大数据与数据科学研究生

首先，对于当前选择数据科学与大数据专业的同学来说，继续读研是不错的选择，一方面原因是当前大数据技术尚处在落地应用的初期，人才需求更注重以研究生为代表的高端人才，另一方面随着产业结构升级的持续推进，未来高端人才也会有更多的发展机会。大数据专业在读研时可以重点考虑两个大的主攻方向，其一是继续从事大数据方面的研究，虽然大数据的技术体系已经趋于成熟，但是大数据领域的创新空间依然非常大，尤其是大数据与产业领域的结合，会有大量的创新点，所有如果选择专硕，可以重点考虑如何利用大数据技术在产业领域创新，这也会为自己打开新的发展路线。其二是选择主攻人工智能领域的相关方向，由于大数据技术与人工智能技术的关系非常紧密，所以在读研期间主攻人工智能相关方向也比较方便。相对于大数据方向来说，人工智能技术体系远没有成熟，所以人工智能技术的创新点还是非常多的，当前计算机视觉、自然语言处理、机器学习等方向也是比较热门的方向。由于数据科学与大数据技术专业是比较新的专业，所以在读研时，如果想有更大的选择空间，可以考虑选择计算机专业，实际上计算机专业也是培养大数据方向研究生的主要专业之一。另外，当前统计、经济、金融等专业也有培养大数据方向研究生的能力，如果未来想在相关领域发展，也可以考虑考研这些专业。最后，虽然算法岗位的岗位附加值比较高，也相对比较适合女孩从事，但是算法岗位当前的竞争还是非常激烈的，所以在读研期间一定要重视开发能力的培养，这也会扩展自己的就业面。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！

1.排名情况1.1院校层次分布2015年9月国务院推出《促进大数据发展行动纲要》，同年数据科学与大数据技术成为新增备案专业。数据科学与大数据技术距今仅发展了5年，现发展基本稳定且还处于探索阶段。数据科学与大数据技术专业考取难易度排名前100的院校中211及以上院校占29%，重点院校占55%。表1 数据科学与大数据技术专业考取难易度排名Top100数据来源：2018年全国普通本科批录取数据(西藏数据缺失)注：1.本排名代表各院校此专业的综合考取难度排名，单个省份中可能存在差异；2.本排名不包含招生简章中未注明具体招生专业的院校；3.本排名不包含中外合作专业；4.重点包含省重点和全国重点。2.考取难度解析2.1 知名财经类大学热度高上海财经大学、对外经济贸易大学的数据科学与大数据技术的考取难度仅次于同济大学。上财的数据科学与大数据技术为数学、计算机科学和统计学的交叉学科，该专业分为理学和工学两个专业方向，理学方向的建设基础是统计学，工学方向的建设基础是计算机科学与技术。对外经济贸易大学的数据科学与大数据技术专业涉及统计学、数学、计算机科学、经济学、金融学等方面的知识，致力于打造能够从事经济、金融、管理等领域的数据分析工作的复合型人才。2.2 中国农大数据科学与大数据技术的报考难度高中国农业大学的数据科学与大数据技术考取难度排在第9位，该院校的数据科学与大数据技术专业于2018年新增。该专业设有国际班，就读于中国农大数据科学与大数据技术专业的学生有机会获得500强高校的学历学位。专业课程设置侧重于计算机，如：Spark核心编程、数据可视化等，基本符合当今的市场需求，可从事职业也较为多元化，不局限于数据分析和数据挖掘。特别声明：本文为优志愿原创作品。未经著作权人授权，禁止转载和使用，否则将承担法律责任。填志愿时在大厚本上翻找资料，很容易遗漏掉一些不错的院校，优志愿分享高考资讯、填报志愿、大学、专业等相关的信息，帮助您轻松获取历年分数线等数据资料。

