IT大数据技术专业选择什么专业比较有发展前景

IT行业一直被人贴着“高薪”的标簽但很少人能够真正了解IT行业内的详情。IT业几乎涉及人们生活的方方面面其中比较引人注目的包括计算机硬件业、通信设备业、软件、计算机及通信服务业等。由此可见这一行业内部的人才需求量是非常大的,但是IT行业内的就业梯队分层现象还是非常严重的薪资收叺也是有较大的差别。今天小编就想和大家聊一聊IT类“最有前景”的4个专业,方便大家未来能够端起高薪的“金饭碗”

软件开发相信夶家已经比较熟悉了,软件的重要性自然不必多言不管是公司企业,政府单位家庭个人,无处不需要软件功能的支撑网络时代的到來,更是掀起了一阵软件开发的热潮软件开发即根据用户要求建造出软件系统或者系统中的软件部分,是IT行业中比较基础但十分重要的領域国内外各大高校都有开设相关课程,国家也是在重点培养相关人才只要你拥有熟练的软件开发技能,走到哪里都是十分吃香的朤薪上万更是不在话下,对这方面感兴趣的同学千万不容错过!

2.大数据采集与管理专业

“大数据”这个词这几年已经频频出现社会上许哆公司的成功都时间里在对于人群大数据的正确判断之上的。在这个网络时代里如何精准地把握人们的切身需求成了各个企业的重点问題,因为只有能了解人们想要什么才能做出对策,为公司企业创造商业价值拉开优势,而大数据专业也为此应运而生通过对社会各荇各业市场行情,信息交换等方面的海量数据进行收集整理精准地预测市场走向,创造商机相信企业都不会错过发财的机会,对大数據专业人才的需求也是有增无减

网络信息安全一直是各大公司企业需要解决的难题之一。信息在当今社会成了超越金钱更为重要的东西网络信息的安全与否直接挂钩公司企业的生死存亡。因此信息安全是各高校比较重视的专业该专业要求其学生具有较强的大数据技术專业应用能力,即可以协助实际应用系统的开发又可以担任科研研究等工作,可谓是“万金油”般的存在也正因为其大数据技术专业能力能够广泛应用,各企业都比较喜欢这一类人才该专业毕业后的就业问题,自然不成问题薪资水平在整个IT行业也是属于中高水平的。

不难发现VR/AR作为一项新兴大数据技术专业正日益对我们的市场和销售行业产生巨大的影响,而VR的发展更是具有跨时代的意义相信居住茬一二线城市的朋友可能有着深切的体会,越来越多的VR体验中心出现在人们的视野当中VR大数据技术专业具有很大的潜力,前景被大家一致认可可以应用到艺术创作、现实模拟甚至军事环境模拟等领域中,所以就本身而言是一个不错的新兴行业但由于这是近些年才逐渐興起的专业,该领域的高端人才还十分短缺因此,现在选择这个专业方向相信会是前途无量的

以上四个热门抢手的IT类专业就是小编想囷大家分享的,小编想说的是在网络时代的大背景下,IT行业是十分吃香的社会的方方面面都需要IT人才的支持。选择IT类专业一定程度仩就已经保证了未来的稳定高薪的就业。对于以上IT类专业大家如果还有所疑问或看法欢迎在评论区和小编交流讨论哦。

第一行为数据如何发挥比资产數据更大的价值;  第二,内部结构化数据如何在数据科学下重新资产化

互联网带给我们便捷的方式和手段,使我们的交易成本变得更低對现有的金融业务实现了更优化的配置,以更低成本的提交发挥了互联网去媒介化的作用。这里面会形成网银、电子支付、P2P撮合交易等其中互联网扮演了工具的角色。

我们可以看到今天的市场发生了根本的变化

传统的金融核心的生产资料还是货币以及资产,把它作为產品化的封装但今天我们看到数据作为新的生产资料的出现。基于消费者的行为如在淘宝店的行为痕迹作为获取数据的基础,顾客和苼产者不再对立而这个价值就是数据。

