本科大数据专业考研

当下，大数据、人工智能等词汇频频出现在大众视野，大数据专业更是站在了时代的风口。很多学生也在高考的时候选择大数据，大数据领域还属于初期，需要大量的高端应用型人才，本科学习大数据，研究生的选择也非常广：大数据科学和工程、人工智能、计算机与大数据相结合的方向、金融方向等都是非常不错的选择。1、大数据科学和工程大数据专业的主要应用，数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘，几乎所有行业的都会涉及到数据的获取、管理和分析，所以大数据专业的研究生前景非常好，一个行业想要发展就需要更多高端人才，大数据的本科生继续从事大数据研究是一个非常不错的选择，这个专业属于新开专业，我们选择需要的时候需要多注意学院的研究实力。2、人工智能人工智能也是随着时代发展应运而生的专业，人工智能与大数据，二者密不可分，智能就是通过大数据学习内在的规律，从而达到智能，分析的数据越多，越有可能接近真实，大数据是人工智能的基础，本科把大数据学习扎实过后，在研究生阶段跨考到人工智能，你拥有扎实的大数据理论知识，有助于人工智能的研究，考研选择人工智能是一个不错的选择。3、计算机与大数据相结合的专业这是一个互联网时代，计算机肯定不能缺席，计算机+大数据是一个非常好的组合，计算机科学与技术（数据挖掘方向），在没有单独独立大数据专业之前，主要还是计算机专业在研究大数据，只是那时候没有单独拎出来说。学院的老师具有丰富的研究经验，当你进去过后能够给你很好的帮助。4、金融方向金融与大数据也是息息相关，复旦大学大数据学院就开设有金融硕士，本科学习大数据，研究生跨考到金融也是一个不错的选择。因为大数据专业属于新开专业，供选择的学校较少，如果你对经济、金融比较感兴趣，选择金融（大数据方向）也是非常不错的选择。“大数据+”已经涉及到生活的方方面面，本科学习大数据，选择上面的4个大方向都是一个非常不错的选择。

首先，从当前的技术体系结构来看，大数据技术已经趋于成熟了，接下来大数据技术将在行业领域逐渐开始落地应用，这个过程会释放出大量的人才需求，不仅需要高端应用型人才，也需要大量的技能型人才，所以当前选择大数据专业会有一个比较好的就业前景。由于当前大数据技术尚处在落地应用的初期，而且伴随着产业结构升级的持续推进，以研究生为代表的高端人才有更强的岗位竞争力，从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，整体的就业表现还是不错的，虽然算法岗位的竞争比较激烈，但是开发岗位的人才需求量还是比较大的，而且岗位附加值也比较高。从这个角度来看，当前大数据专业的同学可以重点考虑一下通过读研来提升自身的就业竞争力。大数据专业在读研时除了可以继续主攻大数据的相关方向之外，还可以向人工智能方向发展，在选择空间上还是比较大的，但是由于当前不少高校大数据方向和人工智能方向的研究生培养往往设立在计算机专业，所以在考研时也可以考虑跨考计算机专业，这样选择空间也会更大一些。大数据专业本身是一个交叉学科，涉及到的知识量也比较大，所以学习压力往往也比较大，如果有明确的考研计划，应该早做准备，同时要重视为自己营造一个较好的备考环境，可以与专业老师积极交流沟通，以便于获得更多的帮助。最后，对于没有考研计划的同学来说，当前大数据专业的同学要想有较强的岗位竞争力，一定要重视开发能力的提升，未来基于大数据平台进行的行业开发会有较大的规模，人才需求潜力也比较大。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

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更多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。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