大数据和机器学习是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题。首先，大数据和机器学习之间存在较为紧密的联系，选择大数据方向的学生通常也需要掌握一定的机器学习知识，而选择机器学习方向的学生通常也需要具备一定的大数据技术基础。要想搞清楚具体选择哪个方向，应该对大数据和机器学习有一个整体上的认知，然后结合自身的知识结构和兴趣爱好进行选择。大数据技术体系结构经过多年的发展目前已经趋于成熟，大数据相关技术也正处在落地应用的初期，所以选择大数据方向有三点好处，其一是技术体系成熟，学习起来要容易一些；其二是大数据生态逐渐健全，就业岗位多；其三是大数据技术是人工智能的基础，未来的选择空间比较大。大数据方向对于数学、统计学和计算机基础具有较高的要求，目前大数据应用的核心集中在数据分析领域，场景大数据分析是目前比较重要的落地应用之一。另外，目前大数据产业链涉及到数据采集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现等一系列环节，需要的知识结构也存在一定的区别。选择大数据方向通常要结合自身的知识结构选择一个突破点，行业领域的突破点还是比较多的。机器学习是人工智能领域的六大研究方向之一，机器学习（包括深度学习）也是目前人工智能领域比较热门的方向之一，随着大数据和云计算的发展，机器学习在强大的数据和算力支撑下，目前已经有越来越多的项目处在落地应用的初期，未来机器学习的发展空间非常广阔。选择机器学习方向的好处也有三点，其一是机器学习领域的创新点比较多，容易做出成果；其二是目前行业人才短缺严重，就业形势比较好；其三是机器学习未来将广泛落地到传统行业，市场空间巨大。简单的说，大数据方向以数据价值化为核心开展各种课题研发，而机器学习则以知识发现和应用为核心开展各种课题研发。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！

大数据专业的相关实验对于电脑的内存要求比较高，即使是对于内存要求比较低的实验性大数据平台，往往也需要至少8G的内存空间，而如果想有一个较为流畅的使用体验则需要更大的内存空间，所以内存一定要大一些，也可以说内存越大越好。由于内存与其他设备有所不同，通常的笔记本电脑在内存的支持程度上并不会有太大的扩展空间，而且内存本身还存在代差且无法兼容，所以在选择笔记本电脑的时候，尽量一次把内存空间升级到最大，这样做既经济又实用。除了内存之外，还应该注重一下显卡的配置，原因是目前大数据与人工智能的关系比较紧密，大数据专业的同学也难免会从事一些人工智能方面的开发，其中关于机器学习（深度学习）和自然语言处理方面的开发就比较常见，而人工智能的实验通常会采用GPU完成计算，所以应该配备一个稍微好一点的显卡。当然，相对于内存越大越好来说，显卡并不需要太高的配置，毕竟实验环境下，对于效率的要求并不算高。相对于内存和显卡来说，大数据专业对于存储空间的要求并不算高，当然如果要想有更快的运行速度，应该选择固体硬盘，这样也会便于携带。同样，CPU的配置也没有太高的要求，主流的配置，甚至是稍微低一些的配置都是可以的。对于大数据专业的学生来说，在选购电脑的时候还需要考虑屏幕的大小和电池的续航时间，屏幕尽量大一些，而续航时间则至少应该保障4个小时。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！

目前数据中国“百校工程”已有73所入选院校，23所项目院校通过教育部规建中心专家验收，曙光瑞翼教育与项目院校校企合作协同育人，服务于全国各地近30所院校的曙光瑞翼大数据学院，招录近6000名学生，在数据科学与大数据技术专业的课程设计上，设计以下的专业课程。数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。数据科学与大数据技术可从事的岗位有：分析类，分析工程师、算法工程师；研发类，架构工程师、开发工程师、运维工程师；管理类，产品经理、运营经理。大数据与人工智能不但是社会发展急需的新兴专业方向，同时也将渗透并影响着其他许多传统学科和专业的发展。腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》，数据显示，中国592家公司中约有4万位员工，而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。数据科学与大数据技术专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待遇上有着无法比拟的就业优势。依据招聘网站给出薪资数据，目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生的起薪基本都在10k—20k之间，毕业三年后人工智能岗位的技术人员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。随着未来科技应用的逐步推进，人工智能以及大数据技术的岗位需求逐步上升，未来必定会发展为就业前景最好的专业之一。