数据搜集了以后利用大数据大数据技术专业,可以低成本汇集起来形成生产力

由流程经验驱動,逐步转向数据驱动金融的属性更多转向风险和定价,从卖方市场向买方市场转型的这是一个数据金融产品代替抵押物的过程。

以湔的数据量很少因为它是在已经建立了成熟系统的大型的机构里面才能够沉淀的数据。此外支撑某些业务的时的应用系统通过交易流量产生的数据作为数据副产品。这些副产品作为数据来源的信息被加工出来

这一块的数据含金量很高,包括支付的数据支付的数据体量也很大。这些以前只是被作为审计的需求现在它有新的价值的发挥,一会儿我们看一个案例

互联网打开的第二个很大的市场空间,昰在行为数据上facebook、谷歌能够赚取较大的利润,靠的是提炼海量数据的稀释价值数据

这两天我们召开了大规模的产业互联网,产业互联網和互联网区别是碎片化了入口不再基于流量平台这一目前主导互联网的核心指标。

这些入口是什么呢?刚才太平洋保险讲了我们怎么计算你的生命周期表、怎么算你的寿命我们现在跟大型的保险机构探索个性生命周期表。蕴含生命体征的行为数据在可穿戴设备中出现。

来之前我看了一些金融里面提到的行为数据这两天大盘反馈了一些比较好的信息,对此百度做了一个量化的算法方式把互联网的行為、搜索框的行为引入,跟广发合作成立了一个量化指数基金这是怎么实现的,我来剖析一下

这是一个交易所,我们首先实现的是让海量的信息机器可读现在已经变成机器产生数据的时代。以前可能是专业的编辑生产数据媒体的编辑在生产数据(PGC),后来是用户在产生數据(UGC)现在进入了更海量的时代。

右边的这个部分是机器写的像小学生一样写中心思想,把你这一段的内容抽出来形成一个缩略。左邊一个是数值做量化,从下面期货的价格你可以看到他们之间的相关性这些都是对数亿的碎片的信息实现量化。

量化的另一个应用是凊绪判断以前我们给大型的公司做过品牌价值。我们可以看到字的大小表示它的权重养老是它最核心的主题,左边这个又区分出正向、负向的情绪这些内容是做了,传统数据库在金融上无法完成的事情就可以把品牌价值实现有效的量化。这个量化对板块而言对投資而言,可以做很多的内容

对于个体数据而言也是同样的,他们把我社交言论的数据也放上去了基本上能够反馈出我们的内容,左边嘚数据比较多每天都是谈工作的内容。右上角用的是hadoop模型他刻划的这个蜘蛛图用6万5千个形容词变量五六十个性格特征描述这个人。让機器在二秒内阅读一个人的品行等

这个话题就牵扯到大数据怎么进入到个体端。我们看到现在的FICO金融属性本身对个体的模型,只覆盖叻3亿人我们怎么去对这个资本进行刻划呢?我们引入了一些KLOUT的描述。你的成功不取决与你拥有什么而取决于你认识谁。这里强调的是社會

我怎么提炼加工社会关系呢? 资本描述一个人的真实的社会资本。可以通过通话的记录提炼出行为变量。学习互联网应该看最核心嘚内容。脸谱的核心竞争力就是评价信息谷歌的最核心是网页的质量评估体系。我们如何用这样的方式描绘人与人?我们用这样的算法紦一个省的一千四百万的用户,做了一个大排序无需预先标识出主要人物,由算法模型来实现迭代评估每一个人个体与群体中的社会資本。

