考研经济大数据分析

考研经济大数据分析,第1张

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据西南财经大学研究生院消息,2019年西南财经大学经济学考研报录比已发布,详情如下:整体来说,如果同学想考财大比较容易一点的经济学专业,又想就业前景好一些,可以考虑经济学院的政治经济学或经济史,招生稳定,对手实力弱,基本上过线就可以上。

关于专业课的书目和资料也可以咨询小编,在财大的专业中,政治经济学或经济史难度中等偏下。

请问考研的计算机专业数据结构大家都什么时候复习?以后想从事数据分析、大数据,研究生选择什么专业好?需要补哪些课程?

作为一名大数据方向的研究生教育工作者,我来回答一下这个问题。

首先,当前很多研究生同学会选择主攻数据分析相关方向,未来也希望从事数据分析相关岗位,一方面数据分析岗位的岗位附加值比较高,另一方面数据分析岗位的职业生命周期也相对比较长。

随着大数据技术开始广泛落地应用,未来产业领域会逐渐释放出大量的数据分析岗位,而且岗位附加值依然有进一步提升的空间。

数据分析岗位对于从业者的要求还是比较高的,目前很多专业的研究生都可以从事数据分析岗位,除了计算机专业之外,数学、统计学、经济学和金融学相关专业的研究生也可以从事数据分析岗位,所以近些年来数据分析岗位的竞争还是比较激烈的。

目前对于硕士研究生来说,要想具备更强的就业竞争力,应该从三个方面做出准备,其一是构建扎实的理论知识基础,掌握统计学和机器学习这两种最基本的数据分析方式,其二是重视行业应用场景知识的学习,这对于提升就业竞争力有非常直接的帮助,其三是具备一定的创新能力,能够为数据打开新的价值空间,这一点对于竞争大厂的岗位有较大的影响。

硕士研究生的整体学习时间比较短,尤其是专硕,真正能够用来学习和积累的时间也就一年左右,要想在这一年里有较快的进步,从而拿到大厂的实习岗位,应该重视两件事,其一是重视算法知识的积累,其二是重视编程能力的提升,这两点往往也是大厂面试所关注的重点内容。

在读研的过程中,要充分利用学校已有的科研资源,重视与导师的交流,这是能否尽快做出成果的关键。

我从事教育、科研多年,目前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,都可以私信我!

其实研究生的专业方向和具体做的事情并不一定完全一致。

比如我在信号与信息处理学科下面带研究生,但是我从事的研究也包含了大量的数据分析和大数据的内容。

很多计算机学科的老师都会从事相关研究。

另外也有专门的数据科学、自动化的模式识别与智能控制专业也会有机器学习和AI的研究。

建议你首先确定目标学校,再看看目标学校的哪些专业有老师再从事这方面的研究,再来确定考研的具体专业方向。

题主的问题我想更重要的是关注研究方向,而不是考研的专业方向。

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