大数据研究生做什么 大数据与统计学研究生就业前景？

大数据技术与工程研究生就业方向？

1.大数据的发展方向。涉及的专业岗位有:大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发；ampd工程师、大数据架构师等。

2.数据挖掘、数据分析和机器学习方向。涉及的专业岗位有:大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析专家、大数据挖掘师、大数据计算器等。

3.大数据运营和云计算方向。对应职位:大数据运维工程师；

大数据与统计学研究生就业前景？

对于大数据与统计方向的研究生来说，除了从事开发岗位，还可以专注于高附加值的算法岗位。虽然算法岗竞争激烈，但是研究生从事算法岗的机会还是很多的。随着工业互联网的逐步应用，未来工业领域将逐步释放大量算法岗位，岗位附加值有进一步提升的空间。

大数据技术与工程研究生学什么？

主要课程包括:计算机科学与技术、软件工程、数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学导论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、编程实践、离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统导论、计算机系统基础、并行架构与编程、非结构化大数据分析、数据科学算法导论和数据科学专题。

大数据技术与工程研究生学什么？

学习的主要内容有:

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术，Hive开发，HBase开发；

③Spark相关技术和Scala基本编程；

④掌握Python的基本用法、核心库的使用、Python爬虫和简单的数据分析；了解Python机器学习；

⑤大数据项目的实际开发和大数据系统管理的优化；

⑥云平台开发技术；

整体来说，大数据课程知识点多，课程难度大。虽然是基础入门0，但企业对招聘大数据人才的要求很高，至少本科 需要s学位。建议本科及以上学历的学生。;本科或以上学历。

大数据专业读研后想从事大数据开发该怎么选择方向、学校和导师？

首先，大数据专业是典型的交叉学科，所以读研的时候还是有很多专业方向可以选择的，包括计算机专业，统计学专业，数学专业。

如果以后想从事大数据开发，建议选择计算机专业，这样会有更适合的研究场景，包括计算机科学与技术、计算机技术、软件工程、大数据、人工智能等子专业。对于计算机专业的学生来说，在研究生期间无论是选择开发方向还是算法，都需要注重自身编程能力的培养和提升。结合现在的就业形势，即使以后想从事开发类的工作，我也建议重视算法知识的学习。毕竟开发岗和算法岗的界限在逐渐模糊。

在具体方向的选择上，可以重点关注工业大数据方向。我相信在工业互联网的推动下，未来工业大数据领域的创新空间会很大，就业岗位也会更多。

目前很多导师都在和大的互联网公司合作，很多都是产业互联网领域的项目。比如这两年我和国内外的大互联网公司联合开了几个工业互联网领域的项目，群里的同学也有机会使用大公司的数据和计算资源。

读研期间选择目标学校，一定要考虑目标学校的学科实力，尽量选择学科实力强的学校，这对读研有非常直接的影响。

大数据领域的产业资源和科研资源往往集中在一线城市，所以还要考虑学校所在城市的产业布局特点，对后续的科研和就业有一定的影响。

在导师的选择上，可以多关注横向课题比较多的导师，尤其是和互联网大公司合作比较多的导师。如果能加入这些导师的课题组，基本上一只脚已经踏进了大公司的大门。

还有一点要注意，无论是考研、考研保还是考研申请，都需要在本科期间积累一定的科研基础，积极参加科研实践活动和成果分享活动，这对复试影响很大。

目前，我已经与国内外一些知名高校的导师和互联网厂商的企业导师共同建立了技术论坛，正在继续开展一些科研实践活动和技术交流活动。有兴趣的同学可以联系我申请参与，相信会有收获。

最后，如果你有任何关于读研和科研的问题，欢迎随时和我交流。

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