统计学是否需要考研

首先，从当前大数据的发展趋势来看，未来读研选择大数据方向是不错的选择，近几年大数据方向研究生的就业也确实有不错的表现，不少毕业生都有较大的选择空间，相对于传统软件开发岗位来说，大数据相关岗位的岗位附加值还是比较高的。大数据方向研究生毕业答辩大数据是一门典型的交叉学科，涉及到三个重要的学科基础，分别是数学、统计学和计算机，所以如果未来要从事大数据方向的研发，学习一定的统计学知识还是很有必要的。对于大一的学生来说，学习一些统计学知识也是完全可以的，否则在研一的时候也需要补学统计学知识。从当前大数据领域的人才需求情况来看，算法岗位的人才需求量相对比较少，大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，而且研究生往往会选择大型科技公司来从事大数据平台的研发。从大数据平台开发的岗位任务出发，在本科阶段应该做好以下三方面的技术储备：第一：操作系统知识。操作系统知识对于后续的大数据开发具有重要的影响，所以一定要重视操作系统相关知识的学习。对于本科生来说，可以从Linux操作系统的使用开始学起，在学习完C语言之后，最好能够阅读一下Linux操作系统的核心源代码，以便于提升对于操作系统的认知能力。第二：编程知识。大数据开发一定需要具有扎实的编程基础，目前在大数据开发领域应用比较多的编程语言有Java、Python、Scala等，本科生可以重点关注一下Python语言。第三：算法知识。大数据开发涉及到算法的设计和实现过程，所以一定要重视算法知识的学习，本科生学习算法知识除了要学习基本的算法设计基础之外，还可以结合大数据平台（Hadoop、Spark）来完成一些算法实践过程。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！

从小学一直到高中都有数学，上了大学还有高数，对于数学一直学得不太好没有天赋的人来说，考研如果还伴随着数学，那么这个考研路途将注定是道阻且长的。如果说考研道路是漫长且艰苦的，那么有了高数之后的考研道路就是望不到头并且不知怎么迈步的。在本科专业中已经在高数挂科线中的徘徊了，考研是无论怎么样都不敢再选了。但是，大家都知道，一般考研专业都是要考高数的，就算是不是高数，比如像心理学这样的专业，都需要考统计学，也是一个一听起来就让人秃头的课程。那么，小编今天就为大家总结了一些有哪些考研不需要考高数的专业，数学不好的考研狗迅速来了解一下。一、文学类文学类专业属于妥妥的文科，文科班一般女孩子居多，对于大部分女生来说，数学的确是比较薄弱的一个学科。所以文学类考研也是不需要考数学的的，甚至于本科学习中也没有数学。如果考研的同学想要跨专业考文学类，对于纯粹文科类专业来说，要背的知识点非常多，要做好心理准备。二、哲学类哲学类同样也是一门不需要考数学的专业，但是一听这个专业名称就是一个玄而又玄的专业科目，所以除非及其热爱哲学，每年报考这个专业的人数也不是特别多，很多人怕准备途中，看书就把自己给看晕了。三、法学类法学类一直是就业率比较稳定的一个专业，由于司法考试作为中国最难考一个考试，也有许多本专业的人在本科之后走上了考研的道路，作为一门不需要考数学的专业，法学类要背的知识也非常多非常杂，如果因为数学要跨专业报考，不是出于极大的热爱，需要做好心理准备。四、教育类教育类是相对比较好考的一个专业，如果需要跨专业考研的话。现在教师资格证成为了许多大学生本科时期必考的一个证，在大三的时候，也算相对系统的复习了教育学的一些知识，如果对当老师之类的职业感兴趣，在有了教师资格证的知识储备，准备起来会相对轻松一些。五、医学类医学类的专业难度大家也是有目共睹的，就算少了数学这个“拦路虎”，其所涉及到的心理学、教育学原理以及高等教育等等，也是能够让许多专业的医学生学到秃头。考研就是进一步的选择了自己的专业，以及以后就业的方向，大家在考虑到考研难度的同时，也要选择合适的专业和合适的院校。