相信大家通过对上篇文章的阅读已经对大数据、数据科学以及数据分析的概念有一个大概的了解，现在我们将深入了解每个类型的应用程序。开维创—数据分析数据科学的应用：1、推荐系统：利用推荐系统可以预测客户是否愿意购买这个商品，并且可以帮助客户去快速寻找客户需要的商品。2、数字广告：目前数字广告是大家关注的趋势，而且比传统广告形式效率更高。不管是绚丽的横幅展示还是交互式的数字广告牌，给数字广告提供支撑的还是数据科学算法。3、网络搜索：搜索引擎能够在很短的时间内得到结果。我们有没有想过是哪一种有助于提高精确度？大数据的应用：1、零售行业：随着市场竞争的加剧，零售业务变得越来越难做。企业主经常寻找渠道来更好地理解和服务客户。每秒钟有大量数据。对社交媒体、忠诚度计划、客户交易和其他渠道的所有数据进行适当分析，能够协助她们得到核心竞争力。2、通信：电信服务提供商分析大量数据以做出重要的商业决策，例如扩大客户群。3、金融服务：基本上全部顶尖金融企业，从商业保险到零售银行，桑德斯都为她们的金融信息服务出示大网络服务。这种金融投资公司遭遇的特大挑战是，他们庞大的多构造数据分布在不一样的系统软件中。分析大数据可以在许多方面帮助他们，例如客户分析、欺诈分析、合规性分析和运营分析。数据分析的应用：1、能源资源管理：大部分企业应用数据统计分析开展能源管理，包含智能电网电力能源、公共事业企业的工程建筑自动化技术、电力能源提升和电力能源分派。关键重中之重是管理方法服务项目中断、监控器计算机设备和生产调度工作人员。在公共事业的互联网特性中集成化数以百万计的统计数据点，能够让工程师运用分析技术监控他们的网络数据。2、医疗行业数据：目前医院面临的重要挑战就是成本压力，同时这还限制了许多患者的有效治疗。机器和仪器数据被证明对跟踪和优化治疗以及可跟踪的患者流量和使用设备非常有用。这将有助于提高医疗质量，预计效率将提高1%，从而在全球范围内节省超过630亿美元的医疗费用。3、游戏行业：在游戏中收集数据以优化和消费是数据分析的主要优势。制作游戏的公司可以更好地了解用户的偏好、厌恶和关系。4、旅游行业：通过网络博客分析、移动数据分析和社交媒体数据分析优化购买体验。顾客的偏好和愿望可以被提取出来。定制报价和套餐可以根据客户的后续浏览进行推广，帮助公司实现更好的转化率。这些就是他们的实际应用场景。我们要明白一个道理：北京开维创数据可视化可以帮助我们提升企业竞争力。数据是原油，从数据中提取汽油是我们的业务，因此它将变得有利可图。数据科学、数据分析和大数据已经开始撼动世界。重要的是，这些最新趋势为许多新的就业机会打开了大门，对具备适当技能的专业人员的需求即将激增。相关文章推荐：细数大数据、数据科学以及数据分析之间的区别（上）

