跨专业考大数据研究生

只要准备就不会特别难。虽然你的跨度比较大，但是并不影响你成为大数据专业的研究生。前提就是你能踏下心来学习知识。两个专业并不相近，跨考范围和难度还是较大的，但是如果有计算机语言学习基础，精通并且爱好，还是可以很快上手的，望楼主采纳。

专业发展前景不错的应该考虑自己的兴趣和爱好。兴趣是最好的老师，只有感兴趣的东西，才会真正投入的去学。要选择与自己文化基础相适应的专业，以保证学习的顺利进行。比如说你的数学基础比较好，逻辑思维比较灵活，则可以考虑选择理工类的专业。

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。

你的诉求很明确，就是想要跨专业考研，可以选择利用时间多学习专业知识。

中国人民大学的公共管理学院是国内顶尖水平的，这里的博士，非常非常难啊

每年考研的时候很多的考生都在纠结，到底选择什么院校什么专业，那面对这么多战友们，我们该如何选择，才能让自己脱颖而出呢。那么有哪些相对来说容易考的一些专业呢。 首先就是教育类专业。这几年国家对于教育这一块还是比较重视的，所以其实现在教育类的硕士也是在扩招中，那么对比起其他专业的话，其实教育类的专业考试的话难度会比较大，还有就是教育类专业其实复试要求稍微没有那么严格，如果有跨专业的学生选择这个专业的话其实入门也会简单一点，专业课不会很多，前进也是蛮不错的，可以去重点中学里面当老师。第二个就是会计类的了。会计的话这几年算是一个大热门了，因为我们现在会计的稀缺性还是比较大的，上升空间其实不是很大，但是需要更加专业的会计师人才。所以很多人为了突破，就会考研。专硕初试的话是不需要考专业课的，所以其实很多学生都非常喜欢。第三个就是农业了，其实这个专业的话稍微冷门一点点，很多学生的话呢，基本上看到农业就不想考虑，很多985的大学还降分录取呢，但是很多大学还是不想要报。其实农业确实比较冷门一点，大家都会认为你这个专业稍微冷门，所以就没什么人报名，但是录取几率就大很多了。还有一个历史专业。就历史专业来说，世界史比中国史要容易点儿，正因为都是中国人，所以中国史考试的深度明显要比世界史更深。中国史录取率极高的专业像陕师大，社科院等都是不错的院校。世界史录取率高的好学校不多，人大还是很不错的。哲学专业。哲学专业将来的就业难度比历史还要困难许多，毕竟文科类专业几十年来就业趋势一直比较惨淡，而哲学更是文科类专业中的就业困难户，所以选择此专业的考生务必要小心了，除非你能继续深造，不然仅仅为了一纸文凭让自己毕业后失业也是悲催的事情。采矿类专业。此类专业就业根本不成问题，而且工资待遇要普遍高上不少，不过常年在外搞研究四处漂泊却是一大就业弊端。还有一点就是专业课偏难，但录取率较高。如果有学生以高薪就业为前提，此类专业是不错的选择。文物与博物馆类专业。非常冷门的专业，就业趋势在中小城市十分惨淡，只能寄希望于考公务员或者事业单位，找个博物馆或者文化局之类的工作。而一线大城市的就业前景还是比较不错的，拍卖公司、收藏公司等许多职位的待遇还是非常不错的。关于录取率，单独招生（研究生校企合作）可能是录取率最高的的研究生，单独招生就是单独试卷、单独划线、单独录取。某某高校2021年研究生单独招生基本就是1：1进入了考试，所以录取率近100%。

应用统计学专业好大学推荐：中国人民大学、东北财经大学、浙江工商大学、天津财经大学、首都经济贸易大学，其它还有安徽财经大学、江西财经大学、山西财经大学等。中国人民大学（RenminUniversityofChina）是一所以人文社会科学为主的综合性研究型全国重点大学，直属于教育部，由教育部与北京市共建。学校的前身是1937年诞生于抗日战争烽火中的陕北公学，以及后来的华北联合大学和华北大学。应用统计专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作。

