统计研究生大数据分析

『壹』 想考大数据的研究生,大数据具体是什么专业

大数据开发、大数据分析、大数据科研。

大数据开发：主要有两种分类，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。人少，学习有门槛，薪资高。

大数据分析：数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，现今大数据时代是离不开大数据分析的。人数多一点，学习比大数据开发低，薪资也不错。

大数据科研：主要进行数据安全研究、数据科学研究。学习门槛高、人少、薪资高。

作为一个提供决策依据的学科，大数据的本质是统计学，实现手段的方法是计算机科学（毕竟你不可能用手算处理天量数据），终端实现价值则需要管理学结合商业社会的知识。

所以打算读这个专业的同学，除了可以选择特有的数据科学的研究生项目外，也可以考虑申请统计学或者计算机科学专业，具体怎么选，请结合自己的背景判断。

金融与大数据也是息息相关，复旦大学大数据学院就开设有金融硕士，本科学习大数据，研究生跨考到金融也是一个不错的选择。因为大数据专业属于新开专业，供选择的学校较少，如果你对经济、金融比较感兴趣，选择金融（大数据方向）也是非常不错的选择。

『贰』 大数据技术与工程研究生学什么

1．数据科学基础理论

研究数据相似性理论、数据测度和数据代数和探索数据科学的研究方法。以数据为研究目标，揭示数据的一般规律，为大数据研究和应用奠定基础。

3．数据挖掘与决策支持

与互联网营销行业、智能电网的企业合作，针对真实的商业案例平台，研究统计决策和优化等方法，将算法和决策模型理论落地。

『叁』 大数据与统计学的关系

大数据与统计学的关系：统计学是大数据的三大基础学科之一，所以统计学与大数据之间的关系还是非常密切的，但是这也导致一部分人产生了一定的误解，认为大数据就是统计学，统计学就是大数据。

实际上，虽然在大数据时代背景下，统计学的知识体系产生了一定程度的调整，但是统计学本身的理念与大数据还是具有一定区别的，统计学注重的是方式方法，而大数据则更关注于整个数据价值化的过程，大数据不仅需要统计学知识，还需要具备数学知识和计算机知识。从另一个角度来说，统计学为大数据进行数据价值化奠定了一定的基础。

其实对于很多职场人来说，平时大部分的数据分析任务都是基于统计学理论进行的，包括采用的数据分析工具也都属于统计学领域的范畴。

从未来的发展趋势来看，一方面统计学会进一步向大数据倾斜，包括目前不少统计学专业的研究生课题，都逐渐开始向大数据方向拓展，另一方面大数据会在发展的初期大量采用统计学相关理论和技术，这也能够提升大数据相关技术的落地应用能力。