统计与大数据研究生

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，统计学是大数据的三大基础学科之一，所以统计学与大数据之间的关系还是非常密切的，但是这也导致一部分人产生了一定的误解，认为大数据就是统计学，统计学就是大数据。实际上，虽然在大数据时代背景下，统计学的知识体系产生了一定程度的调整，但是统计学本身的理念与大数据还是具有一定区别的，统计学注重的是方式方法，而大数据则更关注于整个数据价值化的过程，大数据不仅需要统计学知识，还需要具备数学知识和计算机知识。从另一个角度来说，统计学为大数据进行数据价值化奠定了一定的基础。从技术体系结构来看，统计学知识主要应用在大数据分析领域，统计学方式是大数据分析的两种主要方式之一，另一种数据分析方式是机器学习。所以，对于主攻大数据分析方向的研发人员来说，掌握统计学知识还是很有必要的，统计学在数据分析方面已经形成了一个较为系统的知识体系，而且很多技术已经经过了实践的检验。其实对于很多职场人来说，平时大部分的数据分析任务都是基于统计学理论进行的，包括采用的数据分析工具也都属于统计学领域的范畴。从未来的发展趋势来看，一方面统计学会进一步向大数据倾斜，包括目前不少统计学专业的研究生课题，都逐渐开始向大数据方向拓展，另一方面大数据会在发展的初期大量采用统计学相关理论和技术，这也能够提升大数据相关技术的落地应用能力。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！

大数据是近些年来的热点方向，大数据方向的研究生不仅有更多的发展机会，在薪资待遇方面也相对比较可观，所以不少研究生希望把自己的研究方向定在大数据相关领域。从发展趋势来看，选择大数据相关方向是不错的选择，未来的发展空间还是比较广阔的。目前不少大学的研究生教育都有大数据相关方向的设置，不同的高校在大数据教育方向上也会结合自身的教育资源进行相应的调整，所以要想选择适合自己的学校，需要考虑以下几个方面：第一：自身的知识结构。大数据是典型的交叉学科，基础学科包括数学、统计学和计算机，所以这三个专业的学生在读研期间都可以选择大数据方向，但是不同的专业在选择时也要结合自身的专业特点。比如统计学选择大数据方向时也可以选择本专业的研究生，因为统计学的研究生课题与大数据也有紧密的联系，没有必要一定要考计算机专业的大数据方向。在统计学领域，教育资源整合能力比较强的大学有北京大学、人民大学、南开大学等，不少财经类大学也有较强的学科实力，比如东北财经大学、上海财经大学也是不错的选择。第二：大数据学科的教育资源。研究生的教育质量与高校自身的教育资源整合能力有直接的关系，涉及到导师资源、实验资源、课题资源、行业资源等等，从大数据学科的教育资源情况来看，国内北京大学、中南大学、上海交通大学、中山大学、西安交通大学、对外经贸大学等都是不错的选择。第三：学校的整体实力。在考研选择学校时，应该注重学校的整体实力，整体实力较强的高校往往在专业发展上也会有较强的“后劲”，所以在选择高校时可以重点考虑一下双一流高校和一流学科高校（原985、211）。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！

