大数据专业考研有多种选择,可以根据自身的发展规划、知识结构和能力特点来进行选择,同时也要考虑到行业发展趋势和技术发展趋势。
从目前大数据方向研究生的培养渠道来看,计算机专业是一个重要的培养渠道,同时统计学、经济学、金融等专业,也有培养大数据方向研究生的能力。
由于当前大数据专业的开设时间比较短,所以很多大数据专业还没有硕士点,要想有更大的选择空间,可以选择跨考计算机等专业。

大数据专业课程介绍
大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。
包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。
以上内容参考 百度百科—大数据专业
大数据专业考研科目主要为:数学、英语、政治思想理论、专业课,其中专业课考试内容会根据考生选择的专业和学校的不同而有所差异。
大数据专业的考研方向有:数据科学、计算机科学与技术、软件工程、大数据科学与工程、数据科学和信息技术等。
大数据技术主要涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术,旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。
大数据专业具体课程包括:大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。
“大数据”指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”,并不仅仅在于“容量之大”,更大的意义在于:通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值,带来“大知识”、“大科技”大科技、“大利润”和“大发展”。
大数据专业目前是构架在计算机、统计学、数学之上的应用学科不假,但是其本身也有很多值得提升的地方,是大学四年所不能完全cover的,即便是cover到的地方,也不够精深。大数据处理,停留在模型应用上是比较初级的,不熟识模型原理是不可能做出高质量成果来的。其实我并不主张在本科开设大数据专业,基础课程容易面面俱到而不牢固,容易搞成大杂烩。所以既然在本科学了大数据专业,比较理想的方式是再到研究生以上层面进行专项精深的修炼,选择一个方向比如图像识别、自然语言理解等等,摸出刀尖来。
本科学数学专业,考研有以下方向专业可以跨考
1.金融类
数学专业对于金融学的学习有着得天独厚的优势,因为数学专业基础一般要比非数的扎实,而且对于金融学里面的公式模型以及一些风险控制等专业概念理解起来比较快。
2.计算机类
众所周知,计算机是由数学衍化出来的一门学科。计算机核心是编程,而编程的核心是数学,比如高等数学,线性代数。
而数学专业对这些计算机需要的数学知识大都比较熟练。但数学专业再转为计算机研可能会因为实操(编程)不熟练而灰心,挺过去,就一切都很简单了。
3.大数据
大数据包括数据挖掘和分析,这个东西的应用可参考某宝某当某东某多。核心就是根据数据分析和挖掘,使效率最大化。
4.人工智能AI,例如模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所)。
5.统计
可搜某为最近几年手机研发,需要大量数学(统计)博士。
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