Graduado en big data
Para los estudiantes universitarios, elegir una especialización es una cuestión muy importante. Una vez que elijas la especialidad equivocada, no solo afectará tus estudios, sino también tus futuros exámenes de ingreso de posgrado y tu empleo. Tomemos como ejemplo la especialización en big data. ¿Cuáles son las direcciones de posgrado para las especialidades de big data? ¡Analicémoslo juntos! 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 informática, 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 y análisis masivo de datos). y Minería) para 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. El alcance de estudio en Ciencias y Tecnología de la Computación es más amplio en comparación con la Ingeniería de Redes y la Ingeniería de Software. 3. Tecnología y aplicación de Big Data La tecnología y aplicación de Big Data aprende principalmente los conocimientos y habilidades básicos de la tecnología de big data y el modelado de bases de datos, y realiza análisis de datos estadísticos, encuestas de muestreo, extracción y gestión de información de datos. Por ejemplo: estadísticas de datos de rutas de tráfico en tiempo real 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. 4. Computación y aplicación de datos La computación y aplicación de datos es una especialización en ciencias aplicadas que integra matemáticas, estadística y ciencias de la información. Cultiva principalmente profesionales de ciencias aplicadas compuestas que pueden utilizar el conocimiento y las habilidades que han aprendido para resolver problemas prácticos en los campos del análisis de datos, procesamiento de información, cálculos científicos y de ingeniería, etc. 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. Implica principalmente análisis de datos, gestión de datos, investigación estadística, etc. En segundo lugar, sobre la especialidad de big data. El nombre completo de la especialización en big data es ciencia de datos y tecnología de big data. Es una especialización universitaria ofrecida por las 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 fueron el primer grupo de solicitantes exitosos para esta especialización, 35 universidades han sido aprobadas para ofrecer especialidades en big data. Los estudiantes que se especializan en big data no solo poseen habilidades profesionales como programación de computadoras, estadística y minería de datos, sino que también pueden aplicar estas habilidades para resolver problemas en los campos que elijan, como ciencias sociales, ciencias naturales, ingeniería, etc. Por lo tanto, es una buena opción para usted estudiar la especialización técnica en big data. En tercer lugar, ¿existe alguna perspectiva de desarrollo para la profesión de big data? 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 se han establecido algunos puestos profesionales relacionados uno tras otro, formando así una nueva especialización: la especialización en big data. La profesión del big data ha sido realmente caótica en los últimos años. ¿Cuáles son sus perspectivas de desarrollo? ¿Debería incluirse en la lista de prioridades? Las carreras de big data generalmente están estrechamente relacionadas con las carreras de informática, y la mayoría de sus cursos son los mismos que los de las carreras de informática. Los conocimientos aprendidos son muy complicados, como 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. Actualmente, hay 283 universidades en China que ofrecen especialidades en ciencia de datos y big data, lo que demuestra que la demanda del mercado de talentos en big data sigue siendo enorme. Sin embargo, vale la pena mencionar que la mayoría de los colegios y universidades que ofrecen esta especialidad están ubicados en áreas económicamente subdesarrolladas, y big data como especialidad emergente significa que no hay muchos profesores universitarios que se especialicen en la enseñanza de big data. En la actualidad, muchos profesores de big data en las universidades son profesores con especialización en informática y matemáticas. Por lo tanto, las escuelas no necesariamente tienen recursos sólidos y capacidades sólidas para cultivar ingenieros de big data sólidos. La mayoría de ellos están destinados a cultivar talentos especializados para adaptarse a la economía y los negocios locales, es decir, cooperar con la promoción de inversiones locales. En primer lugar, las perspectivas actuales de desarrollo del big data son muy buenas. Los graduados universitarios básicamente pueden encontrar trabajo después de graduarse y los salarios no son bajos.
Sin embargo, dado que big data es la versión matemática de la informática, existe un problema: no todos pueden aprender big data y no todos pueden encontrar un buen trabajo después de aprender big data. Existen dos tipos de trabajos correspondientes al big data: ingenieros de datos y analistas de datos. Los ingenieros de datos son personal de RD que recopila, resume e integra algunos datos dispersos para la gestión de datos. Los analistas de datos trabajan cerca del ámbito operativo y deben tener un buen conocimiento del producto y del negocio. Si quieres ser las dos personas anteriores, debes aprender bien sobre big data. En primer lugar, aprender big data requiere un pensamiento lógico riguroso, porque aprender big data no solo requiere matemáticas, sino también la mayor parte del contenido informático. Sin un pensamiento lógico y matemático riguroso, aprender big data será muy difícil. En segundo lugar, en 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 bajos postulen para la especialización en big data, y se recomienda que los estudiantes con puntajes altos postulen. Considere detenidamente si elige big data, es posible que no tenga recursos docentes tan avanzados y un personal docente sólido como otras especialidades tradicionales, pero el escenario de desarrollo futuro de big data es muy bueno. Para algunos excelentes científicos de big data, el mercado es extremadamente necesitado. Sopese los pros y los contras antes de hacer su elección. Lo anterior es una introducción detallada a las instrucciones del examen de ingreso de posgrado para estudiantes de big data. Con el desarrollo continuo de big data, Internet de las cosas, 5G y otras aplicaciones tecnológicas, la demanda de analistas de big data está aumentando. Sin embargo, actualmente la cantidad de talentos es pequeña y es necesario fortalecer la construcción del equipo de talentos. El "Informe de análisis de prosperidad laboral del personal técnico y de ingeniería de Big Data para nueva ocupación" publicado por el Ministerio de Recursos Humanos y Seguridad Social muestra que la demanda de talentos de big data aún mantendrá una tasa de crecimiento del 30 al 40% antes de 2025, con un demanda total de unos 20 millones. El informe también señala que las fuentes profesionales de los practicantes de big data se dividen en cuatro categorías, a saber, física matemática, gestión económica, informática y otras especialidades. Entre ellos, las computadoras representan la proporción más alta, seguidas de las matemáticas y la física.