数据分析专业硕士

这要数据分析师看干嘛，我就会看.........研究生是专硕还是学硕直接看他的专业代码就行。 研究生考试的专业是二级学科，这些二级学科都有六位数代码。比如:020204金融学，025100金融硕士。两个同为金融专业，一般不了解考研的人不知道有什么区别。只要记住一点，六位数代码的第三位只要是5，就是专业，是其他的都是学硕。 这些也是我以前考研的时候听天道考研的老师教我们的，不知道我回答的是不是你想要的。希望对你有帮助。

随着中国经济的发展，统计等与金融相关的专业也更加的重要。无论是在就业方面还是就业的发展空间均存在一定的优势。统计一词起源于国情调查，最早意为国情学。一般来说，统计包括三个含义：统计工作、统计资料和统计科学。统计工作、统计资料、统计科学三者之间的关系是：统计工作的成果是统计资料，统计资料和统计科学的基础是统计工作，统计科学既是统计工作经验的理论概括，又是指导统计工作的原理、原则和方法。原始的统计工作即人们收集数据的原始形态已经有几千年的历史，而它作为一门科学，是从17世纪开始。英语中统计学家和统计员是同一个单词，但统计学并不是直接产生于统计工作的经验总结。每一门科学都有其建立、发展和客观条件，统计科学则是统计工作经验、社会经济理论、计量经济方法融合、提炼、发展而来的一种边缘性学科统计学当然好就业。特别是在现在这种咨讯时代。但就怕是外国学校野鸡学校的学历，国内不认帐。我对比利时不熟，也不想去求证是否有“根特大学”。建议楼主直接从互连网，找到该大学的招生办联系地址及电话，去信或去电求证，别给国外的野鸡大学骗了。千万别信那个夹在垃圾邮件中的小广告就是了。

统计学不仅有专业型硕士还有学术型硕士。例如，(10036)对外经济贸易大学/(014)统计学院/(020208)统计学，就是学硕学位。考试的初试科目为：(101)思想政治理论 (201)英语一 (303)数学三 (816)统计学综合。专硕是自费读研究生的，并且从2014年秋季入学开始我们国家的研究生都开始实行自费。扩展资料：研究生第一年入学奖助金等级依据考研成绩而定。推荐免试的同学可获得高于学费的奖助学金，研究生入学考试成绩优秀者，也能获得高于学费的奖助学金，其他的同学则获得根据考研入学成绩获得相应不同等级的奖助学金。研究生奖学金包括：国家奖学金、励志奖学金及各大院校奖学金、私人助学奖学金等，院校及私人奖学金额度各个院校有所不同。参考资料: 研究生奖学金--百度百科

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。

数据分析师需要具备的能力：1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。3、至少能够用Acess等进行数据库开发；4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。5、至少掌握一门编程语言；6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

数据分析师需要具备的能力：1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。3、至少能够用Acess等进行数据库开发；4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。5、至少掌握一门编程语言；6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