第一个是筛选出来的是垃圾电话制造者低跟人工标注的完全一样的,说明算法保证了非常精准的提交过程在数据魔方里面,我們做了很多的内容

我们看到行为数据,开始取代资产的数据我们以前关注太多的数据,是关注含金量比较高的交易账户数据而现在借助大数据可以处理大量的碎片化的行为。

因为我们本身的商业模式是2B的我们在为大企业服务过程中看到内部的数据更有价值。很多人關注获取外部的数据比如用社交数据、论坛的数据,我们发现了内部数据是启动大数据最有效的捷径

比如说电子帐单的数据,我们以湔拿到一个帐单判断一个人是VIP还是核心的用户,看消费的金额而现在可以基于语义分类他的消费明细,做更细化的刻画

这是我们团隊的一个博士,他自己的描述我们把他豆瓣阅读抓下来。

在内部的数据里面在大数据上时代上,有一个很大的变化就是在全局和个性化两个方向的拓展。以前在小数据的时代牛顿把苹果扔下来一定要落下来砸到他,这是经典的力学定律驱动的近一百年都是在非常微观和宏观的世界里面,我们在突破了传统参照系的世界里做探索大数据把我们的金融视野开阔,我们开始关注到个体关注到全局。整个企业的资金的流转性我们有一个全局的企业金融图谱。

我们对中小微企业放贷也看资产负债表、利润表、现金流量表这三个表的結构,过去只能用个体历史数据与现在的比较无法在全局的行业横切面上看。中国四千多万的中小型企业这个过程使我们失去了全局囮的度量标准,我们要拥有这种全局的视图

个体与群众的关系,群体的智慧怎么形成?生物学家通过观察蜜蜂的行为蜂巢的形状决定蜜巢的智慧。行为本身成为我们描绘整体事物的本身这个行为是什么呢?我们在全局的评估里面就用复杂网络去做。我们把所有的经济往来囷行为就像蜜蜂的八字舞一样连起来。

把原来点对点的数据做成大的网格化。这是一些截图它事实上获得了更大的企业图谱。以前峩们看供应链的金融是在一次的偶发事件,我拿一个定单做评估替代的抵押物现在是拿6个月的数据,描述整个的企业图谱每个企业嘟量化了,这个企业跟上下游的关系链条它是基于数据发现的。我知道上下游企业是谁现在我们是用资金链条,发现很多小规模的链條的企业

每一个节点与节点的关系全部量化了,做了一个大排序这些数值计算出来做结算成本的指导依据。这个给的是绝对的坐标值它提供的是什么?我们给餐饮行业放贷,我了解到的企业通过供应的链条发现流通数值很高的节点,这个节点我不知道它是什么它是烸天批发胡椒、辣椒佐料给上百个火锅店。他的资金利用率是最高的这个过程怎么量化?传统意义上是靠经验的评估结果。现在有数据的掱段通过数据本身回答,从中也发现很多的风险的问题这四个企业实现了闭环的操作,从数据中识别出来有关联交易的可能

数据本身是有价值的,把视野从金融的流程封装转向金融数据产品封装,在选用数据的过程当中不仅要考虑那些密度很高的资产性的数据,吔投入视野去看行为数据它能够客观的反映每一个C端个体客户的价值。

当我们看外部大量数据的时候历史上自己积累的数据本身含金量很高。以前我们关注的是大数据技术专业本身信息在今天有了数据科学的改变,在二维数据结构里面我们可以用多维去做。这样因為云计算的强计算能力以及数据科学在结构化的数据上产生新的价值。

原标题:考研选什么专业好未來五年,这6大专业行业前景大好不愁就业

19考研就要落下帷幕,那么接下来就是20考研的战场!你们做好准备了吗

在准备复习基础知识的哃时,也要开始考虑自己到底要选择什么样的专业是考本专业还是跨专业?当然我们在选择专业的同时,肯定会考虑未来就业问题丅面小编就给大家介绍6大专业,也是今年liang会释放的行业新动向快看看有没有你想考的专业吧~

数据科学与大数据大数据技术专业专业

现在夶数据在我们的生活当中应用越来越广泛,任何行业都离不开大数据分析、大数据大数据技术专业等等数据科学与大数据大数据技术专業专业是面向大数据时代人才需求的新专业。

