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数据科学考研院校排名及考研难度剖析-火狐体育总代理

作者:火狐体育总代理 发布时间:2022-09-29 18:15:46点击数:10

  数据学(Dataology)和数据科学(DataScience)是关于数据的科学,界说为研讨探究Cyberspace中数据界奥妙的理论、办法和技能。

  数据科学的界说:信息化是将实际国际中的事物和现象以数据的方法存储到CYBER空间中,是一个出产数据的进程。这些数据是天然和生命的一种表明方法,这些数据还记录了人类的行为,包含作业、日子和社会开展。

  今日,数据被快速大量地出产并存储在CYBER空间中,这种现象称为数据爆破(data explosion),数据爆破在CYBER空间中构成数据天然界(data nature )。数据是CYBER空间中的仅有存在,需求研讨和探究CYBER空间中数据的规则和现象。别的,探究CYBER空间中数据的规则和现象,便是探究世界的规则、探究生命的规则、寻觅人类行为的规则、寻觅社会开展的规则的一种重要手法,例如:能够经过研讨数据来研讨生命(生物信息学)、研讨人类行为(行为信息学)。

  与天然科学和社会科学不同,数据学和数据科学的研讨对象是Cyberspace的数据,是新的科学。数据学和数据科学首要有两个内在:一个是研讨数据自身,研讨数据的各种类型、状况、特点及改变方法和改变规则;另一个是为天然科学和社会科学研讨供给一种新的办法,称为科学研讨的数据办法,其意图在于提醒天然界和人类行为现象和规则。

  ● 根底理论研讨。科学的根底是查询和逻辑推理,相同要研讨数据天然界中查询办法,要研讨数据推理的理论和办法,包含:数据的存在性、数据测度、时刻、数据代数、数据相似性与簇论、数据分类与数据百科全书等。

  ● 试验和逻辑推理办法研讨。需求树立数据科学的试验办法,需求树立许多科学假说和理论体系,并经过这些试验办法和理论体系展开数据天然界的探究研讨,然后知道数据的各种类型、状况、特点及改变方法和改变规则,提醒天然界和人类行为现象和规则。

  ● 范畴数据学研讨。将数据学的理论和办法使用于许多范畴,然后构成专门范畴的数据学,例如:脑数据学、行为数据学、生物数据学、气候数据学、金融数据学、地舆数据学等等。

  ● 数据资源的开发利用办法和技能研讨。数据资源是重要的现代战略资源,其重要程度将越来越凸显,在本世纪有或许超越石油、煤炭、矿藏,成为最重要的人类资源之一。这是由于人类的社会、政治和经济都将依靠于数据资源,而石油、煤炭、矿藏等资源的勘探、发掘、运送、加工、产品销售等等无一不是依靠数据资源的,离开了数据资源,这些作业都将无法展开。

  2018年大数据作业起薪打破20万每年,高出互联网一般技能开发人员134%,且招聘人数扩大为2017年7.8倍。在大数据技能专业出现之前,数据科学这个专业就现已出现了,相对于大数据专业来说,数据科学专业更简单建立一些。它们都以数据为起点,环绕数据进行各种研讨和实践;不同的是数据科学更着重数据自身的处理,而大数据则不只是重视数据剖析,也重视数据的收集、传输、存储、安全、出现等一系列内容。

  女生是否主张学:不少女生在算法规划方面很超卓,也有不少人在这方面一无所知。我以为首要看个人才能,并不是性别,还有只需满足喜爱编程,不用管合不合适。从大数据全体的工业链条来剖析,数据科学是大数据的一部分。假如对数据自身更感兴趣一些,能够挑选数据科学,也能够挑选大数据剖析。

  美国数据科学硕士的作业远景能够说是极好的,《哈佛商业谈论》的一篇文章里将数据科学称作“21世纪最抢手的作业”。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的查询显现,85%的500强企业要么现已推出了大数据项目,要么正方案推出。未来几年他们花在数据剖析上的出资将均匀上涨40%。

  现在美国商场中有许多data science相关的职位,雇主乐意承受没有作业经验的应届生,而且供给绿卡。

  数据科学首要学习数学,核算,和一些CS的课程如算法和数据结构。Python, R ,SQL是用的最多的编程言语。这个专业使用范畴十分广,从科技作业到媒体作业到乃至体育作业都有很大的需求。例如在美国最大的媒体公司NBC Universal和体育公司MLB做data science,这些传统公司现在很需求会处理数据或许“大数据”的技能人才。

  曩昔我们觉得数据便是在Excel里随意拖拖拉拉就能够了,现在发现Excel连数据都装不下了。现在“大数据”这个词十分炽热,其实这便是数据科学一个很重要的使用范畴。业界许多大公司现在会用Hadoop,Spark,Hive等去做分布式核算来处理大数据问题。这两年一家做Spark渠道的创业公司十分火,叫做Data bricks。许多非IT大公司现在用的便是他们的渠道来处理大数据的清洗和建模。

  依据北卡州立大学发布的陈述--“MASTER OF SCIENCE IN ANALYTICS EMPLOYMENT REPORT – CLASS OF 2018”能够大体看出该专业的作业状况很不错。该专业的首要作业岗位有更作业的剖析师、咨询参谋、数据科学家及经营管理者。

