考研资讯大数据专业,考研资讯大数据专业怎么样

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于考研资讯大数据专业的问题，于是小编就整理了3个相关介绍考研资讯大数据专业的解答，让我们一起看看吧。

1. 将来想从事数据挖掘工作，考研学什么专业好呢？
2. 大数据专业的学生需要考研吗？有哪些优缺点？
3. 数据科学与大数据技术专业怎么样？

将来想从事数据挖掘工作，考研学什么专业好呢？

同学，你可以考虑一下厦门大学的统计学专业。想要真正的做到数据挖掘，不单只是懂数学，懂计算机，同时更要懂统计学原理。厦门大学的统计学专业，在全国是非常出名的，你可以考虑一下。如果你有更多考研问题，可以咨询黑龙江中公考研老师

我自己本科和研究生学的是统计，毕业后一直做的数据挖掘相关的的工作。我简单谈一下对这个问题的看法：

简单来说，要看你自身的数学功底和计算机功底。

如果计算机功底不怎么好，那建议学统计学：该专业所学的理论和模型方法和数据挖掘里面用到的很多方法和理论一致。但是数据挖掘里面用到的理论方***更多样一些，也更深入一些。另外就是统计模型和数据挖掘里面的算法模型在建模思路上面会有一些差异；

如果计算机功底比较好，可以选目前比较流程的大数据相关的专业或者数据科学专业。这些专业所学的课程跟数据挖掘里面用到的方法和理论更加一致；

当然在真正报考研究生的，无论是选择统计学（概率论与数理统计）专业还是选择大数据（或者数据科学）专业，都要认证去参考教育部所列的专业排名。千万注意，千万注意，千万注意，重要的事情说三遍：是参考，不是完全信任。主要是因为教育部的排名有些明显还是有漏洞的。比如统计专业的排名里面在20名之后的很多学校是概率相关的专业不错，但统计真的比较乱。所以不要全信排名。大数据专业我也简单看过一些，也存在类似的问题。如果是在看不明白，最简单的方法就是找个专业一点人仔细去咨询一下。或者看论文。

大数据专业的学生需要考研吗？有哪些优缺点？

大数据是个非常有前进的工作，这专业主要跟计算机打交道，可以偏向做数据挖掘，通过大数据分析客户的潜在消费行为，绝对是很有前景的方向！

任何一个行业都有各个岗位，如果你是想从事研发的话必须读研，大公司的研发基本上是研究生，而且这个行业主要偏向算法，有可能很多会要求博士！

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全日制的由于时间 ，精力，和入学名额有限的原因，可以暂时排除在外。

建议可以利用业余时间学习同等学力的在职课程形式，不需要放弃工作，周末或网络的学习形式即可。如果有学士学位不可以申请硕士学位

利用业余时间学习，对个人工作提升是必然的结果，在职场中这也是学习能力的重要体现，用专业知识达到升职加薪，也是职场人士必然的结果。

同时，学习结果和获取硕士学位，也是未来自己向更好的单位跳槽时的绝对优势和法码。

数据科学与大数据技术专业怎么样？

首先，大学本科建立数据科学和大数据专业要慎重，不易太热。

总体而言，感觉大学设置本科教育的 “数据科学与大数据” 专业是不合理的，重复过去几十年来中国教育界一直存在的赶 “热点” 老问题。外语热、经贸热、金融热、计算机热、石油热、地信遥感热 …

一般说来，数据科学是针对理、工、农、生物（医、药）、经济等本科专业的“优秀毕业生” 而设置的研究生、博士生专业。而这些本科毕业生入数据科学研究生博士生的条件是：大学期间的数学、计算机、英语课程要与其专业一样好，甚至更好 …

