本文目录一览：

• 1、大数据管理与应用专业考研的方向有哪些？
• 2、大数据专业考研方向有哪些?
• 3、大数据考研考什么专业

大数据管理与应用专业考研的方向有哪些？

大数据管理与应用专业考研的方向可以选择的比较多，一般会涉及到数学、统计学、计算机、图书情报这几个专业。具体的方向有：

大数据管理与应用考研方向（大数据管理与应用考研方向）

大数据管理与应用考研方向（大数据管理与应用考研方向）

大数据管理与应用考研方向（大数据管理与应用考研方向）

- 学硕方向：理学下面的数学、统计学、计算机科学与技术；工学下面的计算机科学与技术、软件工程；管理学下面的图书情报与档案学。

- 专硕方向：工学下面的电子信息；管理学下面的图书情报。

不同的方向考试科目也不同，一般都包括、英语、数学和专业课。具体的科目和要求要根据你想考的院校和专业来确定。

目前开设大数据专业或方向的院校也很多，其中专业优势比较强的学校有大学、大学、复旦大学、中学、大学、贵州大学、南京邮电大学等等。如果不想竞争太激烈，可以考虑上海理工大学、浙江工业大学、重庆邮电大学、成都信息工程大学、北方工业大学、工商大学等等。

大数据专业考研方向有哪些?

大数据管理与应用专业考研的方向可以选择的比较多，一般会涉及到数学、统计学、计算机、图书情报这几个专业。具体的方向有：

- 学硕方向：理学下面的数学、统计学、计算机科学与技术；工学下面的计算机科学与技术、软件工程；管理学下面的图书情报与档案学。

- 专硕方向：工学下面的电子信息；管理学下面的图书情报。

不同的方向考试科目也不同，一般都包括、英语、数学和专业课。具体的科目和要求要根据你想考的院校和专业来确定。

目前开设大数据专业或方向的院校也很多，其中专业优势比较强的学校有大学、大学、复旦大学、中学、大学、贵州大学、南京邮电大学等等。如果不想竞争太激烈，可以考虑上海理工大学、浙江工业大学、重庆邮电大学、成都信息工程大学、北方工业大学、工商大学等等。

大数据专业考研有多种选择，可以根据自身的发展规划、知识结构和能力特点来进行选择，同时也要考虑到行业发展趋势和技术发展趋势。

从目前大数据方向研究生的培养渠道来看，计算机专业是一个重要的培养渠道，同时统计学、经济学、金融等专业，也有培养大数据方向研究生的能力。

由于当前大数据专业的开设时间比较短，所以很多大数据专业还没有硕士点，要想有更大的选择空间，可以选择跨考计算机等专业。

大数据专业课程介绍

大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）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。

包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

以上内容参考

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大数据工程考研方向很多，各院校划分的标准不一样的，云大大数据方面考研专业：经济统计分析、金融统计分析、、教育统计、人口统计分析、统计调查与数据分析、高性能计算及可重构计算、网络环境下的数据与知识工程、并行及分布式处理与网格计算、嵌入式系统及应用等等。

大数据考研考什么专业

大数据管理与应用专业考研的方向可以选择的比较多，一般会涉及到数学、统计学、计算机、图书情报这几个专业。具体的方向有：

- 学硕方向：理学下面的数学、统计学、计算机科学与技术；工学下面的计算机科学与技术、软件工程；管理学下面的图书情报与档案学。

- 专硕方向：工学下面的电子信息；管理学下面的图书情报。

不同的方向考试科目也不同，一般都包括、英语、数学和专业课。具体的科目和要求要根据你想考的院校和专业来确定。

目前开设大数据专业或方向的院校也很多，其中专业优势比较强的学校有大学、大学、复旦大学、中学、大学、贵州大学、南京邮电大学等等。如果不想竞争太激烈，可以考虑上海理工大学、浙江工业大学、重庆邮电大学、成都信息工程大学、北方工业大学、工商大学等等。

大数据专业考研有多种选择，可以根据自身的发展规划、知识结构和能力特点来进行选择，同时也要考虑到行业发展趋势和技术发展趋势。

从目前大数据方向研究生的培养渠道来看，计算机专业是一个重要的培养渠道，同时统计学、经济学、金融等专业，也有培养大数据方向研究生的能力。

由于当前大数据专业的开设时间比较短，所以很多大数据专业还没有硕士点，要想有更大的选择空间，可以选择跨考计算机等专业。

大数据专业课程介绍

大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）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。

包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

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