前面那个专家说的是学术和在职研究生的区别，而且里面有几条混的是专硕的，很混乱不细。给你贴一个很细的比较，学术和专硕(有咱们一般学生理解的那种专硕和在职研究生）的区别，你看完下面这几条，你就明白了。望采纳一、定义学术型研究生接收普通硕士教育以培养教学和科研人才为主的研究生教育，授予学位的类型是学术型硕士学位。专业学位（professional degree），是相对于学术型学位（academic degree）而言的学位类型，其目的是培养具有扎实理论基础，并适应特定行业或职业实际工作需要的应用型高层次专门人才。专业学位与学术型学位处于同一层次，培养规格各有侧重，在培养目标上有明显差异。二、培养方向不同根据我国的有关规定，普通硕士教育以培养教学和科研人才为主，授予学位的类型主要是学术型学位,一月考试，录取后获得研究生学籍，毕业后可获硕士毕业证书和学位证书。专业硕士是具有职业背景的硕士学位，为培养特定职业高层次专门人才而设置。1.学历教育：一月考试，毕业后可获硕士毕业证书和学位证书。（这个就和我们学生理解的那个专硕一样了）2.非学历教育：十月考试，获得可以申请学位的资格，再通过硕士论文答辩，获得硕士学位证书，无毕业证书。（这里指的是在职的研究生）三、招生条件不同专业硕士要求报考者有一定年限的工作经历（指在职的研究生的条件），而普通硕士则不需要。绝大多数专业硕士还要求在职人员报考需经所在单位或相应管理部门的同意，有的甚至要求所在单位推荐等。我们学生平时说的专硕是和普通学术型的一起报名，一起考试的那种，应届的往届的都是，和在职研究生的要区分开来。具体的报考条件上所要报考的学校的招生简章上去看，一般有明确说明，一般学生当然全满足了。三、招生考试不同对学生来说，普通硕士的招生考试只有年初的“统考”，而统考以外的专业考试则由各招生单位自行命题、阅卷。我们学生理解的那个专硕同样是统考，和学术的一起在一月份进行考试。专业硕士的招生考试有10 月份的“联考”和年初的“统考”两次机会，考生可以自行选择，而这两大国家级别的考试的专业考试，也由各招生单位自行命题、阅卷（这里偏向于说在职）。四、入学难度不同全国硕士研究生入学统一考试（统考）完全是严进宽出的代表。据统计， 2005 年研究生考试考生人数为117 万，招生人数只有32 万，录取比例为3.7:1。北大、清华、复旦等名牌大学，以及微电子、信息科学、生物医药、世界经济、国际金融等热门专业，由于报考者众多，录取率更低。据了解，一些名校热门专业的录取比例甚至为70：1。而一些二流学校的冷门专业却年年招不满。因此，入学难度取决于考生报考的学校和专业。专业硕士的招生考试有10 月份的“联考”（在职那种）和年初的“统考”（我们学生的理解的那种）两次机会，考生可自行选择。这两大国家级别考试的专业考试，是由各招生单位自行命题、阅卷。不同专业的入学难度各不相同，热门专业相对难一些。例如，2004 年上海复旦、交大、财大三所高校MBA 的录取比例在6：1 左右；2004 年全国法律硕士录取率则不到10％ 。此外，“联考”和“统考”的难度也不一样，由于“统考”考生远多于“联考”考生，考试竞争激烈程度自然也大。不过，“联考”的考试虽容易，但录取时更看重申请者的工作背景和经验。（具体数据来自于中国考研网，仅供参考）五、学习方式不同普通硕士： 全日制学习。一般为3 年。专业硕士：半脱产，学制2－3 年（这里偏向指在职的）。具体的我们学生理解的那种学术和专硕，有两年、两年半、三年。具体以报考学校招生简章上显示的为主，具体学校具体分析了。六、学习费用不同普通硕士录取为国家计划内（非定向、定向）的硕士生按国家规定享受免学费待遇。录取为国家计划外（委托培养、自筹经费）的硕士生须缴纳学费，一般为8000 元/年，不同专业有所不同。对于自筹经费生、特困生等考生可通过申请国家助学贷款或者商业贷款缓解学费的压力。专业硕士学费按照不同专业类别差别较大。例如，MBA 的学费要十几甚至几十万元，而工程硕士的学费一般为3－4 万元。专业硕士学位一般不能申请国家助学贷款（偏向于说在职研究生）。学费标准具体也以学校的招生简章上注明的为准。七、文凭颁发不同与普通硕士不同，大多数专业硕士（在职）只授予学位证书，没有学历证书。但也有例外，例如工商管理硕士、法律硕士、临床医学硕士、建筑学硕士等，就同时颁发学位和学历证书。大体来看，“统考”生拿“双证”，“联考”生拿“单证”。我们学生理解的那种专硕也发双证的，和学术一样。八、认可度不同普通硕士：由于是全日制正规大学硕士毕业，拥有学历、学位双证，因此社会对这样的毕业生的认可度非常高。但企业在招聘时也会考虑到全日制硕士研究生的弱点：光有理论，经验不足。特别对于硕士专业与本科专业方向完全不同，又从无相关工作经验的求职者，企业会有所顾忌。建议这类毕业生通过实习、兼职或考职业证书来加强自身的竞争力。专业硕士：参加1 月份统考的MBA 能拿双证，而工程硕士目前只能拿学位证，因此对专业硕士的市场认可程度略有差异。当然，随着近几年专业硕士种类不断增多，报考人数连年上升，因此人气带动了市场效应，其认可度和求职地位也逐渐上升，很多企业不再苛求学历证书，而是更关注专业学位证书本身的含金量。总之，好坏全是相对的，只要能力在就可以了，能力证明一切。

数据分析师需要具备的能力：1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。3、至少能够用Acess等进行数据库开发；4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。5、至少掌握一门编程语言；6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

统计的就业面可以说是非常广泛的，下面说一下比较热门的就业方向：1.金融金融行业中的量化投资方向是大多数统计毕业的人想去的岗位，包括卖方金工，买方量化投研，量化风控，需要很扎实的数理背景，以及相关的实习经历2.互联网大数据时代，互联网非常渴求统计方面的人才，代表性公司有阿里，美团，百度，腾讯，京东3.咨询咨询作为一个长期高大上的行业，其丰厚的薪酬非常具有吸引力。4.其他行业数据分析岗任何企业都需要分析数据，零售行业，医药行业则更依赖数据分析，现在很多企业都设有数据分析岗，需求很大。