随着大数据相关技术的发展，统计学目前受到了广泛的关注，对于一部分想从事大数据领域相关岗位，但是又不想从事编程工作的学生来说，选择统计学方向的研究生是不错的选择。如果要跨考统计学专业的研究生，需要具备一个扎实的数学基础，因为统计学本事就是数学的一个分支，需要用到大量的数学知识。除了要具备扎实的数学基础之外，在备考的过程中还需要注意以下几个方面的问题：第一：根据自身的学习能力选择目标高校。研究生阶段的教育对于高校的资源整合能力有较高的要求，资源整合能力对于研究生的培养质量会有较大的影响，所以考生都希望选择重点大学作为考研目标，但是由于目前考研的竞争比较激烈，对于跨考生来说，一定要根据自身的学习能力选择目标高校。另外，可以重点关注一下财经类高校，不少财经类高校的统计学专业往往也具有较强的实力。第二：重视专业课的学习。统计学专业的专业课考试还是具有一定难度的，所以对于跨考生来说，一定要重视专业课的学习，如果能够有专业人士指导一下，在学习的初期会起到较大的作用。对于跨考生来说，在学习专业课的过程中最好能与专业课老师保持沟通。第三：制定系统的复习计划。按照历史经验来看，跨考生一定要有较为充足的准备时间，同时制定一个适合自己的复习计划，在具体复习计划的制定上，要参考一下老师的建议。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！

首先，当前计算机专业是考研的热点，即使是计算机专业的同学考研本专业，也存在较为激烈的竞争，所以对于跨考生来说，难度还是相对比较大的。统计学专业在知识结构上与计算机专业有较多的重合点，所以不少统计学专业的同学会跨考计算机，而且也有不少同学顺利上岸了。统计学专业跨考计算机虽然难度比较大，但是如果早做准备，同时为自己制定一个较为系统的复习计划，还是有机会成功的。按照历史经验来看，统计学跨考计算机要想降低考研难度，应该注意以下几个方面的内容：第一：重视目标学校的选择。对于跨考生来说，首先要重视目标学校的选择，最好能够立足于本学校来选择目标学校。在选择目标学校时，尽量选择初试考察科目相对比较少的学校，这样也会降低复习的压力。如果跨考生选择考408的高校，复习压力还是比较大的，这一点一定要慎重。第二：重视复习环境的打造。跨考生一定要重视为自己营造一个较好的复习环境，最好能够得到专业老师的指导，这对于提升复习效率还是有较大帮助的，同时也会有一个更合理的学习计划，这一点在复习的初期更加关键。当前可以重点利用一下网络这个复习渠道，一方面成本比较低，另一方面也比较方便。第三：重视方向的选择。统计学专业跨考计算机专业，可以重点考虑一下大数据、机器学习相关方向，一方面知识结构契合度比较高，另一方面导师也比较欢迎统计学专业的学生。最后，对于统计学专业的同学来说，考研时也可以立足于本专业选择与计算机相结合的方向，比如统计学当前也有培养大数据方向研究生的能力。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，都可以私信我！

现在大三的考研学生已经全部进入的复习状态，无论是在家里复习，还是留在学校复习，都向着同样的目标前进。因为去年考研的报考人数已经发到290多万，因此今年的考研人数突破300万，也是大概率的事件，这也意味着竞争将会变得更加激烈。现在已经是7月末，那么考研的同学基本上就要确定自己所考的专业以及学校情况。笔者从往年的报考人数以及录取比例看出以下三个专业招收的研究生不多，但因为热门，所以竞争非常激烈。如果想要报考写三个专业的研究生，同学们就需要谨慎考虑，难度不是一般的大。一、会计学高校的会计学的研究生一般分为学术型硕士和专业型硕士，前者是三年制，后者是两年制。无论是哪个类型的会计硕士，竞争都很激烈。因为报考这个专业的学生除了本专业的学生外，还有数学、审计等跨专业过来的学生。