大约五六年前，我听到的报告绝大部分都是属于“大数据给我们带来的机遇与挑战”这一类的。但最近一些年，很多问题开始陆续落地了，感觉能够听到一些比较有意思的大数据应用。我来之前，主办方让我给大家介绍一下统计和大数据。那么该介绍些什么呢？那就从入门的地方开始，尽量让大家能听懂。我大学选专业的时候，不知道统计是什么，以为统计就是加加减减。现在开始对统计有重新的认识。所以我再给大家介绍一下，怎么认识统计？怎么去认识这些数据？怎么去分析这些数据？一些统计数据是怎么误导大家的？这里面有很多误区。另外，一些统计数据为什么会与大家的常识或者印象有偏差？最后给大家看看几个简单的应用。一、如何认识数据？有哪些数据类型？什么是数据？在我们看来，声音、文字、图片、视频音频、文本等，这些都可以算作我们分析的数据。比如之前网上有一个很有意思的游戏，你在网上拍一张图片，然后上传，由此可以判断你的年龄是多少。数据一般长什么样？我们假设猪八戒、唐僧、孙悟空、沙和尚师徒四人一起去考试，考试有准考证号码或身份证号码，身份证号码的前面六位一般表示你的地区信息。第二个信息是你的名字。还有一个性别，以及你是哪个年级的。最后，现在考试成绩我们都要求有ABCD四个等级，然后这个成绩要转换成基点，以及你的原始成绩是多少、考试时长。这个表格（如上图）特别简单，但是却几乎囊括了我们所有要接触的数据类型。从以上表格可以看出，猪八戒考试得了100分，孙悟空坐不住，12分钟就交卷了。我们常常会接触的数据有哪些呢？第一类叫名义变量。什么是名义变量？比如性别、年龄这一类的数字，它没有大小的关系，只是一个代码。例如我用“1”来表示男，用“2”来表示女，用身份证号码的前面六位表示你的出生地信息。这些数字的大小，没有高低，也没有先后，是没有任何含义的，只是一个记号。上图表格中，我们看到的第一类数据就是名义变量。第二类是次序变量。次序变量是跟顺序有关的数据，它有很多用途。每一个变量的大小，是表示先后顺序的，而不是倍数关系。比如1号店做的一个简单的大数据分析，统计上海市高校购买零食的情况，然后看看哪一所大学买零食最多。这是很容易统计的，我们只要看看邮寄地址，就可以知道哪个地方“吃货”最多。但这个数据是按绝对数量统计的，比如上海大学，它在上海有特别多校区，本身人数上的规模就非常大。所以这并不是上海大学每个同学都好吃，而是它的学校本身的绝对量大。再比如上面这个例子，颜值最高大学。这也是1号店做的统计，怎么统计的呢？看哪一个大学，买化妆品买得最多。化妆品买得最多的，颜值最高。第三个，哪个高校潮人最多。怎么衡量是不是潮人？这也全是1号店的数据。看潮人就看买单反，只看这一个指标，这个指标不一定准确。但是很多大数据现在都停留在娱乐阶段。当然，娱乐之外，还有真正跟科学有关的一些问题。他们统计了很多指标，其中一个叫暖男最多的大学。这就是统计男性给女性买用品。这些排行榜谁排第一，谁排第二，有一个高低、先后顺序。但不是说排第二的就是排第一的两倍。我们回头看之前的成绩表。成绩表分了ABCD四段，A段的学生排第一段，B段的学生就排第二段，C段的学生就排第三段。所以成绩表中也有第二类数据。作者：朱利平　中国人民大学统计与大数据研究院副院长、博士生导师本文节选自宣讲家网独家文稿　《朱利平：统计与大数据》

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！

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，统计学专业与大数据关系密切，在大数据时代，统计学专业也明显受到了大数据的影响，在知识体系结构上也会进一步向大数据领域覆盖，所以统计学专业的毕业生未来从事大数据方向是完全可以的，实际上这也是一个大的发展趋势。统计学是大数据三大基础学科之一，在大数据分析领域会采用大量统计学的方式方法，所以当前大数据专业的学生也需要系统学习统计学的相关知识。从这个角度来看，统计学专业的毕业生未来从事大数据方向还是具有一定优势的。我曾经受邀作为评委，参加过多次大数据比赛，在比赛的选手中，有不少学生就是来自于统计学专业的，这些学生也都有不错的表现，有的还取得了很好的成绩。在与这些参赛选手的交流过程中得知，当前不少高校的统计学专业都开始积极讲解大数据相关知识，这对于促进统计学专业学生的就业会有比较积极的影响。当然，对于统计学专业的学生来说，如果目前想获得更强的岗位竞争力，还需要做好三件事，其一是要具备一定的开发能力，这一点还是比较重要的，目前单纯的算法岗位还是比较少的，近两年大数据领域释放出了大量的开发岗位，如果具备开发能力则会有更多的就业机会。其二是要具备一定的实践能力，在学校期间尽量多参加一些科研实践活动，这对于就业也有比较积极的影响。在实践内容方面，应该积极向大数据方向靠拢，尽量自主学习一下大数据平台的相关知识。其三是学习一定的行业知识，大数据的应用与行业场景有密切的关系，行业知识将在很大程度上决定大数据从业者的岗位价值。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！

“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，目前有多个专业设置了大数据方向研究生的培养计划，比如计算机专业、统计学专业、经济学专业等，在当前大数据快速发展的背景下，也有不少学科设置了与大数据相结合的方向，比如机械专业、材料专业等，所以可以根据自身的知识结构来选择具体的专业和方向。由于当前研究生考试的竞争比较激烈，所以尽量不要选择跨考。不论是选择哪个专业的大数据培养方向，都需要具备三方面基础的知识结构，涉及到数学、统计学和计算机，所以如果未来想在大数据的技术研发方向走得更远，一定要重视这三个学科的基础知识，尤其是数学基础。当然，在准备考研的过程中，数学也是非常重要的学科。由于不少高校的大数据专业都是以计算机专业为基础构建的，所以考计算机专业大数据方向研究生是比较常见的选择，计算机专业考研往往需要重点做好三方面准备，其一是基础学科；其二是专业课；其三是计算机专业知识面，其中计算机专业知识面对于复试有重要的意义，有的高校（科研院所）在复试时会随机考察一门计算机专业课，这对于考生来说是比较大的挑战。不同高校在专业课考试方面的要求是不同的，而且不同的高校在报考时也有不同的要求，考生需要重点注意一下。比如，有的高校在报考时就需要考生明确指定具体的学习方向，这也会导致不少热门专业出现激烈的竞争，往年不少高分考生考研失败与报考就有直接的关系。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！