大数据在职研究生专业 听好多人说非985硕士不要碰大数据，因为会找不到工作，我上岸普通硕士大数据，现在我应该怎么做？

听好多人说非985硕士不要碰大数据，因为会找不到工作，我上岸普通硕士大数据，现在我应该怎么做？

世界包罗万象。众生都有自己的想法。我们不能改变一些无知和肤浅的人的看法。在规划自己的人生和事业时，要有独立思考的能力，有判断是非的思想高度和境界。有的人别有用心，有的人纯属无知。无论我们持有什么样的人和观点，我们都必须有独立思考和判断的能力。数据科学与技术是近年来兴起的一门新兴专业，充满活力，欣欣向荣，日新月异。而且，世界各国都把发展大数据科技提升到国家战略高度。由于在军事、国防、科技、社会经济发展等各个领域有着广泛的应用，具有十分重要的价值和意义，带动了其上下游产业链的快速发展，成为推动世界各国生产力发展的强大动力。从我国目前的具体情况来看，相关专业的人才缺口很大，从长远来看，相关专业的人才培养规模、速度和数量远远不能满足大数据相关产业对人才的需求。因此，大数据科学技术具有非常广阔的发展前景。

在我国高校中，过去有36所高校开设了大数据科学与技术专业。在教育部2019年批准的本科专业设置目录中，又有一批高校设置了大数据科技专业。目前，全国已有342所高校开设了大数据科学与技术专业。但招生计划和专业培养规模仍不能满足我国大数据产业人才的需求。因此，选择大数据科技专业非常好，就业渠道绝对畅通，发展前景非常好。

本科是数据科学与大数据技术专业，考研选什么专业比较好？

本科是数据科学和大数据专业。攻读研究生时，可以继续选择大数据或人工智能相关方向。目前基于大数据和人工智能相关技术的细分方向较多，选择空间也比较大。

大数据专业的本科生上研究生时应该把重点放在计算机相关专业上，因为大数据和人工智能领域创新人才的培养一直是以计算机相关专业的研究生教育为基础的。不同的大学在资源整合上有不同的特点，具体的方向也会有所不同。有的将面向金融领域，有的将面向医学领域，而有的大学将侧重于工业生产领域等等。当然，随着高校大数据相关专业的设立，选择大数据专业也是一个理想的选择。

在研究生阶段，在从事大数据方向的研究时，更应该关注具体的研究方向，因为大数据本身的核心需求是“数据价值”，而数据价值需要通过数据应用来体现，所以大数据本身并不是最终目的，大数据的应用才是最终目的目标。从目前的发展趋势来看，人工智能领域是大数据技术的重要应用出口，因此我们可以关注大数据的发展方向。

目前，机器学习是人工智能与大数据最密切相关的方向之一。因为机器学习也是大数据分析的两种常用方式之一，很多大数据专业的本科生对机器学习并不陌生，通过机器学习进入人工智能领域会更加顺利。机器学习是人工智能六大研究方向之一，也是打开人工智能领域的关键。有许多基于机器学习的主题。

研究生期间，学习大数据该需要准备啥？

作为一名计算机专业的教育家，让我来回答这个问题。

首先，大数据和数据挖掘是一个大的研究方向。在这个大的研究方向中，有许多细分的研究方向。研究生应根据自己的研究环境（研究小组）和导师的具体要求制定学习计划。

对于大数据和数据挖掘方向的研究生，在制定学习计划时，要结合自己未来的发展规划。他们要想在发展中立于不败之地，就必须从三个方面入手。一是编程语言的学习。目前的开发职位可以专注于学习Java。二是大数据平台的学习，内容很多，学习周期也比较长。三是积累行业情景知识。大数据发展和行业场景的结合非常紧密。

目前，对于研究生来说，选择主要发展岗位更容易实现就业，发展岗位的人才需求类型也更加多样化。随着工业互联网的实施和应用，未来工业领域将释放出一大批高端应用型人才。因此，如果没有继续读博客的打算，一定要注意多做与产业领域相结合的科研实践。

如果将来想在算法岗位上工作，还需要注意三个方面的学习。一是编程语言的学习。目前的编程能力也是重要的算法岗位。算法工程师还需要完成一些编程任务。二是算法相关知识的学习。三是机器学习知识，包括深度学习。近年来，算法类岗位竞争依然激烈，但2021年后，算法类岗位需求将有所回升，未来可能出现温和上升趋势。

本人现在在一所2a院校就读，大数据专业，想考985研究生，请问有必要吗？

从当前大数据领域的人才需求和未来大数据领域的发展趋势来看，大数据专业的毕业生上研究生院是很有必要的。当然，由于研究生教育对教育资源的要求比较高，如果能考上重点大学，将来会有更好的学习经历和更好的就业渠道。

大数据专业有很多方向可供选择。从目前行业发展趋势来看，除了大数据的相关方向外，我们还可以关注人工智能的方向。由于人工智能与大数据密切相关，而且人工智能未来的发展前景比较广阔，选择人工智能方向的机会会更多。

从计算架构来看，大数据的技术架构已经成熟。目前，突破点往往集中在行业应用领域，比如如何通过大数据技术使医疗、金融、教育等领域的传统产业成为可能。而且，随着大数据技术的逐步实施，未来大数据领域将逐步关注相关技术落地应用的发展。

与大数据相比，人工智能领域还处于行业发展的初级阶段，人工智能的技术体系还远未成熟。因此，可以研究的课题很多，更容易找到突破口。随着人工智能技术的逐步应用，人工智能与大数据、物联网、边缘计算、云计算等技术的结合将越来越紧密，相关领域将发布大量研究课题。

从就业角度看，近两年大数据领域的研究生就业岗位仍然较多，但算法类岗位竞争非常激烈。因此，如果纯粹从事算法相关领域的研究，就要注意与行业应用的结合。

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