校不一定有著強大的資源與過硬的實力去培養實力過硬的大數據工程師，大部分都是為了適應當地的經濟和商業去培養專業化人才，也就是為了配合當地的招商引資。 首先，大數據的發展前景目前來看是很不錯的，本科畢業的大學生畢業之后基本都可以找到工作，而且薪資也不低。但是，大數據既然作為計算機專業的數學版，就有了一個問題，那就是并不是所有人都可以學大數據，也并不是所有人學了大數據就可以找到好工作。 大數據所對應的工作，簡單有兩種，數據工程師與數據分析師。數據工程師屬于研發人員，是把一些零散的數據采集，歸納，整合起來，進行數據治理。而數據分析師的工作接近于運營范疇，必須對產品和業務有著很大理解。想要做以上兩種人員，都必須要學好大數據。 首先，學大數據，就必須要有嚴謹的邏輯思維，因為學大數據不僅要學數學，還要學計算機的絕大部分內容，如果沒有嚴謹的邏輯思維與數學思維，學大數據會很吃力。其次，在招聘的過程中，大數據專業的門檻是很高的，學歷很重要。如果連本科學歷都沒有的話，沒有一家企業敢把那么重要的數據交給你去處理。 所以，分數很低的同學，不建議報考大數據專業，而分數很高的同學，請認真想一想，選擇大數據，可能會沒有其他傳統專業那么先進的教學資源與強大的師資力量，但是在未來大數據的發展情景很不錯，對于一些優秀的大數據科學家，市場是極其需求的，權衡這利弊，再做選擇。 以上就是關于大數據專業考研方向的詳細介紹。隨著大數據、物聯網、5G等技術應用的不斷發展，社會對大數據分析師從業人員的需求日益增長，但目前人才數量較少，人才隊伍建設亟須加強。人力資源和社會保障部發布的《新職業——大數據工程技術人員就業景氣現狀分析報告》顯示，2025年前大數據人才需求仍將保持30%～40%的增速，需求總量在2000萬人左右。該報告還指出，大數據從業人員專業來源分為4個大類，分別是數理類、經濟管理類、計算機類及其他專業。其中，計算機類占比最高，其次是數理類。