最佳考研
大数据专业是目前以计算机、统计学、数学为基础的应用学科，但也有很多值得改进的地方，可以大学四年不能完全覆盖，即使覆盖也不够深刻。
大数据处理，停留在模型应用是比较初级的，不熟悉模型原理是不可能做出高质量的结果的。事实上，我不知道。;t主张在本科开设大数据专业。基础课容易全面不扎实，容易大杂烩。
所以，既然本科阶段学的是大数据专业，那么最理想的就是到研究生阶段，进行专门的、深刻的培养，选择一个方向比如图像识别、自然语言理解等。，并磨刀霍霍。
数据科学和大数据技术的专业名称听起来有点像采矿、冶炼和机械的结合。以下列课程为例:
c编程、数据结构、数据库原理及应用、计算机操作系统、计算机网络、java编程、python编程、大数据算法、人工智能、应用统计学(统计学)、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理、大数据管理、大数据实践等课程。
感觉像是学了点机器学习的计算机专业。我们不。;我不知道这种组合的合金质量。
目前大数据岗位的高薪基本定位在硕士s级以上。数据处理领域的码农并不是目前急需的大数据金领人才。
首先，在当前大数据时代的背景下，从事大数据行业是一个不错的选择。随着大数据应用的逐步落地，广大传统行业将释放出大量就业岗位，这些岗位往往集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等领域。目前整个it行业的大数据人才缺口还是比较大的，所以大数据相关人才的待遇还是比较好的。
对于大数据人才来说，择业要根据自身的实际情况和发展规划。当然，国企也是不错的选择，但要从发展空间、能力提升、薪酬待遇等方面综合考虑。对于刚进入职场的大数据人才来说，发展空间和能力提升往往是需要重点关注的。
在发展空间方面，需要考虑三个问题，即公司规模、行业规模和经营状况。一般来说，公司越大，发展空间越大，资源整合能力越强，所以去大公司通常会获得更大的发展空间。公司所处的行业规模也是需要考虑的。行业规模越大，公司发展空间越大。行业规模最好有一定的增长。从这个角度来说，互联网行业是个不错的选择。最后，还要考虑业务岗位。如果业务岗位边缘，那么获取资源的能力就会很差，这就很棒了。对数据技术人员的发展会有一定的影响。
在能力提升方面，需要考虑的关键问题是技术团队的构成，一个专业的技术团队会对个人能力的培养起到关键作用。对于刚入行的大数据人才来说，还是有很大的成长空间，需要一些专业人士的引领。这个过程非常重要。
最后要考虑的是工资。当然，工资越高越好。但是对于初入职场的技术人员来说，工资应该不是首要考虑的。
本人从事互联网行业多年，目前在读计算机专业研究生。我的主要研究方向是大数据和人工智能。我会陆续写一些互联网技术方面的文章，有兴趣的朋友可以关注我。我相信我一定会有所收获。
如果你有任何上网问题，也可以咨询我，谢谢！
大数据是一个前沿产业。国企应该是首选，国家也特别重视这个行业。你可以不要犹豫进入，但人才的前景是无限的，希望是充满的。