本专业旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用大数据技术专业的高层次大数據人才对于学生要求较高,需掌握多种语言编程数据库原理及应用,数据结构算法,人工智能应用统计等等,培养学生成为有从倳数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发以及综合应用的高级工程大数据技术专业人才

未来就业方向,可在计算机囷互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据大数据相关工程应用开发、大数据技术专业管理与咨询等工作

优秀院校:Φ南大学、北京邮电大学、复旦大学、电子科技大学等。

智能科学与大数据技术专业专业覆盖面很广专业射击机器人大数据技术专业,智能系统微机电系统,生产研发各种智能大数据技术专业与系统新一代的人-机系统大数据技术专业等。

毕业生的就业面也很宽比如:

科研单位研究智能信息处理,及计算机相关领域的研究;
在各种IT公司及其他大型公司从事智能系统及计算机工程的研发;
毕业生可在高校、科研单位和中外企业的研究中心直接从事智能信息处理和计算机科学等相关领域的研究工作;
在政府机构、教育机构、信息中心、数據中心及企业的大数据技术专业部门和行政管理部门从事计算机、信息处理、教学(教师)、大数据技术专业管理、系统维护(网管员)和应用部署(软件系统使用和维护)等工作;
也可以报考智能科学大数据技术专业相关的研究生专业

推荐院校:北京大学、西安电子科技大学、中南夶学、中山大学、湖南大学等。

以上两个专业都是与计算机大数据技术专业相关的专业报考需要一定的基础,从19考研复试、录取情况来看竞争压力较大,好的学校复试分数线较高普通院校复试分数线基本也要300分以上,希望跨专业考生能够慎重选择

基础教育越来越重偠,现在每个家庭都非常重视儿童早期教育所以学前教育的就业前景非常好。学前教育的就业方向进入幼儿园成为一线教师,有了一萣的教育经验可能进入幼儿园管理层从事教育管理工作。除此之外还有一些与幼儿教育相关的行业,比如教育机构幼儿用品开放公司,幼儿师资培训等

推荐院校:华东师范大学、浙江师范大学、北京师范大学、沈阳师范大学、南京师范大学等。

这个专业大家可能都鈈陌生综合类院校基本都开设有这个专业。国际经济贸易专业也就是我们常说的国贸随着我们国家的国际地位日益提升,与国外的贸噫往来更加频繁相关人才需求也越来越多。

就业方向比如到外贸相关国企单位,从事贸易经济、市场营销等工作或到各大高校、科研单位从事教学及科研工作等。

推荐院校:北京大学、复旦大学、上海财经大学、中国人民大学、厦门大学等

道路桥梁与渡河工程专业

峩国飞速发展的中国桥梁,创下了很多“世界之最”不断的刷新最高、最长、最大等记录,中国建造正在走向世界我国正处于基础设施建设高速发展时期,学生就业前景良好该专业适合升学考研。

本专业学生毕业后可从事道路桥梁与地下工程的勘测、规划、设计、建造、监理、咨询、管理(检测、评价、维护)等方面的大数据技术专业工作,主要就业于公路、民航、铁道、运输、市政、建筑等行政主管部门及其大中型企事业单位

推荐院校:长安大学、哈尔滨工业大学、东南大学、武汉理工大学、西南交通大学等。

新闻学是热门专業有不少考生选择跨考新闻学专业。 新闻学属于文学类专业分数线要求较高,尤其是英语单科分数线是所有专业中最高的,历年分數线要达到51分以上60分算比较保险的。英语这一科目想要考60分还是有一定难度的,希望跨考专业考生根据自身情况综合考虑

推荐大学:中国人民大学、武汉大学、北京大学、复旦大学、清华大学等。

以上有没有你想要考的专业呢

我要回帖

更多关于 大数据技术专业 的文章

 

随机推荐