研究生运用大数据

首先，大数据与数据挖掘是一个大的研究方向，在这个大的研究方向下还有很多细分研究方向，研究生要结合自己所处的科研环境（课题组），以及导师的具体要求来制定学习方案。对于大数据与数据挖掘方向的研究生来说，在制定学习计划时，要结合自己未来的发展规划，如果要从事开发岗位，那么需要重点关注三方面内容，其一是编程语言的学习，当前开发岗可以重点学习一下Java，其二是大数据平台的学习，大数据平台的内容比较多，学习周期也相对比较长，其三是积累行业场景知识，大数据开发与行业场景的结合非常紧密。目前对于硕士研究生来说，选择主攻开发岗位会更容易实现就业，而且开发岗位的人才需求类型也比较多元化。随着工业互联网的落地应用，未来产业领域会释放出大量的高端应用型人才需求，所以如果没有继续读博的计划，一定要重视多做一些与产业领域相结合的科研实践。如果未来要从事算法岗，那么也需要重视三方面内容的学习，其一是编程语言的学习，当前编程能力对于算法岗位也是比较重要的，算法工程师也需要完成一些程序设计任务，其二是算法相关知识的学习，其三是机器学习知识，包括深度学习等内容。近几年算法岗的竞争还是比较激烈的，但是进入到2021年之后，算法岗的需求有所复苏，未来可能呈现出一个温和的上升趋势。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！

自从清华大学发布2020级研究生大数据之后，北京大学、华中科技大学、上海交通大学、武汉大学、湖南大学、兰州大学等双一流高校都陆续公布了新生生源的大数据，这些大数据囊括了年龄、性别、姓氏、民族、星族、生源省份等信息。深圳大学（以下简称深大）今天刚公布了2020级硕士研究生的大数据（注意，不包括博士研究生的数据），跟以往公布的新生大数据有点不一样，请和@话教育一起来看下有哪些亮点信息。01基本信息1、录取人数。录取了4155名硕士研究生，其中全日制学术学位1397人，全日制专业学位2258人，非全日制专业学位500人。不仅公布全日制和非全日制的硕士研究生数据，还公布学术学位和专业学位的人数2、硕士专业。深大目前拥有硕士研究生招生学院25个，招生专业98个，分布在10个学科门类（哲学、经济学、法学、教育学、文学、理学、工学、医学、管理学和艺术学）大学通过动态图公布了10个学科门类近5年的招生人数，让人一目了然掌握该校各学科历年招生人数变化。3、男女比例。新生总体的男女比例是1.34:1。深大按照学科门类（理工医、人文社科）、各学院、全日制学术型硕士、全日制专业型硕士、非全日制专业型硕士学位中进行了男女比例的细分。4、姓名分析。在姓、名统计这块，深大可谓是做到了极致。一、同名同姓的分析。将相同姓名的人数通过表格全部罗列出来。二、同姓的分析。对新生的290个姓氏进行了人数统计，不仅是公布了人数最多的姓氏为“陈”，还统计和公布了“保”姓等77个姓氏只有1人，“安”姓等52个姓氏只有2人，“白”姓等27个姓氏只有3人。三。名的分析。统计出男生使用频率最高的名是“文”，女生使用频率最高的是“婷”，男女生使用频率最高的是“文”。5、年龄分布。深大制作了年龄分布统计图、生肖统计图、星座分布统计图、出生月份统计图、同一天生日统计图。数据显示22岁的硕士研究生最多，生肖属虎最多，处女座人数最多，10月份出生的人数最多，8月28日和10月28日出生的人数最多。6、籍贯分布。考生籍贯（省份）人数前三的是广东、江苏和湖南。考生籍贯（市级）人数前三的是广东揭阳、广东汕头和江西赣州。考生籍贯（县级）人数前三的是广东揭阳普宁、广东汕头潮阳和广东汕头潮南。7、考生高校来源。2020级研究生新生来自684所高校（比去年多95所）。其中31所原“985”高校、64所原“211”高校、215所博士招生单位、112所硕士招生单位、256所普通高校、6所境外高校。