我们生活在一个充满“数据”的时代，打电话、刷微博、聊QQ、用微信，阅读、购物、看病、旅游，都在不断产生新的数据。不管你是否认同，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活，世界已经进入由数据主导的“大时代”。近年来，高校新设置的“数据科学与大数据技术”专业变得炙手可热，那么该专业培养目标是什么？学些什么？专业前景如何？对学生又有哪些要求呢？热门专业 2018年3月21日，教育部公布了《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，共有862所高校新增了2311个专业。其中最热门的专业当属当属“数据科学与大数据技术”，共有248所高校申请获批，占新增专业申请的高校数超过1/3。根据教育部在2012年发布了《普通高等学校本科专业目录》，“数据科学与大数据技术”并不在其中，属于目录外专业，需要审批设置。该专业最早在2016年获得批准设置，在教育部公布的《2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中，有北京大学、对外经济贸易大学、中南大学3所高校获批。而在2017年教育部公布的《2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中，获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到了32所。可见，三年来，开设“数据科学与大数据技术”专业的高校数量迅速膨胀，累计达到了284所。如此多的高校对它青睐有加，“数据科学与大数据技术”到底是一个什么专业？培养目标与学习内容 “数据科学与大数据技术”专业是培养以计算机科学、统计分析为基础，具备经济、金融、物流、商业、贸易、 管理等相关学科的领域知识，能推动并引领未来全球“互联网 +”、云计算、大数据技术在各领域的深入应用，具有较强的实践创新能力、跨文化交流能力和跨领域研究能力的高素质复合型人才。从上述培养目标可以看到，该专业的核心是计算机和统计分析，但需要具备多个领域的相关知识，培养目标也是复合型人才。在课程设置上，除了基本的计算机学科和统计学课程，还包括了微观经济学、计量经济学、国际金融、搜索引擎、自然语言处理、数据可视化、机器学习、模式识别以及大数据技术平台等相关课程。专业“钱”景 “数据科学与大数据技术”专业培养的是当下最热门的大数据、云计算、人工智能、算法分析等行业急需的人才。全球顶尖管理咨询公司麦肯锡分析报告显示，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！从国内就业市场来看，根据BOSS直聘发布的《2017春季互联网人才趋势报告》，大数据和人工智能相关岗位出现全行业的旺盛需求，人才供给严重不足。其中，缺口较大的是搜索算法，供给量只能达到需求的44%，还有56%的缺口；推荐算法的缺口比例为50%，算法研究员的为43.9%，图像算法的为43%，深度学习的缺口量排在第十，为33.8%。从国家层面上看，”互联网+”已经上升为国家战略，以大数据战略为牵引，以信息安全、传感器、人工智能等为重点，打造新一代信息技术产业集群。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出我国新一代人工智能“三步走”发展战略，人工智能产业要成为新的重要经济增长点，助推我国产业升级和经济转型，并成为世界主要人工智能创新中心。在就业“钱景”方面，各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。以基本的Hadoop开发工程师为例，入门月薪已经达到了8K 以上，工作1年月薪可达到 12K 以上，资深的hadoop人才年薪可达到30万—50万。热门专业的冷思考 看到这里，是不是对“数据科学与大数据技术”专业跃跃欲试呢？且慢，对于热门专业，我们需要冷思考！就像前几年大热的物联网工程专业，很多学校一哄而上，但是专业课程设置不合理，计算机和通信的课程搞成大杂烩，两边的核心内容都没学好。师资也是赶鸭子上架，上课就是念念PPT，考试也是走过场。毕业出来，才发现基础知识不牢靠，后悔也迟了。对于高校来说，开设“数据科学与大数据技术”专业，需要有多学科的专业积淀，需要有经验的师资队伍，更需要有行业背景。很多高校只是因为专业热门，就拼拼凑凑开设起来，其实各方面积累很不够，学生报考时需要檫亮眼睛。对于学生来说，该专业对数理统计、计算机科学的知识要求很高，数学基础不牢靠的学生需要慎重选择。再者，对于将来当“码农”辛苦加班的日子也要有心理准备哦。对于很多同学来说，笔者建议在本科阶段深入学习一门本科专业，如计算机类、数学类、统计学类，然后再考研深造大数据类、人工智能的专业，既具有深厚的底蕴，又具备鲜明的专业特点，才能有更大的发展空间。不管怎样，对于专业选择，第一是兴趣，第二还是兴趣，有了兴趣才有学习、深造的动力！对了，对人工智能感兴趣的童鞋，“智能科学与技术”专业也是不错的选择哦。这个专业融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，也是培养跨学科的复合型人才，限于篇幅就不多讲了。原创不易，如果您感觉此文很有帮助，请鼓励支持下吧！↓↓↓狗日的作业！最能让青少年成长30部英文电影（下）最能让青少年成长30部英文电影（上）最适合亲子观看的16部BBC纪录片（建议收藏）！这才是中国孩子最需要补的一门课这才是中国父母最需要补的一门课和青春期的孩子对着干？赢了当下，输了未来！不背单词，不上辅导班，能学好英语？这个爸爸的实验结果是……让魔都家长扎心的“公民同招”，开错了药方！曹杨二中王洋校长访谈录——从一个学生家长的视角