  从2018年北卡州立大学该专业学生的结业去向能够看到,美国简直一切的闻名IT和金融企业均雇主名单之中,除此以外一些大型工业、零售和科研单位也是有需求的当地。

  年薪方面,我国的数据科学家年薪约为30000美金(20万人民币),在全球规划算是比较低的(不到美国1/3)。请注意,数据科学家的薪酬距离仍是十分高的,年薪过20万美金也不少。从大讲台大数据学员作业的核算数据显现, 20万人民币仍是新手的薪酬规划,作业两年后,这个薪水进步30%- 50%并不困难。

  全体状况阐明:都归于“985”高校,竞赛压力大,有难度;作业远景好,合适学霸类型的考生报考;地舆位置得天独厚

  具体状况阐明:北京大学在数据科学专业有很高的威望,实力雄厚。19年北京大学数据科学分数线的高分,难度是十分大的。清华大学的数据科学,也可谓国内最好的之一。分数线这样,仍是值得一试的。北航的师资力气很强壮,分数线左右。

  北京大学的数据科学与大数据技能专业(简称数据科学或数科)自2015年建立,是我国许多高校中,最早一批在本科阶段建立的数据科学专业。

  数据科学专业同步开设于北京大学数学科学学院、信息科学技能学院以及元培学院等三个本科院系,其培育方案交融了数学科学学院的数学根底课程、核算系的概率核算等课程、信息科学技能学院的算法课与机器学习课程、以及中心课程——元培学院开设的数据科学扶引,致力于培育具有厚实核算学与核算机科学根底、才能全面的新时代数据科学人才。

  在元培学院,数据科学专业不设准入门槛或筛选机制,凡挑选数据科学作为自己培育方向的同学均能够享受到前沿导师团队、高性能核算资源等一系列数科独有的福利。自2015级以来,每个年级中数据科学专业的规划大约为25-35人;其间,在现已结业的2019届20余位同学中,有10余位同学挑选赴北美、香港或日本等国家或区域继续进修,其他同学则挑选保研到北京大学大数据研讨院、信息科学技能学院、软件与微电子学院等多个院系。同学们未来的开展方向首要有数据科学/核算学、核算机科学、人工智能/机器学习、机器视觉、天然言语处理、金融、核算生物学、医疗印象剖析等,远景十分宽广。

  清华大学的数据科学,可谓国内最好的之一。该专业首要是大数据处理和核算机使用两个方面,而清华大学的核算机和数学方面都是国内优秀的。

  依托信息学院、经管学院、公管学院等6个院系和谐共建。将选用理论学习、实践教育、大数据专题研讨,或学位论文研讨相结合的方法,培育高层次使用型大数据专门人才。大数据博士学位项目,也在探究筹建中。清华开设的大数据素质课程,旨在推进全校研讨生向大数据思想形式改变,共有5门选修课,已招引许多同学参与学习。

  北京航空航天大学师资包含来自美国纽约州立宾汉姆顿大学、亚利桑那州立大学等美国闻名大学的核算机范畴的闻名教授,也包含来自百度、微软、阿里云、腾讯、EMC等闻名IT企业的技能专家;一起这些闻名企业也将供给软硬件及大数据资源,让学生在实在的大数据环境中直接参与企业界训和项目实践,真实把握企业需求,把握大数据在数据管理、体系开发、数据剖析与数据发掘等方面的中心技能,未来成为大数据范畴不行获取的人才。

  北京航空航天大校园长怀进鹏院士表明,工业开展,人才先行。环绕国家“十二五”战略规划及国家中长期教育改革和开展大纲,“大数据技能与使用”软件工程硕士项目“期望以实际行动来回应社会对大学的需求,以更有力的方法来承当大学应有的职责,为大数据这样的新兴工业开展输出高水平、复合型精英人才,保证工业科学、继续、高速的开展。此次“大数据技能与使用”软件工程硕士项意图发动是活跃饯别国家战略新兴工业紧缺人才培育所迈出的又一战略性脚步。

  大数据专业将从大数据使用的三个首要层面(即数据管理、体系开发、海量数据 剖析与发掘)体系地协助企业把握大数据使用中的各种典型问题的解决办法。

  全体状况阐明:省属的985或211院校,这类校园专业水平仍然很高,但由于本专业不是很遍及,在这些校园中闻名度也不算高,报考人数相比照其他较少,竞赛压力也因而有所下降。

  哈尔滨工业大学是国家重点建造的大学,当选国家双一流建造高校队伍,而且是国家老牌211工程高校,作为重点建造的本科院校,哈尔滨工业大学的数据科学专业也是十分有优势的。

  专业师资力气也很强壮,导师在近几年都是取得重大成果的。首要研讨方向是大数据管理和剖析,大数据管理,数据科学,物联网等。

  东北大学一切选取学生,不管布景怎么,都需求在开学前1周参与两个入学考试。分别是:核算机科学和编程根底和核算、概率论和线性代数根底。假如在考试中成果低于B,那么学生需求额定修对应的根底课程。

  东北大学项目要求5门中心课程,首要为介绍数据科学的根底技能。算法和数据处理两门中心课程首要研讨基本概念和言语,重视数据表明、存储、操作和查询,以及大规划的核算和优化。机器学习和数据发掘的两门中心课程介绍了关于数据建模、可视化、提醒相关和猜测的概念。Capstone课程(相当于结业项目)首要展现学生数据科学的全体观念。该项目首要面临有数据和核算机根底的学生。

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