全日制本科毕业应届生2804人，全日制本科毕业往届生1324人，成人自考学历27人。02亮点信息1、初复试情况22715名考生报考深大，其中有11876名考生在广东参加考试。外省设有分别来自31个省市自治区的592个考点（比去年多了100个考点）。部分考试点截图2、到考率统计统考准考22689名考生中，19162人到考，到考率84.45%，比去年下降3.5个百分点。男生11706人，到考10043人，到考率85.79%；女生10983人，到考9119人，到考率83.03%。女生到考率稍微低一些。平均到考率：84.45%，非全日制报考4878人，到考3127人，64.1%，全日制17811人，到考16035人，90.03%。统考准考的22689名考生中，应届生11826人，到考10968人。往届生10863人，到考8194人。3、录取率统计统考准考的22689名考生中，被录取3115人（1040人为推免生608+第一志愿报考外校的调剂生432）。参加考试的11826名应届生，录取了1936人，比例为16.37%（比去年差不多提高了2个百分点）；参加考试的10863名往届生，录取了1179人，比例为10.85%。4、各专业考取难易程度统计非全日制各专业：法律（法学）专业（非全日制）依然是最难考，录取率3%。会计专业录取率最高，16%。全日制专业学位：应用心理及艺术设计专业（全日制专业型硕士）的录取率低，分别是6%和5%。电子信息（微纳研究院）、机械、电子信息（物光学院）专业的录取率突破40%，分别是46%、44%及42%。全日制学术学位：生物医学工程（应用学院）、基础医学及光学工程（微纳研究院）专业录取率较高，分别是33%、31%及30%，教育学、音乐与舞蹈学及理论经济学专业的录取率较低，都是3%。5、录取分数统计这块内容是分四大块进行介绍：统考科目最高分统计：罗列了15门考试科目的最高分非全日制各专业最高分、最低分、平均分全日制专业学位各专业最高分、最低分、平均分全日制学术学位各专业最高分、最低分、平均分录取分数的具体数据，感兴趣的童鞋可以到深大的微信公众号查询。03数据会说话不得不说，深大在大数据的发布和挖掘上做到了极致。1、数据有始有终。涉及初试的报名人数、报考人员性质、到考率、考试考点数，到复试的录取人数、录取率，录取分数，涵盖了所有涉及到数据的项目。2、数据参考性极强。每个项目的数据细分了非全日专业学位、全日制专业学位和全日制学术学位。对于今后报考深大的学生有了很好的参考坐标。3、数据涉及面广。大数据还发布了深圳大学近12年累计报考年数的人数，有一位考生已经连续报考12年了，暂未考取成功。另外，累计报名次数6-9年的考生一共有32人。

作为一名研究生导师，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来探讨一下这个问题。首先，大数据虽然与人工智能有紧密的联系，但是大数据方向与人工智能方向有较为明显的区别。大数据方向往往致力于数据价值化，涉及到数据采集、数据整理、数据分析（挖掘）、数据呈现等内容，另外还涉及到大数据平台研发和大数据应用研发。人工智能研究的细分方向包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学，另外人工智能按照行业领域划分还可以选择智慧医疗、智慧出行、智慧城市、智慧金融、智能装备、智慧教育等方向。从技术体系结构上来看，人工智能与物联网、云计算、大数据、边缘计算也都有比较紧密的联系。对于刚入学的研究生来说，从大数据开始学习然后再进入人工智能领域也是可以的，比如从大数据分析转向机器学习就是比较常见的选择。