Dirección profesional del examen de ingreso de posgrado de big data

Para los estudiantes universitarios, elegir una especialización es una cuestión muy importante. Una vez que elija la especialización incorrecta, no solo afectará sus estudios, sino que también afectará sus futuros exámenes de ingreso de posgrado y su empleo. Tomemos como ejemplo la especialización en big data. ¿Cuáles son las instrucciones del examen de ingreso de posgrado para la especialización en big data? ¡Analicémoslo a continuación! 1. Dirección del examen de ingreso de posgrado para carreras de big data. 1. Ciencia de datos y tecnología de big data La ciencia de datos y la tecnología de big data aprenden principalmente ciencias de la computación y tecnología de procesamiento de big data y otros conocimientos y habilidades relacionados, de los tres aspectos principales de la aplicación de big data (es decir, gestión de datos, desarrollo de sistemas, análisis masivo de datos). y Minería), analizar y resolver problemas prácticos. 2. Informática y tecnología La informática y la tecnología estudian principalmente el diseño y la fabricación de computadoras, incluidas las teorías, habilidades y métodos básicos del software y hardware de computadora, el desarrollo y mantenimiento de sistemas y software de computadora, y el ensamblaje de hardware. Por ejemplo, mantenimiento del sistema Windows, desarrollo de aplicaciones móviles, montaje de computadoras de escritorio, etc. En comparación con la ingeniería de redes, la ingeniería de software y otras especialidades, la especialidad en informática y tecnología cubre un alcance más amplio. 3. Tecnología y aplicación de big data La tecnología y aplicación de big data aprende principalmente conocimientos y habilidades básicos en tecnología de big data, modelado de bases de datos, etc., y realiza análisis estadísticos de datos, encuestas de muestreo, extracción y gestión de información de datos, etc. Por ejemplo: estadísticas en tiempo real de datos de rutas de tráfico para evitar la congestión; enviar información sobre descuentos que puedan ser de interés para los clientes en función de sus hábitos de compra; utilizar análisis de flujo de clics y extracción de datos para evitar fraudes, etc. 4. Computación y aplicación de datos La especialización en Computación y aplicación de datos es una especialización en ciencias aplicadas que integra matemáticas, estadística, ciencias de la información y otras disciplinas. Cultiva principalmente a personas que pueden utilizar los conocimientos y habilidades que han aprendido para resolver el análisis de datos y el procesamiento de información. , Cálculos científicos y de ingeniería. Profesionales integrales de ciencias aplicadas que se dedican a problemas prácticos en otros campos. 5. Estadística aplicada La estadística aplicada estudia principalmente las teorías y métodos básicos de la estadística y puede utilizar hábilmente las computadoras para procesar y analizar grandes cantidades de datos para resolver problemas prácticos en diversos campos. Se dedica principalmente al análisis de datos, gestión de datos, encuestas estadísticas, etc. En segundo lugar, sobre la especialidad de big data. La especialización en big data, cuyo nombre completo es ciencia de datos y tecnología de big data, es una especialización universitaria creada por universidades chinas en 2016. 32 universidades se convirtieron en el segundo grupo de universidades en postularse con éxito para la nueva especialización universitaria de "Ciencia de datos y tecnología de Big Data". Incluyendo la Universidad de Pekín, la Universidad de Economía y Negocios Internacionales y la Universidad Central Sur, que estuvieron entre el primer grupo de solicitantes seleccionados, un total de 35 universidades de todo el país han sido aprobadas para ofrecer especialidades en big data. Los estudiantes que se especializan en big data no solo pueden dominar habilidades profesionales como programación de computadoras, estadística y minería de datos, sino que también pueden usar estas habilidades para resolver problemas en los campos que elijan, como ciencias sociales, ciencias naturales e ingeniería. Por lo tanto, para este tipo de especialización técnica, aprender big data es una buena opción para todos. 