数据分析考研-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析考研的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析考研的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析硕士研究生就业方向？
2. 想在研究生阶段学习大数据专业，在本科学习应用数学专业和信息与计算科学专业哪个好？哪个专业和大数据最接近？
3. 有哪位前辈知道学习分析数据该从哪方面入手呢？
4. 我女儿在英国杜伦大学读数据科学研究生，不知好找工作吗？

数据分析硕士研究生就业方向？

数据分析专业的前景非常广阔，潜力巨大，社会需求量大，尤其是在一线城市，金融，互联网，电子商务行业等，都是紧缺人才。

一般就业可以去：国家安全部门，公检法部门，大型集团企业，银行，证券公司，基金公司，互联网公司等，只有技术到位，薪资待遇都不是问题。

想在研究生阶段学习大数据专业，在本科学习应用数学专业和信息与计算科学专业哪个好？哪个专业和大数据最接近？

大数据专业的三个基础学科分别是数学、计算机学和统计学，这三个学科与大数据的关系最为直接，所以在本科阶段学习这三个专业都是可以的。下面对这几个专业与大数据之间的关系做一个综合性的分析，以便于选择一个比较适合自己的切入点。

首先要看一下统计学专业与大数据之间的关系。早期做数据分析的人才大部分都是出自统计学，来到大数据时代以后，虽然数据无论是在量上还是在结构上都产生了很多变化，但是统计学对于数据分析的知识结构在大数据时代依然非常重要。目前大数据的场景化分析是一个重要的应用，这些应用中统计学知识占据着很大的比例。目前，统计学专业向大数据方向发展的趋势非常明显，未来的统计学将建立在大数据的基础之上。

接下来再看一下计算机学。互联网的发展导致了大数据的出现，具体点说是物联网和云计算的发展导致了大数据的出现，所以大数据与计算机学之间关系极为紧密。目前数据的***集、存储、安全、分析、呈现和应用等环节都与计算机有紧密的关系。从大数据落地应用的角度出发，在搭建大数据应用平台的环节，计算机专业起到了主导作用。

最后再看一下数学专业。数学专业对于计算机专业和统计专业来说都是一个重要的基础，数学作为一个基础学科，在互联网时代的作用越来越重要。大数据的核心是数据价值化，而数据价值化的核心是算法设计，所以大数据说到底还是一个数学问题。因此，学习数学一定是一个不错的选择，数学基础比较扎实的学生未来的成长空间也比较大。

如果未来读大数据专业的研究生，在本科阶段选择计算机、统计学、数学都是可以的，但是从计算机学院里大数据方向的研究生的学习流程来看，最好选择计算机专业，原因主要是计算机专业在进入课题组以后更容易上手，统计学次之，数学需要补学的内容相对来说就比较多了。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

如果读研学大数据的话。本科学数学吧。因为作为更长远的发展，你可以关注数学方面的知识。有本科的数学专业基础，研究生阶段做算法的学习可以很快上手的。

而且，本科数学专业，考研到计算机学科的话很受导师欢迎的，因为逻辑思维性、知识迁移能力强。编程再往深发展无非就是计算机底层原理、算法这两块。

建议本科选数学专业，同时业余时间可以学学sql，JAVA,scala,Python，R等语言。注意这些语言只是算法实现的工具而已。

有哪位前辈知道学习分析数据该从哪方面入手呢？

数据分析主要包括大概六个方面的内容，

(1) Excel

(2) Mysql

(3) Python

(4) BI商业智能工具

(5) 数理统计与数据运营

(6) 机器学习

你可以先对各方面进行了解，自学能力强的话没有问题，但是自学很可能会走一些弯路，毕竟下班的时间比较少，这里更推荐跟着老师进行系统性的学习哦，可以更加高效率的掌握知识。

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作为一名IT行业从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

随着大数据逐渐开始落地到行业领域，未来大量的职场人都需要掌握一定的大数据知识，而数据分析作为一个重要的数据价值化手段，也成为更多的职场人需要掌握的重要技能之一。

数据分析有两种常见的分析方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，初学者可以根据自身的知识基础来选择不同的学习切入点。但是不论选择学习哪种数据分析方式，都需要具有三大块基础知识，分别是数学、统计学和计算机。

对于基础比较薄弱的初学者来说，可以从基本的数据分析工具开始学起，目前比较流行的数据分析方式可以简单地分为两类，一类是基础性数据分析工具，比如Excel就是比较常见的数据分析工具，对于很多传统行业的职场人来说，掌握Excel可以应付大部分数据分析任务，另一类是相对比较专业的BI类工具。

对于具有一定数学和计算机基础的初学者来说，可以按照三个阶段来学习数据分析知识，第一步是学习数据库知识，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言的学习；第二步是学习编程语言，比如Python就是不错的选择；第三步是学习机器学习知识，这部分内容有一定难度，需要一个系统的学习过程。

最后，学习数据分析一定要结合具体的应用场景，这样才会积累更多的实践经验，所以在进行数据分析的过程中，也需要掌握一定的行业知识，这需要一个积累的过程。

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，或者私信我！

我女儿在英国杜伦大学读数据科学研究生，不知好找工作吗？

你女儿英国杜伦大学数据科学研究生毕业，应该好找工作。为什么这样说呢？

英国杜伦大学，可能有许多人不知道，它是英国历史上建校悠久的一所大学，创建于1832年，是英国最古老的大学之一。

据有关资料，该大学在全世界大学中排名第162位，英国排第23位。仅次于我国的武汉大学(世界排名第157名)，略好于华中科技大学(世界排名第181名)，与南方科技大学相当(世界排名第162名)。

该大学是英国一所公立研究型大学，有着出色的教学和研究能力。这所大学培养的人才相当于我国985高校。

加之，数据科学是我国当前的热门专业，它是将收集的海量数据，进行数据管理、数据分析、数据挖掘，对实际的问题进行分析和解决提供方案。

它是我国目前很多行业，如:交通部门、税务，统计部门、气象部门、互联网(如:淘宝、美团)企业，大、中型的国有企业或众多公司急需的人才。

所以，该专业研究方向的毕业生就业前景广阔，工资待遇高。

到此，以上就是小编对于数据分析考研的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析考研的4点解答对大家有用。