在本科阶段读计算机、数学、物理、大数据等专业，在读研期间都是可以选择人工智能方向的，因为这些专业都是人工智能的相关专业。虽然目前已经有一些高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，但是长期以来，人工智能只是研究生阶段的研究方向，因此大量的人工智能方向的研究生都是来自于计算机、数学等专业。对于大数据专业的本科生来说，在研究生阶段选择人工智能方向不仅可以，而且是个不错的选择，原因有以下几点：第一：大数据与人工智能关系密切。大数据可以说是人工智能的基础，无论对于机器学习还是自然语言处理来说，都需要通过大量的数据来训练算法，从而提升智能体的决策能力，这也是为什么在大数据时代背景下，人工智能得到广泛关注的重要原因之一。第二：从大数据进入人工智能领域相对容易。大数据的技术体系当中，数据分析占据着重要的位置，数据分析是挖掘数据价值的重要途径之一，而数据分析通常有两种方法，分别是统计学方式和机器学习方式。所以通过大数据进入机器学习进而全面进入人工智能领域是一个比较不错的选择，有不少人工智能领域的研发人员就是从大数据进入人工智能领域的。第三：大数据与人工智能将全面融合。随着物联网、大数据、云计算的不断发展，未来大数据等技术会与人工智能领域的相关技术进一步融合。从这个角度来看，从大数据技术进入人工智能也具有一定的必然性。当前正处在大数据落地应用的初期，而人工智能也将与大数据技术一道为产业互联网的发展提供服务，未来大数据和人工智能领域的发展空间将非常值得期待。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

原标题：最新发布：这些专业太抢手！你的排第几？导读：“2015-2018全国考研大数据”来了！教育部全国硕士研究生招生考试网上报名和网上调剂唯一指定网站——研招网发布《2015-2018硕士研究生报考数据分析报告》！一起来看看！硕士研究生报名人数持续增长！女生为主力硕士研究生报名人数持续增长据教育部数据统计，2018年考研报考人数达到238万，增加人数和增长率均为近年来最高。△近4年硕士研究生报名人数（单位：万人）△近3年硕士研究生报名人数增长率女生读研占比超半数报考人数不断增长的同时，女生成考研群体主流。△男女生人数对比图（单位：人）为何考研？超半数受访者觉得考研是为了提升就业竞争力据中国青年报社社会调查中心数据，对于自己或身边的人选择考研的原因，调查显示，有以下几点：提升就业竞争力（58.8%）通过考研进入名校（41.4%）通过考研更换专业（37.1%）完成自己的学术理想（33.3%）工作晋升需要（30.9%）暂时逃避就业压力（24.9%）因身边朋友都在考而“随大流”（19.6%）寻找备考过程中的独特体验（10.5%）完善自己的大学生活（8.2%）据中国青年报报道，河北石家庄某高校的吴硕表示，由于学校一般，不论就业还是申请出国都没有太大优势，所以全班近一半同学选择了考研。胡杨本科读的是电气工程专业，他表示自己考研的主要目的是换专业，“4年读下来，觉得自己不太喜欢与机床、传送带打交道。希望研究生能学个‘和人打交道’的管理类专业”。对吴硕而言，选择考研更多是出于自己读名校的执念。本科就读于一所普通一本院校的他，考研志愿填报了北京某985高校。不过，深究自己渴望读名校的原因，吴硕坦言，主要还是考虑到未来对就业的影响。“身边非985、211毕业的同学找工作，简历投出去，得到的回应特别少”。山东济南某高校的研一学生李潇妍认为，读研能让自己在职场上“少走弯路”。“比如很多公司针对本科生和研究生的起薪和起始职位都是不一样的”。这些专业太抢手！最热门的是。。。哪些专业报考人数最多？以北京为例：2018年，工商管理专业报考人数居首，为19749人，随后为会计专业的13124人和法律硕士（非法学）专业的12957人，报考人数居第四至十位的专业依次为金融、公共管理、计算机技术、法律硕士（法学）、广播电视、软件工程、计算机科学与技术。2016年，报考“工商管理”的人数为13395名，居各专业报考人数之首，报考会计的人数为9369名，报考“法律硕士（非法学）”的人数为7608名（不含推免生），分别居第二位和第三位。报考人数居第4至10位的专业依次为金融、公共管理、计算机科学与技术、金融学、材料科学与工程、汉语国际教育、计算机技术。由此可见，工商管理、会计、法律硕士（非法学）连续数年成为报考专业的前三甲，依然是最热门的专业。热门高校专业考研难度排名报录比指的是报考人数和录取人数之比，报录比越大说明该专业考研难度越大。下面，我们就通过4所热门高校报录比排名前10的专业来看一下那些相对难考的专业有哪些：中国人民大学学术型学位难度排名↓↓↓△2017年全国统考硕士研究生报名录取统计（学术型学位）注：1。表中“报名人数”和“录取人数”不包含推荐免试、单独考试、援藏计划、退役大学生士兵和少数民族骨干专项计划的考生；2。录取人数包含调剂录取的考生。专业学位难度排名↓↓↓△2017年全国统考硕士研究生报名录取统计（专业学位）注：1。表中“报名人数”和“录取人数”不包含推荐免试、单独考试、援藏计划、退役大学生士兵和少数民族骨干专项计划的考生；2。录取人数包含调剂录取的考生。复旦大学学术型专业难度排名↓↓↓△2017年招收学历教育硕士研究生分专业报考、录取人数统计（学术型）专业型专业难度排名↓↓↓△2017年招收学历教育硕士研究生分专业报考、录取人数统计（专业型）南开大学难度排名↓↓↓↓↓↓浙江大学难度排名↓↓↓↓↓↓注：以上统计中不含非全日制、推免生、单独考试、强军计划、退役士兵计划以及少民骨干计划考生；录取人数中包括了由本校其他相近专业调剂到该专业录取的考生。往届生比例增幅明显 部分省市专硕超学硕应届生考研比例涨幅平稳，往届生读研比例增幅明显对在职人员来讲，考取双证不必脱产学习，充分满足了工作、学习两不误的需求。2017年在职研究生纳入统考后，在职考生的积极性空前高涨。部分省市专业硕士报名人数超过学术硕士近年来，由于招生计划增加的影响，除了总体报名人数呈上涨趋势之外，专硕的报考人数增长明显，多地甚至出现专硕报考人数超过学硕的现象。比如：湖北↓↓↓△湖北学硕和专硕（蓝色）人数对比图（单位：人）河北↓↓↓△河北报考学硕和专硕（蓝色）人数对比图（单位：人）