由于会计学的研究生毕业后，会成为会计行业的高级人才，薪酬待遇都不错，所以重点大学的会计学硕士的复试线是非常的高。二、金融学在高考阶段，金融学就是一个非常热门的专业。在考研阶段，也是同样如此。金融学本科阶段基本学的都是宏观理论知识，如果学生直接就业，那么一般只能进证券机构做销售，做底层的工作。所以金融学专业的学生基本都会选择继续深造，获得研究生学历，成为高级人才。也正是因为如此，使得报考金融类专业的学生数量非常庞大。特别是现在互联网金庸的兴起，使得一些理工类专业的学生也会报考金融学相关的硕士，这也使得竞争变得更加激烈。三、应用统计学在2019年的考研中，很多高校应用统计学的复试分数线是让非常多的人的都感到意外的，因为它实在高的有点离谱。比如2019年中国人民大学、中山大学以及复旦大学等，应用统计学硕士的复试分数线都明显出现较大幅度的增长，让原本以为能够进入复试的学生都感到绝望。现在到2020届的学生选专业，那么应用统计学是否还值得报考，这是需要谨慎考虑的。或者说是否为了考应用统计学硕士，而放弃竞争激烈的211高校，这也值得思考。以上三个专业每年都是属于考研报考“大户”，而且录取率极低。即使能够进入复试，淘汰的几率也很大。因为这些专业很热门，被调剂到其他高校的概况也比较小，很多考生最后也是落榜。财经类的211高校以及综合类的985高校，这三个专业都很热门。大三的学生在选择这些专业前，最好根据自己的复习状态以及后半年的复习规划，充分考虑清楚，再决定是否报考这些专业以及相关的学校。

一、个人及院校专业情况介绍本人现已被北京师范大学统计学院统计学专业拟录取，本科为武汉某双非一本院校，第一年跨考单科均过线，但总分未过线。下面将对我的复习经验进行介绍，希望对有意向报考北师大的学弟学妹们有一点点帮助。2020分数线50/50/88/90/310，复试比83%；一志愿复试5人，统考录取6人，最高分423，最低分310。统计学院的统计学专业是20年首次招生，21是第二年招生，相比去年的招生计划，21年扩招到了10人，是个很好的势头。二、复习经验英语：由于我一战时报了英语课程，系统的上过阅读、单词和语法课，包括英语一和英语二所有阅读真题我都做过，所以二战时我把重心放在了阅读真题和作文上。单词全程用的墨墨记单词，每天记100—200个单词，效果比一战时好多了，记忆单词是持久战，要养成习惯；语法基础差的同学可以听一下新祥旭的课程；从7月中旬开始，每两天完成一篇英语的真题。12月份二刷真题（很快几乎一天两篇），每天一篇翻译或新题型，模拟考试并做好相应的订正，作文坚持写、背、总结属于自己的模版。阅读难度逐年提升，所以大家最好早点开始。数学：数学是我花费时间最长的一门学科，在暑假没开始复习政治之前每天差不多投入5小时学习数学。基础阶段我除了上新祥旭一对一的课，跟着老师做了相应的笔记，还完成了1800基础部分习题。基础阶段和强化阶段做的笔记是我考前拿来复习的资料，做好的笔记要随时翻看。强化阶段全书最少要看两遍，全书是按题型编排的，能帮助巩固知识点。可以准备一个小本子把常考易混难记的公式知识点单独拎出来，做题的时候要降低计算的失误。真题是从9月中旬开始的，后期做模拟题。政治：书籍准备，知识点精讲精练、1000题、冲刺背诵手册、肖八、肖四。政治复习不用太早，8月份开始足矣，不要死盯砖头厚的精讲精练，这样既记不住考试要点，看到后面又容易混淆，复习心情很受影响；时政部分无需买专门的书籍，冲刺阶段老师一定会总结成题目让大家背记，不用担心；肖四肖八的选择题一定要认真做、认真改，后期容易出现只关注正确率而忽视知识盲区的现象，因此不可做完就扔，肖四大题死都要记熟，至少核心的答题要点要背下来，这决定了考试过程中你能不能写够字数，还能决定你能不能拿到平均分。专业课：第一轮有目的地把教材过一遍，全面熟悉教材。这个期间非常痛苦，要尽量避免钻牛角尖，遇到实在不容易理解的内容，先跳过去，要把握全局。也可以在新祥旭报个一对一的辅导班，让直系的高分学姐来给你上课，课下可以找她答疑。第二轮就是要结合真题找出重点内容进行总结，并根据学姐的专业课知识点笔记,进行深入复习。多练习相关参考书目课后习题、习题册。可以请考上的师姐帮忙批改，最后临考模拟，查漏补缺，回归教材。三、小结我每个周六下午或者晚上我都会出去放松一下，学习时间也比较规律。大家也要学会劳逸结合，考研是长线战争，不要一开始就熬，这样自己是很难坚持的。每个人的基础不同，也都有自己的方法，慢慢摸索后找到一个适合自己的可以了。

