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大数据计算机技术就业方向,大数据计算机技术就业方向及前景
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据计算机技术就业方向的问题,于是小编就整理了2个相关介绍大数据计算机技术就业方向的解答,让我们一起看看吧。
大学选什么专业对考大数据方面的研究生最有利?信息与计算科学这个专业怎么样?
如今,大数据产业迅猛增长,人才缺口高达150万。有35所高校开设“数据科学与大数据专业”的本科新专业,争相赶上时代潮流,培养更多大数据方面的优秀人才。所以,如果研究生想读大数据相关专业,其实本科就可以直接读这个专业,其他的信息技术相关的也可以。
如今,随着咨询行业和电商行业的迅猛发展,导致大数据专业的相关人才非常稀缺。
根据相关数据显示,超过60%的企业已经设立大数据的相关部门。根据注明咨询公司麦肯锡的相关分析报告,今年国内大数据的缺口非常大,超过十万。而且可以利用大数据在进行决策的分析师和相关的经理缺口将接近200万。
大数据行业非常火,人才缺口非常大,薪酬大幅度提升,在各大招聘会上,不少企业也提供大数据相关的岗位。
为了应对人才热,不少高校开始开设大数据相关的专业。
2.近两年,高等学校的大数据专业迅速增加,2016年北大、对外经贸和中南大学获批该专业
2016年2月,第一批获批“数据科学与大数据技术专业”的高校公布,是北京大学、对外经贸大学和中南大学。
作为一名大数据方向的研究生导师,我来回答一下这个问题。
首先,信息与计算科学专业本科生考研选择大数据专业是比较适合的,选择大数据专业未来有更多的发展机会,作为目前发展前景比较好的方向之一,大数据领域汇集了大量的行业***,大数据产业链也已经初具规模。
大数据技术本身就建立在数学、统计学和计算机三个学科之上,所以这三个专业在读研时选择大数据方向是完全可以的。信息与计算科学专业本身就是数学与计算机专业的结合,该专业的前身就是计算数学专业,有大量的毕业生在毕业后会选择从事程序员岗位,所以该专业读研往大数据方向发展是比较适合的。
信息与计算科学专业读研选择大数据方向主要的优势就集中在数学方面,而数学知识的掌握情况对于大数据方向的研发来说是非常关键的。大数据目前的研究重点在于数据价值化领域,数据价值化主要的手段就是数据分析,而数据分析说到底就是个算法问题,不论是***用统计学分析方式还是机器学习的分析方式,说到底就是个数学问题。
对于信息与计算科学专业的本科生来说,如果要考研大数据方向,需要注意以下几个方面的内容:
第一:注重计算机相关知识的学习。除了要注重初试阶段的考试科目之外,还应该适当拓展一下专业知识面,以便于为后续的复试做好准备。
第二:根据自己的发展规划选择目标学校。目前有能力培养大数据方向研究生的高校比较多,比如财经类高校也具备培养大数据方向研究生的能力,对于考生来说应该根据自身的发展规划来选择目标高校。
第三:重视统计学知识的学习。对于数学相关专业的学生来说,要想往大数据方向发展,还应该重点学习一下统计学知识,由于统计学本身也是数学专业的延伸,所以学习难度并不大。
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!
看看大数据专业开在什么学院就知道了,大数据专业最近几年全国很多高校都申请了,主要是设在计算机学院和数学学院。个人觉得和大数据最相关的应该是计算机和统计。要处理数据当然离不开计算机了,需要什么方法呢,就是计算机里和统计的方法。信息与计算科学不怎么看好,对计算机感兴趣直接报计算机专业就好了,对数学类的感兴趣不如考个和统计相关的专业,大数据离不开统计。一个好的专业比选学校更重要,这个深有体会,和国外老师交流过,多伦多大学,加拿大最好的大学,机械工程专业的学生照样不好找工作,可是你在北美如果学的是统计,一切和数据相关的工作都会需要你,选专业是上大学的第一步,也是最重要的一步,甚至影响你的一生。
首先介绍一下本人背景,本科数学与应用数学,第一个硕士学位是应用数学(数据挖掘与机器学习方向)。
对于大数据(Big Data)方向来说,根据我的经验,以下几门课程对未来学习深造极有帮助:
线性代数,微积分,概率论,数理统计,计算机编程语言(R、Python),数据库编程。
上述7门课程是学习大数据的重要基础课。其他课程需要根据具体的研究方向而定,比如信息系统管理,人工智能,机器学习,算法理论等等。
最后,建议题主可以通过edX、Coursera等MOOC[_a***_]开始接触大数据方向课程,直接学习最新的理论和应用。
大数据主要涉及的内容有哪些?可以从事哪些岗位?
作为一名科技工作者,大数据也是我的主要研究方向之一,所以我来回答一下这个问题。
首先,从技术体系结构上来看,当前的大数据技术已经趋于成熟,其内容涉及到数据的***集、传输、整理、存储、分析和应用等多个方面,在就业岗位上涉及到大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位。
大数据技术本身并不是孤立的,大数据技术与云计算、物联网和人工智能等技术也有非常紧密的联系,所以也可以把大数据技术看成是一个大的技术生态。对于要想进入大数据领域发展的技术人员来说,可以根据自身的知识结构和能力特点来选择切入点,当前大数据开发岗位的人才缺口要相对大一些,而如果具有扎实的数学和统计学基础,也可以考虑从事大数据分析岗位(算法岗位),虽然当前算法岗位的竞争比较激烈,但是算法岗位的岗位附加值还是比较高的,未来的发展空间也相对比较大。
大数据开发岗位通常分为平台开发岗位和行业应用开发岗位,平台开发岗位属于研发级岗位,对于从业者的知识结构有更多的要求,当前研究生更愿意从事平台开发岗位,而且当前大厂的平台开发岗位也比较多。对于初学者来说,从大数据应用开发岗位开始做起是比较现实的选择。
相对于大数据平台开发岗位来说,大数据应用开发的技术门槛要低一些,开发人员基于已有的大数据平台来完成开发任务,往往并不需要考虑系统级问题,但是需要开发人员掌握一定的行业知识。所以,从事大数据开发岗位也需要一个系统的学习过程。
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大数据主要涉及的内容包括数据***集、存储、清洗、处理、分析、挖掘、可视化等方面。其中,数据***集是指从各种渠道获取数据,数据存储是指将***集到的数据存储到数据库或其他数据存储系统中,数据清洗是指对数据进行去重、去噪、过滤等处理,数据处理是指对数据进行格式化、转换、归约等操作,数据分析是指对数据进行统计、分析、建模等操作,数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有用的信息和模式,数据可视化是指将处理好的数据以图表、报表等形式呈现出来,便于人们理解和使用。
大数据涉及的岗位种类繁多,可以从事数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据架构师、数据可视化专家、数据科学家等职业。具体职位要求和岗位职责因公司而异,但通常需要掌握数据处理和分析工具,如Hadoop、Spark、Python等。同时,需要具备扎实的编程能力、数据分析能力、沟通能力和团队协作能力,以及对业务领域的深刻理解。
到此,以上就是小编对于大数据计算机技术就业方向的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据计算机技术就业方向的2点解答对大家有用。
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