伴随着技术应用的不断进步，数据资料也在持续增长。近期几年创建的数据资料比整个人类发展史上创建的数据资料还要多。你清楚到2020年，每秒大概会生成1.7兆的新信息吗？请记牢，大数据技术并不是一时兴起，而是一场早已开始的革命，毋庸置疑，它很快就会涵盖每项业务。伴随着数据量的增多，我们都合理解析数据资料以获取有效的商业见解的专业能力也在提高。在以后5年，我们都能够预估，即便是初创企业，也会有某种形式的数据统计分析在发挥效果，并造成业务上升。担任职业类型转型的专业人员通常对数据统计分析、大数据分析和数据科学业务领域普遍存在的差距感到疑惑和不确定。别担忧，我们有自个的判定，这也是为何我们决策写一篇文章，清晰地表述所有这种流行用语相互之间的差别，及其与之有关的职业类型。首先我们来看它们的含义，大概去了解一下。数据科学的含义数据科学是一个跨学科的业务领域，包括任何与结构性和非结构化数据有关的内容，从准备、清洗、分析和源于有用的视角开始。它融合了数学、应用统计学、智能化统计数据捕捉、编程、问题解决、统计数据清洗、不一样的的观察视角、准备和统计数据对齐。简单来讲，这是对统计数据进行处理的几种技术和流程的组合，以获取有使用价值的业务视角。借助科学技术的办法、算法、流程和系统软件来合理地获取信息内容，这些信息内容能够被业务用于做出重要的业务决策。大数据的含义假如我们说的互联网大数据并非储存在一台计算机上的数据资料，反而是储存在不同地点的大批量非聚合的原始记录数据，其大小变化为pb级。伴随着每毫秒有很多的数据资料从各种各样来源形成，数据资料并不是规范方式的，反而是以各种各样方式形成的。实际上，现阶段形成的数据资料中有80%不是结构性的，仅采用传统化技术应用是没办法有效地处理它们的。在早些时候，形成的数据量不太高，我们一直以来对它们进行归档，并且只实现历史剖析。殊不知，还要熟记的一件关键事情是，“互联网大数据是特别关键的，还要实现剖析，便于我们可以得到有用的洞见，进而做出更好的、战略性的商业举动。”数据分析的含义数据统计分析是一个牵涉到应用算法或机械程序，以得到实用的业务观点的流程。数据统计分析的小技巧和技术被运用于工业生产中，以做出明智的决定来验证或否认目前的模型和基础理论。这些是数据科学、大数据以及数据分析的含义，让大家有一个大概的了解，明天开维创小编将继续为大家讲解它们的应用场景，希望可以帮助到大家，帮助关于数据分析以及数据可视化的疑问。

随着当前大数据技术体系的逐渐成熟，大数据的行业生态也在不断发展和完善，从当前大数据行业的岗位划分来看，大数据岗位可以大致上分为三大类，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗。另外，由于目前大数据正处在落地应用的初期，所以也有很多人在从事大数据教育岗位。大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，而且大数据开发岗位的人才需求类型正在从早期的研发岗（大数据平台研发），逐渐向大数据行业开发岗位覆盖，相信随着大数据平台逐渐开始在行业领域应用，大数据行业开发领域会释放出大量的人才需求，这个过程也会需要大量的高端应用型人才（专硕）。与大数据研发岗位不同，大数据的行业应用开发主要基于大数据平台（开源及非开源平台等）展开，来完成行业领域的大数据创新开发，整体的开发难度并不算高，所以大数据专业的本科生往往就能胜任。从这个角度来看，大数据专业的本科生要想提升自身的就业竞争力，应该重视开发能力的提升。大数据分析岗位的人才需求量也非常大，与大数据开发岗位不同，大数据分析岗位的行业边界更大，不仅IT互联网行业需要大数据分析人才，很多传统行业也需要大量的大数据分析人才，这一点在工业互联网时代会有更加明显的体现。相比于大数据开发岗位来说，大数据分析岗位对于统计学知识的要求也比较高，而且还需要了解更多的行业知识，比如要想在金融领域发展，就需要掌握一定的金融领域知识。最后，大数据运维岗位也是当前不少大数据毕业生的重要选择，大数据运维岗位对于数学和统计学知识的要求相对比较低，但是对于动手实践能力的要求比较高，要掌握大量大数据平台和工具的安装、配置和维护等知识。如果不愿意与大量复杂的算法和程序打交道，选择大数据运维岗位也是不错的选择。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！