有许多小伙伴已经开始计划22考研，甚至23考研。然而说起考研常识，却含糊不清。所以本文的目的，就是让考研意愿强烈的同学们先提前了解一下关于考研的一些基本常识，也方便大家日后对考研复习有一个更清晰的规划。一、何为学硕、专硕我国的硕士研究生，按照培养目标和培养方式的不同，分为学术型硕士（简称“学硕”）和专业型硕士（简称“专硕”）两种。学硕和专硕都是中国独有，在国外是不存在的。二者到底有哪些区别：1、学制不同。这是最显而易见的区别了，一般而言学硕是三年，专硕是两年（也有个别学校个别专业是三年）。2、培养方向不同。学硕以学术研究为导向，以理论和研究为主，培养的是大学教师和科研机构的研究人员；而专硕重视的是学术型与职业性紧密结合，主要从事以专业实践为导向，重视实践和应用的工作，比如工程师、医师、教师、律师、会计师等。3、考试科目不同。一般而言，学硕考英语一，专硕考英语二（有些学校专业专硕也考英语一），总体而言英语一比英语二要稍难一些。4、招生专业不同。由于前面到提到的，学硕和专硕在培养方向上是不同的，这就意味着在招生专业上一定也是各有偏重的。比如学硕专业一般包括哲学、经济学、法学、教育学、文学等理论型学科；专硕专业一般包括金融、应用统计、税务、社会工作、新闻与传播、出版等比较有针对性的应用型学科。5、报考条件不同。学硕一般对报考者的工作经历没有限制；专硕的部分专业报考要求和学术硕士相同，但其中工商管理、公共管理、工程管理、旅游管理、工程硕士中的项目管理、教育硕士中的教育管理、体育硕士中的竞赛组织专业对报考者的工作年限有一定要求（具体要求大家可以搜索报考专业进行具体了解）。6、收费标准不同。这也是大家最关心的学费问题，一般情况下，学硕每年的学费大概在8000~10000元，专硕要稍高一些，一般在8000~15000元。专硕和学硕并没有优劣之分，适合自己的就是最好的，每个人都能在自己擅长的领域发光发热！二、考研基本流程一般而言，每年的考研都会按照一定的基本流程进行。今年因疫情影响，相对来说变化较大（但这是极少数的特殊情况，不具有参考价值）。各事件及其大致时间如下图：另外，建议大家平时多浏览一下中国研究生招生信息网（简称研招网），它将会伴随着你择校、备考报名、复试、调剂、录取整个考研生涯。大家在上面可以对考研流程和基本信息有一个更加全面的了解，做好心理建设，尤其要多重视一下最新发布的考研动态和信息！三、如何选择目标院校和专业考研圈里，流行着这样一句话——“选择比努力重要”。选择一个对的院校与专业，对于考研成功与否是至关重要的。给大家提供一些怎样作抉择的思路，可以参考借鉴一下：1、以学校为重还是以专业为重，遵从内心喜好才最重要相信对于很多对自己本科院校或专业不是很满意的同学而言，考研是弥补遗憾，给自己人生再一次选择的机会。所以，在做这个决定的时候，一定要遵从自己的内心。想想自己到底是更注重学校的名气和含金量，还是想切切实实地在自己喜欢的专业领域里继续深造，不要受周围人选择的影响。2、切忌好高骛远、眼高手低，选院校也要量体裁衣选择最适合自己的目标院校，是需要花费一定时间、精力去进行大量数据查询对比的。要综合考虑自己的学科方向偏好、复习时间是否充足，以及目标院校的历年分数线、报录比和复试标准等等诸多方面的因素。一般分数线和报录比在招生院校公布的专业目录里面就有，不过大家最好不要只看今年的数据，往年的数据也要多多参考，便于咱们了解各大院校一个大致的招生趋势。