从大数据分析转向机器学习可以按照以下学习路线展开学习步骤：第一：系统学习一下算法知识。通常大数据方向的研究生在研二的时候会进驻项目组，具体的研发内容要根据导师的安排来进行，而在研一期间一定要做好基础知识的深入学习，其中算法知识就是比较重要的内容。无论是从事大数据还是人工智能，算法知识都是重要的基础。第二：学习一下大数据平台知识。学习大数据平台知识能够锻炼自身的动手实践能力，同时也能够积累一定的开发经验。大数据平台可以从Hadoop开始学起，然后系统的学习一下编程语言，可以选择Java或者Python，目前可以重点关注一下Python。第三：采用机器学习的方式完成数据分析。机器学习是目前进行数据分析的两种主要方式之一，通过采用机器学习的方式实现数据分析包括数据整理、算法设计、算法实现、算法训练和算法应用几个步骤。实验可以从比较常见的算法开始，比如kNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等。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，从当前的技术发展趋势和人才需求趋势来看，选择读研大数据方向是不错的选择，当前能够培养大数据方向研究生的专业也比较多，除了计算机专业之外，统计学、金融学、经济学等专业也有培养大数据方向研究生的能力，所以考生可以结合自身的知识结构来选择相应的专业。当前大数据行业的岗位主要集中在三大领域，分别是大数据分析（算法）岗、大数据开发岗和大数据运维岗，其中大数据开发岗的人才需求量相对比较大，近两年不少大数据方向的研究生都愿意选择开发岗，一方面算法岗的竞争比较激烈，另一方面开发岗的岗位附加值也在不断提升，目前与算法岗基本上持平了。读研大数据方向虽然是不错的选择，但是学习和科研压力还是比较大的，而且大数据方向对于数学的要求也相对比较高，这一点要做好充分的思想准备。当前不同学校会根据自身的资源整合情况来设计不同的培养方案，当前大数据与产业领域的结合点比较多，创新的机会也比较多，比如大数据与金融、医药、教育等领域的结合点就非常多。读研大数据方向一定要做好学习和科研规划，要避免三件事，其一是迟迟不能确定细分主攻方向，其二是迷失在各种研究方法中，其三是只专注于算法设计而忽略了落地应用。当前不论是从事算法岗还是开发岗，都需要具备一定的开发能力，所以在读研的过程中，要重视自身编程能力的培养。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！

研究生（硕士、博士）已然是教育界的香饽饽学位，随着近些年我国综合教育实力的不断加强，研究生规模逐渐在扩大化。我经常会听到有些人说本科生遍地都是、研究生一抓一大把，似乎在旁敲侧击地证明读书与学历变得轻量化、没那么重要了，那么事实情况真的是这样吗？到目前为止，我国每年高校应届毕业生高达900万，经常有段子说现如今3000元都难以招来一个农民工，然而却可以招来大学生。这也从侧面道出了部分大学生的无奈，于是便兴起了考研大军。据统计，今年考研人数已接近300万人次，仅仅过去一年就激增50余万，这时候就更有人爆料称研究生也不值钱了，毕业之后还不是一样打工？然而，你却并没有看到研究生报录比，拿最近一年来说，报考人数290万，而录取人数却为72万，报录比为4:1。举个更形象的例子，假设我们国家人口为15亿，那么研究生学历的人数比例为0.54 %，这也就意味着每10000个人中有研究生学历的为54人。不知道大家对0.54 %这个数字有没有概念，那么你还在担心研究生一文不值吗？虽然其规模是在扩招，然而遍地都是研究生这个说法显然过于夸张。一些人为什么会有研究生遍地都是这样的看法呢？那是因为不同的人所处的圈子不同而已。