本科直接培育出来的数据科学毕业生一般会缺乏相应行业知识和实践，工作中非常挑战。大多数情况，也是无法精确理解和进行可靠的行业数据建模、处理、解释、决策 …

如果过度培育数据科学本科毕业生，将无法帮助他们就业，也将造成***和人才浪费。

道理非常简单。

在数字化技术转型和第四次工业革命时期，业界对数据分析技能要求可以说无处不在，这无疑要求工程师、经济师等等都掌握数据分析技能。

一个例子作为参考。当研究一些经济学家演讲文章时你就会常常诧异，他们的成果怎么这么不靠谱、不可信呢？许多时候他们会解释说，数据不全或者无法得到需要的数据。实际上，这是问题的一部分，不是全部。

在经济学研究中，宏观经济学和微观经济学使用的数据分析方法是不一样的。换言之，即使不能访问所有微观经济数据（实际上是不可能、也不必要），并不完全影响对宏观经济的分析判断。但前提条件是要对政治经济学、地缘政治经济环境以及数据科学的深刻理解且使用方法恰当。

相反，国民经济各行业和企业对 “专责” 数据分析师的需求可能并不是人们想象中那么多、那么火。因为，一旦行业和工艺过程中相应的数据 “建模” 成功完成后，数据分析流程中许多具体工作逐步将由IoT （物联网）和AI（人工智能）自动完成，包括数据***集、入库、处理、分析、可视化、决策。比如，目前常用的企业BI可视化工具 “商业智能仪表板” (geospatial business intelligence dashboards) 就是一例。因此，依靠计算机应用程序、以人工交互操作为特征的传统数据分析技术将逐渐减少 …

首先，说明大数据科学与技术属于交叉学科，划分在计算机类专业里；

其次，该专业方向肯定很好，社会需求量也大，报考热度也高；

但是，作为交叉学科，学的内容就多，继续升学肯定是必须的；

然后，看一下开设这个专业的学校，把它下设在哪个学院，如果是数学学院下面，就更重视数学基础，如果设在计算机院下面，就偏向于编程和数据结构方向；

最后选择的时候，选择数学和计算机类专业比较好的学校。

存在一定问题，数据的真伪，数学模型的正确与否，人为因素直接影响数据分析结果！大数据统计分析需要六确定，数据来源确定，统计分析方法确定，数据分析密闭与确定，数据不间断分析密闭与确定，数据检测与监测系统确定，数据报表系统确定，且无人为调整！

大数据存在人为风险！存在数据来源不准确风险，存在数学模型错误风险！

这个领域是比较有发展前途的，但是入门容易，进阶难。

通常来讲，我们认识事物的真相，是通过了解背后的规律。这里我举例说明一下，这个例子脱离现实， 但是易于理解。

***设我们开餐馆但是不知道顾客什么时候会来，以便提前作出准备。

A思路：我们对人的生理特征进行研究，了解人的饥饿感和血糖有关，因此我们研究普通人一次进食的量大概是多少，血糖值在进食后会是怎样的一个变化规律，进而得到一个结论，那就是我们早餐之后大约4个小时左右就会有饥饿感。因此，我们就知道了，按照8点吃早餐的规律，我们应该为12点的就餐高峰提前准备。

B思路：我们不进行任何研究和干预，顺其自然，只[_a***_]顾客前来就餐的时间和数量。如此一段时间之后，我们通过数据分析发现，12点左右前来就餐的顾客最多。所以，我们知道了应该为12点的就餐高峰提前准备。

我们可以看到，数据分析也是解决问题的一个途径，当研究手段受到限制，我们无法由因及果的时候，不妨由果索因。

我的看法，数据分析入门不难，在本科阶段，在现有专业课的基础上扩充数据分析的选修课，就能够实现入门。我认为本科阶段到此就可以了，不适合将数据分析作为本科阶段的学习方向。

因为，数据分析说到底是一种分析工具，要解决实际问题的话，还需要与专业知识相结合。另外，如果缺乏专业知识的基础，数据分析也容易跑偏，得出一些荒谬的结论。

到此，以上就是小编对于考研资讯大数据专业的问题就介绍到这了，希望介绍关于考研资讯大数据专业的3点解答对大家有用。

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