大数据专业考研选统计学算跨专业吗

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本文目录一览：

• 1、大数据专业考研选统计学算跨专业吗
• 2、大数据的工作前景怎么样？
• 3、应用统计学与大数据的关系,那个就业前景更好?

大数据专业考研选统计学算跨专业吗

算。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。所以二者还是有本质的区别。
“大数据”（BigData）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。专业老师在线权威答疑 zy.offercoming.com

大数据的工作前景怎么样？

大数据的就业前景目前来看是不错的，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、 数据挖掘 、人工智能等偏软件领域的需求加大，大数据领域从业人员薪资水平将持续增长，人才供不应求。
大数据就业方向
1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；

2、数据挖掘、数据分析和 机器学习 方向。所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；

3、大数据运维和云计算方向。对应岗位：大数据 运维工程师 ；

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8k以上，工作1年月薪可达到1.2w以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习 大数据专业 也是进大公司的捷径。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。

从近几年招聘情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

当前 大数据技术 正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。

另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业 生命周期 也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。

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应用统计学与大数据的关系,那个就业前景更好?

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这事儿谁懂搞不懂，就业前景和市场发展、走向有很大关系。摸着石头过河，前面有没有坑，得用脚探一探才知道。凭天由命吧。
应用统计学专业就业方向：
主要到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。具体来讲，主要有升学（攻读博士学位）；出国留学；金融和保险部门；投资、证券及社会保障机构；市场调研、咨询及信息产业部门；国家统计部门；各类公司等就业途径。
应用统计学专业就业前景：
应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。
应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作（专业）相结合。
大数据行业就业指南：三大方向
，十大职位。
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
十大职位：一、ETL研发；二、Hadoop开发；三、可视化（前端展现）工具开发；四、信息架构开发；五、数据仓库研究；六、OLAP开发；七、数据科学研究；八、数据预测（数据挖掘）分析；九、企业数据管理；十、数据安全研究。
以上内容你根据自身的实际条件衡量一下，和家人商量着做出决断吧。

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