是想知道自己的成绩能不能申请到某学校，可以先做一下定位评估 https://zhuanlan.hu.com/p/69471231 。

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。

武汉大学 我有一朋友今年考研考进去的，感觉很不错！

硬实力：数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于Business 和 Marketing缺乏了解。软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中缺乏相关的专业技能。更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用。这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。与数据分析有关的大学专业有[信息与计算科学]，[统计学]。[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。[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。

读研期间多跟着导师做项目，有些导师手上有很多横向项目，是参与实践的良好途径，其实有人读研期间跟上班一样忙，不要让学校时光虚度。另外，你年龄不小了，可以在读书期间思考以后就业的问题，读书时成家政策也支持，当然有合适的结婚对象才行。