首先，计算机专业一直是大数据方向研究生的主要培养专业之一，所以如果读研期间想主攻大数据方向，考研时完全可以选择计算机专业，而且在计算机专业读研还会有机会接触到云计算、物联网、人工智能等一系列与大数据关系紧密的技术，学习和科研体验也能够得到保障。在没有成立大数据专业之前，计算机专业就已经在研究生阶段开始培养大数据方向的学生了，而且很多高校的大数据专业目前还没有研究生培养能力，研究生的培养依然设立在计算机专业，这就导致很多大数据专业的本科生在考研时也会选择考研计算机专业。大数据是一个非常大的方向，目前诸多专业都可以培养大数据专业的研究生，除了大数据专业之外，计科、软件工程、数学、统计、经济、金融等专业也都有能力培养大数据方向的研究生，随着诸多传统学科开始与大数据相结合，会有更多的专业具备培养大数据方向研究生的能力。在选择专业时，除了要考虑大数据技术本身之外，还需要考虑就业场景，如果未来希望在IT互联网行业发展，那么在计算机专业读研无疑是比较好的选择，相对于其他专业来说，计算机专业往往会更注重研究生动手实践能力的培养，尤其是开发能力的培养，这对于就业的影响还是比较积极的。目前虽然整体上来说，大数据领域的人才缺口比较大，但是开发岗的就业渠道更多，算法岗的竞争还是非常激烈的。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