3. ¿Tiene la especialidad de Big Data alguna perspectiva de desarrollo? Con el gran desarrollo de la inteligencia artificial, big data se ha convertido en una palabra candente en la industria de Internet desde 2009, y algunos puestos profesionales relacionados han comenzado a establecerse ampliamente, formando así una nueva especialización: la especialización en big data. En los últimos años, la profesión de big data se ha vuelto muy popular. ¿Cuáles son sus perspectivas de desarrollo? ¿Debería considerarse una prioridad? En términos generales, la especialización en big data está muy relacionada con la especialización en informática, y la mayoría de sus cursos son los mismos que los de la especialización en informática. El conocimiento aprendido es relativamente complejo e incluye hadoop, SQL, Linux, Python, análisis de datos, visualización de datos, rastreadores, Java, Scala, hbasehive, spark, aprendizaje automático, etc. Para decirlo sin rodeos, se puede decir que la especialización en big data es una especialización en informática basada en matemáticas. En la actualidad, 283 universidades en mi país han abierto especializaciones en ciencia de datos y big data, lo que demuestra que la demanda del mercado de talentos de big data sigue siendo enorme. Sin embargo, vale la pena mencionar que la mayoría de las universidades que ofrecen esta especialidad se encuentran en áreas económicamente subdesarrolladas. Como especialidad emergente, big data significa que no hay tantos profesores universitarios que se especialicen en la enseñanza de big data. en las universidades hay profesores de informática, matemáticas y otras carreras. Por lo tanto, las escuelas no necesariamente tienen abundantes recursos y fuerza para formar excelentes ingenieros de big data. La mayoría de ellas capacitan talentos especializados para adaptarse a la economía y las empresas locales, es decir, para cooperar con la promoción de inversiones locales. En primer lugar, las perspectivas actuales de desarrollo de big data son muy buenas. Los estudiantes universitarios básicamente pueden encontrar trabajo después de graduarse y los salarios no son bajos.

Sin embargo, dado que big data es una versión matemática de la informática, existe un problema: no todo el mundo puede aprender bien big data y no todo el mundo puede encontrar un buen trabajo después de aprender bien big data. En pocas palabras, hay dos tipos de trabajos correspondientes a big data, uno es ingeniero de datos y el otro es analista de datos. Los ingenieros de datos son personal de I+D que recopilan, resumen, integran y gestionan datos dispersos. El trabajo de un analista de datos está cercano al ámbito operativo y debe tener un buen conocimiento del producto y del negocio. Si quieres ser los dos tipos de personas anteriores, debes aprender big data. En primer lugar, para aprender big data, es necesario tener un pensamiento lógico riguroso, porque aprender big data no solo requiere aprender matemáticas, sino también aprender la mayoría de las computadoras. Sin un pensamiento lógico y matemático riguroso, aprender big data será muy difícil. En segundo lugar, durante el proceso de contratación, el umbral para los especialistas en big data es muy alto y las calificaciones académicas son muy importantes. Si ni siquiera tienes una licenciatura, ninguna empresa se atrevería a confiarte datos tan importantes. Por lo tanto, no se recomienda que los estudiantes con puntajes muy bajos soliciten la especialización en big data, mientras que los estudiantes con puntajes muy altos deben considerar cuidadosamente la elección de big data. Es posible que no tengan recursos docentes tan avanzados ni un personal docente tan sólido como otras especialidades tradicionales, pero sí. Desarrollo futuro de big data El escenario es muy bueno. Hay una gran demanda en el mercado de algunos científicos de big data excelentes. Sopese los pros y los contras antes de tomar una decisión. Lo anterior es una introducción detallada a la dirección de desarrollo de la profesión de big data. Con el desarrollo continuo de big data, Internet de las cosas, 5G y otras aplicaciones tecnológicas, la sociedad tiene una demanda cada vez mayor de profesionales de análisis de big data. Sin embargo, actualmente la cantidad de talentos es pequeña y es necesario fortalecer la construcción del equipo de talentos. urgentemente. El "Informe de análisis sobre las perspectivas de empleo de nuevas ocupaciones: ingenieros y técnicos de Big Data" publicado por el Ministerio de Recursos Humanos y Seguridad Social muestra que para 2025, la demanda de talentos de big data seguirá manteniendo una tasa de crecimiento del 30% al 40 %, con una demanda total de alrededor de 20 millones de personas. El informe también señala que las fuentes profesionales de los practicantes de big data se dividen en cuatro categorías principales, a saber, matemáticas y física, gestión económica, informática y otras especialidades. Entre ellos, las carreras de informática representan la proporción más alta, seguidas de matemáticas y física.