数据分析在职研究生-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析在职研究生的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据分析在职研究生的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析硕士研究生就业方向？
2. 什么是数据分析素养？
3. bl数据分析是啥？
4. 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？
5. 以后想从事数据分析的工作，那我研究生需要念什么专业最好呢？

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。

什么是数据分析素养？

数据素养是具备数据意识和数据敏感性，能够有效且恰当地获取、分析、处理、利用和展现数据,并对数据具有批判性思维的能力，它是对统计素养和信息素养的延伸和扩展。

数据素养（data literacy）概念是对媒介素养、信息素养等概念的一种延续和扩展，至少包括以下五个方面的维度：对数据的敏感性；数据的收集能力；数据的分析、处理能力；利用数据进行决策的能力；对数据的批判性思维。

bl数据分析是啥？

bi数据分析是什么

商业智能（BI，BusinessIntelligence）。BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便***取适当行动。

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***，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。

以后想从事数据分析的工作，那我研究生需要念什么专业最好呢？

作为一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。

当前正处在大数据时代，而数据分析是大数据技术体系中的重要组成部分，也是数据价值化的主要方式之一，所以未来从事数据分析工作是不错的选择。

数据分析可以选择两个大的专业方向，一个是统计学专业，另一个是大数据专业，另外不少计算机相关专业、金融领域相关专业和数学领域的相关专业也都有数据分析的细分方向。随着数据分析的重要性日益体现，现在不少专业也都增加了数据分析的细分方向，比如经济学、社会学、医学等专业都陆续开设了与本专业相关的数据分析方向。

具体选择哪个专业需要根据自身的知识结构来决定，最好能够结合本科专业进行选择，这样在备考的时候会轻松一些。如果本科是计算机相关专业，那么可以选择的余地是比较大的，计算机应用、计算机科学与技术、软件工程等专业都有数据分析的细分方向，当然统计学和数学专业也是如此。

在大数据领域，数据分析通常有两种方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，两种数据分析方式同样重要。学习数据分析通常需要具备一定的数学基础、统计学基础和计算机基础，其中数学基础是相对比较重要的，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学相关课程，包括高数、线性代数、概率论等内容。

以机器学习的数据分析方式为例，需要具备算法基础和编程语言基础，机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。当前机器学习的数据分析方式是比较流行的，相关领域的研究也在逐步推进。

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。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于数据分析在职研究生的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析在职研究生的5点解答对大家有用。