如果你是一名普通工人，那么和你工作的同事基本上都是普通工人；如果你高中毕业就出去混社会，就会发现，其实没见过几个读硕士的，还是很稀有的；如果你读了硕士，就发现周围认识的人好多都是硕士，烂大街了，学校路上都是硕士；因为你根本不怎么会接触到那些大学都没怎么读的人，就像强了就不会接触很弱的人，就会觉得周围都是强者。你只需要永远记住在任何年代，知识与学历都是至关重要的，它可能是一块敲门砖。如果没有这块砖，在你前行的路上可能就会多出一块绊脚石。所以，我们没有理由去说诸如以上观点的理由，我们只需全力以赴即可，到时候理想的花朵自然盛开。

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！

经历过无数个努力付出的日日夜夜，突破了重重考验与选拔，新一届研究生伴着收获的秋风，如愿收到来自民大的录取通知书。还未到校的研究生“萌新”们是不是想先了解一下伙伴们的情况呢？别着急，官微君这就为你解密2020级研究生大数据！2020年，共有2599名研究生加入中央民族大学，成为民大校园的新主人，即将在民大继续更深层的研究学习，其中11.39%为博士生，88.61%为硕士生。硕士新生中，全日制硕士占比97%；博士新生中，全日制博士占比100%。大部分的研究生，会和自己的伙伴一起在民大校园中“全天相伴”，趁着晨光，在民大操场上一起漫步，披着星光，从灯火通明的文华楼回到融洽的宿舍。博士新生中，非定向博士占比63.85%；硕士新生中，非定向硕士占比92.23%。希望大家能在今后的研究学习中，都能找到自己心仪的工作和岗位。 来到中央民族大学研究生大家庭的都有哪些民族的兄弟姐妹呢？研究生新生共覆盖了35个不同民族。新生中少数民族占比22.63%，人数最多的少数民族TOP10依次是：蒙古族、回族、藏族、满族、土家族、彝族、苗族、壮族、朝鲜族、维吾尔族。还有一些来自人口较少民族的新生，如乌孜别克族、基诺族、阿昌族、塔吉克族、达斡尔族、锡伯族、仫佬族、布朗族、撒拉族……也加入了我们这个和谐共融的大家庭！无论你来自何方，进入民大之后，我们就都是相亲相爱的一家人。各美其美，美美与共，我们就像石榴籽一样紧紧抱在一起。 2020级硕士研究生新生录取专业TOP10依次为：新闻与传播、法律（非法学）、法律（法学）、金融、学科教学（语文）、国际商务、工商管理、会计、公共管理、中国少数民族语言文学。2020级博士研究生新生录取专业TOP10依次为：民族生态学、中国少数民族语言文学、语言学及应用语言学、中国少数民族经济、民族学、中国少数民族传统医学、马克思主义民族理论与政策、中国少数民族艺术、宗教学、社会学。术业有专攻，无论选择了什么专业，都请在自己选定的研究方向上，不忘初心、坚定不移地走下去吧！ 新生中27.5%的同学已经加入了光荣的中国共产党（含预备党员），期待新生党员同志继续发挥先锋模范带头作用！新生同学中还有民盟、民主促进会、九三学社等民主党派的成员以及无党派人士。 新生入学的年龄跨度很大，大多数同学年龄集中在21-30岁之间，年龄最小的硕士只有19岁，年龄最小的博士只有23岁。大家都是活力四射朝气蓬勃的新青年，期待你们成为校园里一道道亮丽的风景线！ 接下来就是大家最关心的“男女比例”的问题啦！2020级研究生新生的男女比例为1：2.6，其中硕士男女比例为1：2.83，博士男女比例为1：1.53。今年评比出的“男女比例冠军学院”也新鲜出炉：体育学院以3.08：1的成绩获得了硕士男生比例的桂冠，国际教育学院以1：0.04的比例获得了硕士女生比例的冠军。历史文化学院以1.6：1的成绩摘得博士男生比例金牌，外国语学院以0：1的绝对优势创造了博士女生比例最高记录。通过神秘的星座，让我们来预测一下研究生新生们的性格。严谨认真的处女座是新生中人数最多的星座，充满热情的射手座则成了硕博新生中人数最少的星座。