跨专业现在已经是一件很平常的事情，因为有可能会遇到所学专业在就业市场上不景气的情况，导致行业发展受限薪资水平也受限，所以在选择时可以考虑未来发展前景可观的专业，目前来看计算机专业是不错的选择，互联网行业在不断的发展，而且行业价值高，就业薪资也普遍高于其他行业。

大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。大数据行业从业者的状态是怎样的呢？让我们走进来看看吧！人才市场需求明显增大，绝大部分集中在一线及新一线城市在2017年的调查中，发现数据团队的人才储备普遍存在较大缺口；数据人才培养周期长、成效慢。超过50%组织或机构的数据团队人才储备不充足，数据团队普遍存在人才缺口。从2018年的顶级数据团队调查问卷和数据分析中发现，市场对数据人才的需求仍然呈现明显的上升趋势。通过采集65000余条各大招聘网站2018年数据领域的招聘信息，相比于去年，该领域人才招聘需求上涨了15.4%。从城市角度来看，北京、上海、深圳、广州、成都、杭州成为数据人才需求第一梯队，占全国需求的94%以上，其中北京的数据人才需求量全国最多，达到了35%，其次则是上海、深圳，均为18%左右。开发、测试人员需求量旺盛，对算法、机器学习岗位人员的素质期待最高在各类职位的招聘中，开发、测试与数据的需求占比超半数，算法与机器学习的人员配置比例并不高，从专访中看出，就算法与机器学习岗位来说，并不在于人多，而在于人员质量高。微软中国首席计数管韦青曾说过“我们对人才的期待有两个，一个是算法科学家，这个人的能力不只是数学，也要有实际经验，还得有计算机能力，包括电子工程的能力，得是个全才。年薪5万—15万职位为主流对比各类数据从业者的薪资情况，年薪5万—15万人数占比超6成，其次是年薪15万—20万，占比14%，年薪超过20万人数占比约20%。从数据中看出，随着学历的升高，平均年薪呈现的变化趋势基本呈正相关。不同工作经验的数据从业者的收入水平也呈现较大差异。平均1—3年工作经验平均年薪为14万，5年以上工作经验起薪稳定在28万以上，最高达40万，在各项工作年限区间，薪资基本呈线性增长。学历要求集中在本科及大专数据行业对学历要求主要集中在大专及本科学历，占近8成。入门门槛要求硕士或搏士学历的岗位极少，仅占1.6%.而这类岗位主要集中在算法、数据、机器学习这类岗位。高学历人才比例较少也与此类职位可能不通过招聘网站公开招聘有关。算法与机器学习类职位薪资最高在人数需求得到满足之后，一些数据团队的管理者也提出了更高的要求。从岗位薪资上也可以看出行业对于各类技能的需求程度。在所有与数据相关的岗位中，算法岗位工资最高，年薪近30万，其次则是机器学习与产品岗位。北京数据行业从业者平均薪资最高在六个数据行业需求最旺盛的城市中，北京的平均薪资最高，其次为上海、杭州、深圳、广州、成都。在北京、上海、广州、成都，平均薪资最高的岗位依旧时算法，深圳薪资最高则是机器学习。此外，杭州的UI岗位薪资明显高于其他城市。数据团队相关职位中，算法薪资竞争力最强，运维、数据、运营薪资增长潜力低分析数据团队相关岗位薪资涨幅与工作年限的关系后发现，在所有数据行业相关岗位中，算法岗位薪资增长幅度最高，在10年工作经验背景下，这是唯一一个平均年薪超过100万的岗位类型。而3—5年的工作经验情况下，机器学习的薪资水平仅次于算法，但该岗位目前对于5年以上工作经验的从业者需求量很低，长期薪资竞争力无法得到反映。相反，运维、数据、运营10年以上工作经验的岗位薪资水平垫底。硕士学历更可能带来高收益根据分析结果，本科学历求职者虽然在数据行业市场中需求量达，但对于拥有硕士学历的从业者，未来的职业发展潜力更大。随着工作年限的增加，入职门槛为硕士的岗位薪资最高。希望对您有所帮助！~