研究生专业数据科学

数据科学与大数据技术专业3433616233很不错，前景比较乐观，毕业生能在政府机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程计算机科学与技术应用统计学等专业的研究生或出国深造。大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。该专业对于学生的数学能力有很高的要求，所以对于数学不敏感的学生，建议慎重报考，而且该专业对于学生的计算机使用能力有很高的要求，学生在校学习期间，一定要学好这方面的知识,，可以选择考取计算机的相关资格证书，提升自身竞争力。扩展资料数据科学分为三大类，即：数据分析、数据挖掘和大数据。数据分析主要偏重业务，即利用一些数据分析和统计工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，进行数据分析和展现，以辅助公司的某项业务决策。数据挖掘比数据分析更侧重于建模能力一些，一般是给定一些数据和某个问题，让你运用某些机器学习算法从中建立出模型，再通过这个模型去对某些东西进行预测。所以，机器学习算法可以说是数据挖掘中的核心。与大数据关系比较密切的岗位包括大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据呈现和大数据教育等，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所面对的工作场景也有较大的区别。大数据平台开发属于研发级岗位，需要从业者具有较强的研发能力。

澳大利亚大学中的工程科技硕士和工程硕士，实际上两者就相当于我国的学术版型硕士和专业硕士权。学制在一年以内的硕士叫型硕士，这种硕士不具备申请博士研究生资格。考研是专业学位好还是学术学位好，要根据考生的就业、发展方向而定。如果打算留校当老师，或是从事学术研究，是学术学位好。难毕业，但学费低，8000元/年。如果是为了找份好工作，专业学位好。专业学位容易毕业，但学费高，从1.5-3万元/年。

读了前面关于数据科学的文章，相信你也能明白，拿到博士学位，更有利于做data scientist。比如同样是学统计出身的，作为master你可能做的是底层工作，接触不到太多核心的东西，工作基本内容可能就是用SQL倒腾数据、在R 里面做点初步处理，而PhD们职位起点高，上来就是做统计分析、建模等高级工作。这个跟统计/生物统计的master和phd出路也类似：前者很典型的工作是SAS programmer，后者直接是statistician or biostatistian，可以参考Warald以前的一篇贴子《统计和生物统计硕士博士出路比较》，尽管Data Scientist是个新职业，但是道理大体一致。同样是学CS出身，master们成为软件工程师，做的是底层的实现，尤其是公司的新人，系统框架早由高手们搭好了，来了coding的活你就去做，你考虑问题的范围很小，就是如何写好你负责的code 。而PhD们，可能是Research SDE、Applied Scientist/Researcher（这个是微软的title），跟其他的组合作来实现核心的Machine Learning或者Information Retrieval系统，一般都被要求能独立思考，能针对一些问题提出自己的想法和解决方案，老板也很鼓励你去创新、会给你自由让你探索新的project。另外，越是技术上比较先进的公司，往往越是倾向于招收博士，提供的职位也更高级，待遇更高。如果是硕士生，往往得有几年工作经验才会被考虑 – 刚毕业的硕士，无论哪个专业的，只是修了些硕士层次的课程，可能达不到公司的要求。Joyce不做SAS programmer，成为market research analyst。Warald这里想强调的是：PhD们机会，概率更大，在Data Scientist这类职业上，远比master有优势。如果你是master学历，拿到多个job offer有得选择的话，建议考虑一下长远发展，比如一个大公司让你去用SQL倒腾数据，给8万美元一年，另一个公司让你做统计分析，给7万一年，Warald的建议你从了后者，对工资、公司名气不满意的话，过两年跳槽就是了。

1、如果意向从事大数据分析、数据科学方向工作，建议考研；如果是打算从回事大数据开发工作，建答议可以考虑直接参加工作，尽早进入行业积累工作经验。2、考研也有大数据专业的，可以选择一个细分方向继续深入学习，让自己更为专精。

随着互联网技术的不断发展，当今的时代又被称之为大数6433据时代。现在学大数据的相关专业就业前景当然是非常好的。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。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。

澳大利亚大学中的工程科技硕士和工程硕士，实际上两者就相当于我国的学术型专硕士和专业硕士。学制在属一年以内的硕士叫型硕士，这种硕士不具备申请博士研究生资格。考研是专业学位好还是学术学位好，要根据考生的就业、发展方向而定。如果打算留校当老师，或是从事学术研究，是学术学位好。难毕业，但学费低，8000元/年。如果是为了找份好工作，专业学位好。专业学位容易毕业，但学费高，从1.5-3万元/年。本回答被网友采纳

首先，本科是计算机科学CS的同学，是最符合申请条件的，因为大多数数据工作都是专通过编程和数据库的相关手属段进行的，同时学过统计、微积分、高级语言；例如哈佛大学对于MSDS的本科背景要求是：希望有微积分、线性代数，概率和统计等相关课程，能使用至少1种编程语言，例如Python或R，了解计算机科学概念。其次，本科背景是统计、数学或应用数学，且有一定编程基础的同学也可以申请，这都是很好的匹配专业。最后，商科背景出身，但量化背景较强的商科专业，比如金工，但又希望能选择一个STEM专业的同学，那DS显然也是个非常好的选择。所以说，如果你有比较强的编程背景，又有比较好的数理基础，那你就很有竞争力；而纯商科背景的同学，如果没有强的量化背景，或者不懂编程，那建议还是数据科学DS和商业分析BA混合申请，因为商业分析更加偏商科，开在商学院，对商科背景接纳程度大很多。

首先硕士和研究生有的区别：一个是学位。一个是学历。 研究生是学历。硕士是学位。

在职来工程硕士是只有学位证没有自学历证的（就是所谓的毕业证）。学历证的意思是学习的经历，也就是学校不证明你在校学习了（本来也没在校学），只证明你符合学位的要求并且通过了考核。道理上与工学硕士（就是本科毕业考的那种）是一样的，先在好多本科生毕业也靠工程硕士（全日制的工程硕士也有学历证），先在国内的情况是工学硕士考不上的考工程硕士。国际上是一样的，都是Master，只不过一个是学术性质的（工学硕士），一个是应用性质的（工程硕士）。我觉着工程硕士值得一上，但一定要是好学校的！否则有拿钱买本的嫌疑。