数据挖掘研究生专业（数据挖掘研究生就业前景）

数据挖掘方面的研究生有哪些专业?哪些学校比较好?

首先，数据挖掘的技术有好多种，你要定位到某类数据挖掘算法，比如分类，聚类，关联规则，预测等等。再次，就是根据你的定位，大量阅读国内外（特别是国外）研究人员对这类算法的改进及应用，要熟悉。然后呢，就是提出你对该算法的改进方法，并实现。说白了，就是算法的改进，实现。

计算机专业数据挖掘或是数据库方向考研应该是大连理工大学计算机软件与理论专业，国家一级重点学科，学科评级A。具体如下。

南京农业大学计算机科学与技术专业是一所具有较为完善的实验室和师资力量的专业，该专业在计算机应用、计算机网络、数据挖掘、人工智能等方面有较为深入的研究，拥有一定的研究生教育水平和科研实力。

数据挖掘方向的研究生学硕

建议就是你得了解数据挖掘都涉及到哪些学科：首先是概率论与数理统计，还有矩阵论，两门最基础的数学，这是研究算法的工具。其次，会编程，掌握java或者c++平台下开发的数据挖掘工具，能够学习算法源代码进而更深入地研究，还有数据库方面的知识。

大数据的考研有多个方向可以选择，一般会涉及到数学、统计学、计算机、图书情报这几个专业，大数据的考研方向大致有以下几个：学硕可以考虑以下三个方向：理学下面的：0701数学，考试科目是：政治、英语专业课一（数学类的）、专业课二（计算机类的）。

的发展，深圳大学算是抓住了时机，考研选择还不错！ 重庆邮电大学 “双非”院校，计算机专业考研还是比较好考的，就 业率高。比较好的就业方向是计算智能和数据挖掘方向。 特别是大数据X-DATA项目多次参加阿里天才比赛！ 都有很好的成绩~~ 东南大学 软工方向一志愿340以上进复试，共计131名，收了95分， 均分370。

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。

大数据技术与工程研究生学什么

．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。2．大数据统计分析 风资源、经济、金融、城市等领域的大数据统计分析，对数据进行统计、挖掘和分析，为相关决策提供指导。

数据科学与大数据技术专业的考研方向有计算机科学与技术、数据科学和信息技术、软件工程、大数据科学与工程、数据科学。数据科学与大数据技术专业是2015年国家教育部增设的一个新兴专业，该专业是一个工科专业，考研选择的方向比较多，喜欢跨学科的考生还可以跨专业考研。

大数据专业考研方向有：数理基础科学、计算机科学与技术专业、软件工程专业、网络工程专业、信息安全专业、物联网工程专业、数字媒体技术专业、智能科学与技术专业、空间信息与数字技术专业、电子与计算机工程专业等。

大数据一般不用考研，直接可以参加工作，薪资高，发展好。

研究生阶段做数据挖掘有没有前途?毕业以后可以去什么样的单位工作啊...

1、比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。

2、大数据专业毕业生可以胜任大数据技术开发与应用，大数据运维和云计算等工作，可以去大型互联网公司就业，做前、后端开发、数据分析师、机器学习算法工程师，App开发、智能游戏设计与开发、数据科学家等。

3、数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在政府机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程计算机科学与技术应用统计学等专业的研究生或出国深造。大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。

教育技术研究生中:教育数据挖掘和智能教学系统,教育装备开发,教学培训...

1、智能教学系统ICAI，当前智能化主要也是基于数据挖掘基础上的，通过大量的数据分析提供智能化的教学，实践中很难做到，理论看好 装备开发，主流是电子书包之类的开发，对硬件、计算机技术要求较高，同样实践中难学精，理论上不错。教学培训是传统研究范畴了，可能会偏理论一些，课程学习对数学要求少一些。

2、总而言之，通过数据采集技术以全面收集各种英语教育数据，再利用数据分析与数据挖掘技术对这些数据进行深度处理，不仅能够英语教学与管理提供更加科学化的决策支持，而且能明显提升英语教育的实用性，有助于推动现代英语教育的可持续化发展。

3、人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。