当然了，图省事儿的童鞋也可以直接在“大数据考研”公众号上面查找相应的国家线和院校线。3、选择一个恰当的跨考专业，形成1+1>2的效应举个例子，假如说你本科学的是数学，而跨考经济学、统计学的话，有可能你就会比较受导师喜欢和重视；或者如果你本科是学外语的，那么跨考选择了走新传的国际新闻方向，也许你就会比本科就是学新闻传播的同学具备一定的差异化竞争优势……这一点也不玄乎，因为现在很多院校都重视培养复合型人才，只要你的本科专业和硕士专业搭配得当的话，是极有可能形成1+1>2的效应的。四、怎么找资源渠道掌握了资源渠道，你就拥有了很多优势资源。相信很多考研er在复习过程中，都会选择报补习班或者购买资源库，有时候往往大家报的课程还不止一个。但是现在市面上很多机构的课程报价真是一年比一年高了，所以建议同学们可以跟别人组团购买（也就是传说中的拼团），合作共赢！另外，学会利用直系学长学姐这一资源，对你的考研复习帮助也很大。他们可以给你直接提供参考书推荐，帮你批改作文，甚至可能还会帮你搞到导师的一手资料，后期也许还能在他们那里拿到一些模拟题来押题。如何和学长学姐们取得联系：01目标院校的官方群一般大家在很多考研帖的评论区都会看到很多考研群，但这些群里面的学长学姐质量参差不齐，甚至有很多假的学长学姐混迹在里面。而且一个群里面往往考研党很多，学长学姐只有那么几个，他们压根儿也顾不上你。通过很多同学的反馈来看，体验感其实并不是很好。02通过一些辅导机构和学长学姐联系毋庸置疑，辅导机构一般来说是比较正规比较靠谱，学长学姐的质量也普遍较高。但也有中间商赚差价的嫌疑。建议大家在选择机构的时候擦亮双眼，把钱花在刀刃上。03通过专门做专业课的平台找学长学姐这个方法跟前面机构那个有点类似，但是相对来说这些平台吃相没那么难看，在价格上也会相对来说便宜一点。比如透明计划啊，考研帮啊之类的。当然了也有很多坑钱服务差的平台，建议大家在选择平台的时候一定要找有协议的，保护好自己的消费权益。

统计学在生活中无处不在：从我们熟悉的居民消费指数、粮食产量、价格变动情况，还有每天呐喊的GDP，到全国人口普查、全国经济普查、企业利润情况，各行各业都需要统计学将数据进行归纳、分析、总结，为每一个决策提供基础性支持。统计学不仅与每一个人息息相关，在大数据、人工智能等新兴行业跃动的今天，统计学所培养的统计思维，仍然是这些新兴行业的底层逻辑之一。其前景不言而喻。下面，我们来具体了解一下统计学的专业信息和就业方向。专业介绍统计学学制：四年学位：理学或经济学学士（根据学校侧重点不同，或着重于数学，或着重于经济）统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。应用统计学与统计学专业相比，应用统计学专业以学习基础理论的实际应用为主，注重解决各类实际问题，基本上就是利用各种数学模型以及相关的统计检验方法来分析解决问题。推荐院校统计学专业院校排名及辽宁省2018年招生分数双一流：北京大学、中国人民大学、清华大学、南开大学、东北师范大学、华东师范大学、上海财经大学、厦门大学就业情况区分：统计学与大数据数据 ≠ 大数据！数据挖掘 ≠ 大数据！统计学能够为大数据、人工智能提供建模方式，而并不是学了统计学就能够直接担任大数据或是人工智能相关岗位。这个方向门槛很高，竞争激烈，必须额外自学很多东西。如果以进入相关互联网公司为目标，必须要学习SPSS、SAS等这些基于计算机的软件，SQL、python等这些基于计算机的高级语言，以及Hadoop环境等。可以时刻关注招聘信息需求，为自己合理规划自学课程。具体岗位:政府统计局等公务员金融起薪：5000-6000银行、保险公司、证券公司等的统计员、股票分析师、市场研究员。银行是统计学学生的一个重要就业方向，除非能力特别强，否则刚毕业一般都在银行分行。财务起薪：3000-4000企业的会计、出纳。