大数据专业是一个典型的交叉学科，基础学科包括数学、统计学和计算机学，另外辅助经济学、社会学、医学等学科，所以统计学是大数据专业最为直接的相关学科之一，因此统计学专业的本科生在读研的时候是完全可以选择大数据专业的。统计学专业的相关知识在大数据时代依然起着非常重要的作用，以大数据分析为例，目前大数据的分析方式主要以统计学方式和机器学习方式为主，而且统计学方式与机器学习方式相比在某些领域更加成熟，理论体系也相对完备，所以大数据专业的学生通常都要系统的学习统计学相关知识，从这个角度来看，统计学专业读大数据方向还是具备一定优势的。在大数据时代，统计学有了进一步的发展和变化，这个变化就来自于数据本身的变化。统计学的分析方式通常以“抽样”为主，通过对样本的分析来寻找整体的规律，从而得出分析结论。通过大量的历史经验来看，如果样本的选择没有问题的话，统计学的分析方式具有非常高的准确度。但是在大数据时代，数据从抽样变成了“全样”，数据分析的方式和方法都产生了较大的变化，这对于统计学来说就需要积极的适应这种变化，并积极顺应大势时代的发展，投入到大数据领域的研发中。从目前大数据行业的发展来看，统计学确实对于大数据的发展做出了重要的贡献，大量的统计学专业人才陆续投入到大数据领域，也进一步完善并丰富了大数据的知识结构。近些年来，我多次作为评委，参与了不同类型的研究生大数据专业大赛，其中有大量的选手来自财经类大学的统计学专业，这给我留下了较为深刻的印象，其中也有不少学生取得了不错的成绩。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

首先，对于数学专业且主攻大数据方向的本科生来说，考研时可以重点考虑一下大数据方向，原因有三点，其一是大数据领域的前景比较好，其二是数学专业从事大数据方向有非常好的基础，其三是大数据领域的岗位附加值比较高，而且人才缺口比较大，尤其是高端人才。在专业的选择上，可以重点考虑一下计算机专业，虽然数学专业考研计算机属于跨考，但是整体的知识跨度并不大，而且数学专业跨考计算机专业也比较常见。之所以选择考研计算机专业，一个重要的原因是就业比较好，目前计算机专业选择大数据方向的研究生，在就业方面都有不错的表现，岗位选择空间也比较大，既可以选择算法岗位，也可以选择开发岗位。近两年算法岗位的竞争还是比较激烈的，不少计算机专业的研究生会选择开发岗位，相对于统计学、金融等专业的同学来说，计算机专业的研究生有更强的岗位适应能力，而且计算机专业就业到IT互联网行业也相对比较容易。数学专业考研计算机专业，一定要早做准备，由于计算机专业的考研竞争比较激烈，所以要为自己构建一个有效的复习渠道，当前可以重点利用一下互联网这个学习渠道。在复习的初期可以多选择几个不同层次的目标，复习到中后期再最终确定目标学校。数学专业考研计算机专业，还应该重视编程实践能力的提升，目前不少大学在考研的复试阶段会考察编程实践能力。另外，对于大一、大二的同学来说，应该积极参加一些专业比赛，这对于考研复试有比较积极的影响。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

首先，对于大数据专业的本科生来说，在读研的时候有比较多的选择，既可以选择大数据相关方向，也可以选择人工智能相关方向。从当前的行业发展趋势来看，读研选择人工智能方向是不错的选择。大数据方向博士研究生在进行中期答辩从知识体系结构来看，大数据与人工智能本身就有比较紧密的联系，比如机器学习既在大数据分析中有广泛的应用，同时也是人工智能的六大主要研究方向之一，所以对于大数据专业的本科生来说，可以把机器学习作为切入点来进入人工智能领域。实际上，通过机器学习来入门人工智能也是比较常见的选择。人工智能领域的研究方向是比较多的，在当前工业互联网和产业结构升级的推动下，人工智能与传统行业的结合也比较多，在读研的时候可以根据目标学校的资源整合情况，来选择具体的研究方向。通常来说，不同高校往往都有自己的传统优势方向，选择这些方向往往会有更多的科研资源，也更容易做出科研成果。从目前人工智能领域的研究热点和落地应用情况来看，当前计算机视觉、自然语言处理和机器人学这几个方向有比较多的机会，这些领域也有大量的科研课题。从当前大型科技公司开放的人工智能平台来看，主要还是基于自然语言处理和计算机视觉两大内容来展开，未来随着人工智能平台的不断迭代，可以落地应用的人工智能技术会越来越多。虽然当前人工智能领域的发展速度比较快，但是当前算法岗位的就业也并不像想象中的那么容易，近两年很多希望从事算法岗位的研究生，往往也会因为激烈的竞争而转向从事开发岗位，所以研究生在读研期间，应该关注自身的程序开发能力。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！