严谨认真的态度会是学习研究的最好助力，同时也要充满热情地和大家相处！而对于属相的统计显示，新生中，属虎的同学人数最多，高达718人，属龙的同学则人数最少，仅有32人。希望2020级的研究生新生们在接下来的日子里能够龙腾虎跃，超越自我，学有所成！来自五湖四海，专业千差万别，但民大的校园会把一切都收纳；民族丰富多彩，性格迥然不同，但同学们会把一切都包容。这个“美美与共，知行合一”的大家庭，欢迎你们的加入！出品｜党委宣传部融媒体中心研究生院文字｜殷宇琪编辑｜崔荣浈责编｜张怡淼主编｜李红亮

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！

2019年考研已接近尾声，但就今年的考研情况来说，“神仙打架”无疑是最贴切的概括。历年报考人数统计随着考研人数的增加，考研的竞争程度也越来越激烈，以2019年为例，报考人数达290万，但总的录取人数只有70万，其中还包括推免生以及综合选拔生，这无意给统考生更多的压力。尤其是985、211工程大学的竞争，再一次打破了往年的记录。今天，小编就和大家聊一聊：考上985大学研究生有多难？一、985高校的推免比例高部分高校研究生推免比例由图我们可知：越是好的学校，整体保研率也就越高。以清华大学为例，保研率高达60%左右；南京大学、中国人民大学、厦门大学等一大批老牌985高校的保研率也在20%以上。这也就意味着很多的统考生面临着报考专业推免人数多于统招人数的情况，甚至有些985高校的某些专业出现只招一个统考生，剩下全是推免生。二、985大学成为二战或者三战生的首选考研数据显示，2018年的238万考研人中有110万左右为往届生，占比高达45%以上。同样的，往届生凭借自己的考研经验能够很快的掌握考研复习的要领，少走很多的弯路，并且超过半数的往届生都将985、211工程大学作为自己的首选。三、名校扎堆现象严重2019年厦门大学考研报考人数统计就考研主体来看，超过60%以上的考研人都是来自于双非院校。在考研院校的选择上，更多的双非院校考生都将考研作为自己学历“洗白”的一种途径；另外在考研中也盛行着一种不正常“攀比风”，这些都导致了一些名校扎堆现象严重。在2018、2019年的考研报名中，山东大学、南京大学、厦门大学等985高校的报考人数都突破2万人。四、985高校试题难题相对较大考研在各个高校的考研调剂要求中，一般都会要求考生第一志愿报考985、211工程大学，这些要求一方面体现了考生的进取性；另一方面也体现了高校对于985、211工程大学的认可性。确实，对比普通大学与名校考研专业课试卷，我们也不难发现，就试题的宽度、深度，名校试卷更胜一筹，也更能够选拔学生。面对如此严峻的考研现实，我们一方面在感慨考研不易的同时，另一方面我们也应该知道：1、选择比努力更加重要考研对于985院校，不同的学校、不同的专业，竞争的难度也是不一样的，例如兰州大学、中国海洋大学、东北大学、西北农林科技大学等相对好考，而对于一些985高校来说，如上海交通大学、中国人民大学等相对就比较难考。另外强势985院校的冷门专业也是相对好考的，所以考生根据自己的实际情况并了解报考专业的报录情况，综合考虑后再选择自己的报考院校。2、竞争是相对的 考研虽然每年的考研人数逐年上升，人数达到数百万，但就考生自身的竞争而言，考生只需要与报考同专业的几个考生或者几百个考生竞争，完全不需要去关心报考总人数以及学校报考人数。3、每年有大量的考生考上985高校对于985大学，我们不必仰视，只要你足够优秀，即使普通大学学生，考研985大学同样可以成功，这样的例子在我们身边数不胜数。综上，既然选择了，那就一往直前，即使再苦再累，也要走完。以上为小编原创，欢迎你的关注，每天为你分享高考、考研的那些事。