考初级会计职称，然后慢慢往这方面努力就可以，在一般的企业都可以找到工作。互联网起薪：7000-8000互联网公司的数据分析师、数值策划。起薪高，一般都是大型公司，工作环境也很好。但是本科的学习内容是远远达不到互联网公司的要求的，需要学生在专业课以外的时间多多学习。如果想往这方面发展，最好能以研究生为起点，再多学习专业课以外的知识，不学编程是不行的。市场研究相关企业起薪：3000-6000市场调查公司、咨询公司或其他企业的统计员、数据分析师，或是公司的市场研究部门。如果仅是做统计员的话，不需要太多的技能，本科毕业即可。深造:考研如果想学好统计学，还是相当建议考研的。本科学习侧重基础，该懂的都教，但都是皮毛。研究生阶段统计学方向分得更细，包括应用统计学、经济统计学、数理统计学、生物统计学等，与相应行业联系更加紧密。出国如果想出国，一定要在本科期间打好数学基础，本科是数学、精算、统计等专业的学生，出国申请统计学士比较有优势的。但是就算是出国，最后也为了就业，那么自学编程这项任务一定不要落下，这样，不论是学业还是就业都能够具备统计思维+编程技术优势。报考建议专业优势对数据分析建模有一定优势，培养逻辑思维。作为一个工具性学科，为任何行业都能够提供基础支持。与现阶段热门行业联系紧密。专业劣势不能直接凭借专业获得饭碗，本科时期仅学皮毛。如果学得好，必须大量自学。适合学生该专业对数学科目要求较高。适合对逻辑推理有兴趣，热爱数学应用的学生就读。需要有较强的自学能力。不适合学生不适合对数据不够敏感的学生地域选择对于统计学专业的学生来说，地域非常重要。一线城市里的企业能够接触最新的方法和最激烈的思维碰撞，不论是简历还是实力，都能够得到极大丰富和锻炼。诺贝尔经济学奖获得者Thomas J． Sargent曾在世界科技创新论坛上表示，人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻，其实就是统计学。好多的公式都非常老，但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。所以，如果你决定报考统计学，那么可以告诉你，未来的前景必然不会差。但工资起薪却与你的自学能力密切相关。先考虑自己是否对数学有足够的兴趣，再看自己是喜欢安逸生活还是喜欢见缝插针的学习。如果选择安逸，可以往会计、财务，或者市场研究部门方向考虑；如果有很强的自学能力，那么不用多说，考研、出国、互联网公司的数据分析师大概就是你的目的地。

首先，当前数据分析（算法）岗位对于从业者的学历要求是相对比较高的，所以如果要从事专业的数据分析岗位，读研是比较现实的选择。实际上，当前很多研究生在毕业时要想从事算法岗都面临比较激烈的竞争，很多研究生本来是冲着算法岗去的，但是最终却拿了一个开发岗的offer。对于计算机专业的本科生来说，考研可以继续选择计算机专业，当前计算机专业也是培养算法工程师的主要专业之一，相比于很多跨考生来说，考研本专业的压力还是相对比较低的，但是由于计算机专业是当前的考研热点专业，所以也一定要认真准备，同时要为自己营造一个较好的学习环境。虽然要明确学习数据分析方向，但是对于计算机专业的同学来说，同时也要重视开发能力的提升，这对于提升就业竞争力有非常直接的帮助，相对于数学、统计学等专业的同学来说，开发能力较强是计算机专业毕业生的重要优势，如果没有这个优势，就业竞争力会明显下降，这一点一定要有清晰地认知。在考研选择目标学校时，一定要考虑到目标学校的学科实力和所在地区，学科实力较强会让自己有一个较好的学习体验，而所在地区的行业资源情况对于科研实践活动会有比较直接的影响，对于就业的影响也非常明显。最后，数据分析岗位与行业场景的关系非常紧密，所以在学习数据分析的过程中，还需要积累一定的行业知识。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！