五高校与政府和产业界联合培养大数据分析硕士
　　中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学、首都经济贸易大学5所高校与政府部门和产业界今日在京签署合作协议，联合培养大数据分析应用型人才。第一期实验班将于今年秋季开学。
　　大数据分析硕士是交叉学科的分析应用型人才，其知识结构除了统计学科的统计建模、数据挖掘等内容外，还需具备计算机学科的相关知识，应用领域的经济学和管理学背景；同时，要满足用人单位利用大数据决策的现实需求，需要政企产学等多部门协同培养。5所高校组建大数据分析硕士培养协同创新平台，旨在建成向政府部门和企业等大数据分析人才需求单位开放，政产学研有机融合的协同创新平台。据介绍，人民日报社、新华社、中央电视台、中国移动、中国联通、中国电信等单位将为大数据分析硕士培养建立实习基地，并选派有经验的专家担任校外导师。
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CERNET Corporation　　摘要：2016考研学子面临择校择专业这个大问题，切忌凭直觉乱定目标院校，要做好数据分析遵从内心选择，谨慎下手。
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　　考研择校择专业是一大要事，怎么选专业定院校呢?用数据说话是最好的途径。这里提醒各位考生在报名定院校专业前先做好6类数据的调研，做好分析对比再下手。
　　一、招生人数
　　招生人数决定了总容量。如果太小，从一开始就决定了要采取挤进去的策略。如果较大，相对来说机会也就多出很多。当然，这不是绝对的。有些冷门专业招的人少，但也报的人少，甚至报不满。有的名校热门专业，招的人不多，但是报考每年都很火爆。
　　一般情况下招生单位各专业的招生人数变化不会很大。近几年，研究生的规模一直在扩大，招生人数总趋势当然也是在上涨。具体到招生单位，基本也是在小幅度上涨。缩减招生名额甚至撤销某个专业的情形很少发生。口说无凭，我们还是看数据。
　　上图是该院2014年的招生人数。学术型一共招371人，专业学位214人，总共585人。再来对比一下2015年该院的招生数据。
　　简单比较可以发现，今年相比上一年净增加173人。其中学术型增加45人，专硕增加128人。当然，这也与今年的推免生新政策有关系。推免生有493人，那么统考生一共有265人。虽然推免生增加，但是，总的机会也增加了不少。
　　二、报考人数
　　若能知道这个数据，就能知道自己的竞争对手到底有多少。然而，当年的报考人数一般看不到，只能看到前几年的数据。不过这些也足以判断出某个学院专业的竞争激烈程度。如果报考人数太多，推免的也不少，留给统考生的机会相对较少，那么该专业竞争很激烈。难度无疑大了很多。
　　三、录取人数
　　这里的录取人数指的是复试完最终的录取人数。这个与前一年公布的&招生人数&可能有些出入。特别是一些名校的热门专业，竞争激烈难度大，可能存在&大小年&现象。如果碰到生源特别好，那么也有可能扩招几个名额。所以，机会总是有的，关键是看考生的综合实力和表现。
　　四、报录比
　　真实的报考人数和录取人数作对比，就得出每年的招生报录比。这是一个很重要的数据，是衡量某个专业报考热度的核心指标。如果报录比一直居高不小，说明该专业持续很热。如果忽大忽小，这就说明存在大小年现象。以下是上交大电院近几年的报考人数、录取人数和报录比，同学们感受下。
　　上述表格数据是上交大电院2013年和2012年的报考录取数据。总的说来，上交大电院学硕比专硕的报录比高出不少，其中电子信息科学与技术和计算机科学与技术及仪器仪表工程(专硕)这三个专业呈上涨趋势。这就意味着竞争更加激烈。
　　其他专业变化幅度很小，只有计算机技术(专硕)专业是个例外。2013年最终录取35人，报考只有29人，多出6人。这6名考生从哪里来?笔者猜测，很有可能是在复试过程中从报考计算机科学与技术(学硕)专业的考生中调剂过来的。所以只要成绩足够优秀，就有机会。
　　五、推免人数
　　上交大电院在近几年招生目录中只说明推免总人数，具体到各个专业有多少人不得而知。其官网也没有公示推免生名单。不过笔者在上交大船建学院发现了该院2014年的推免生名单。下面就分专业整理一下。
　　对比船建学院2014年招生人数：总共211人，其中学术型131人，专硕80人。即可得知统考生一共111人，其中学术型69人，专硕42人。如果有更多的数据就可进一步得知具体每个专业统考生有多少。这样就能深入了解上交大具体某个专业的报考情况。
　　推免生数据一般会在每年10月正式报名的时候公布。所以，建议考生在报名时最好核查一下所报院校专业的推免情况。如果某个专业推免人数太多或者全部是，那就要慎重选择或者重新报考。否则，可能面临严峻挑战，甚至从这个时候就已经没有被录取的机会。
　　六、复试分数线
　　复试线的重要性在这里不用多说了。大部分招生单位都会公布这些数据，或者在研究生院，也有的在各自院系以通知的形式发布。上交大属于34所自划线高校，每年一般会在3月初就公布各个院系专业的复试线。
　　在这里要强调一点，过了复试线只是意味着有机会参加复试，并不一定能被录取。所以这里面还有一个最低录取线。这条线肯定比复试线稍高一些。因此，考试点考研专家提醒同学们一定要清楚，考研复习要多下功夫，初试一定要考过复试线。如此，才有可能取得最终的成功。仅仅过了复试线还是比较危险。成绩是王道，加油吧!
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预报名在即 6大数据分析报考难易度
10:29:53 来源：新东方在线
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　　距离预报名的日子越来越近，也许还有不少同学在纠结到底报什么院校专业，报哪个成功率高，比较容易。要了解这些就离不开对数据的分析和把握，新东方在线建议还没定好目标的考生分析下面6大数据，评估报考难易度，早点定下目标。　　招生人数　　这条信息一般在招生院校公布的专业目录里面有说明。一般是指出每个专业招多少人，还有部分专业仅仅显示这个院系今年一共招多少人。对于后者，同学们在报考时一定要打听清楚你所报考的专业的具体招生人数。招生名额很多，当然成功的希望大。否则，就很危险。特别是热门专业，如果不知道具体招生人数，很可能从报名的那一刻起已经注定失败。还要注意，为了保险起见，同学们不能仅看今年的数据，最好能查看去年的数据。因为有的院校某些专业，每年招生情况变化比较大。所以，这一点也要搞清楚。　　报考人数　　从这一关键信息可以看出，你的竞争对手到底有多少。这对报考选择至关重要。当然，这一数据只能看到前几年的，但是足够我们大致判断出当年的报考情况。有的高校特别是名校热门专业报考人数非常多，有的连着好几年都过千。像这样的专业，如果没有足够强大的实力和坚韧不拔的意志，建议大家不要选择。　　录取人数　　这一数据也非常重要。通过这个我们能得知这个专业去年到底录取多少人，再结合去年专业目录公布的招生名额，可以判断出该专业去年的招生录取情况。有一点要注意，有些高校个别专业实际录取人数多于招生人数，这是因为该专业当年生源质量很好，所以学校适当扩招。还有就是，最终录取人数大于报考人数，是因为该专业报考人数不足，有调剂生进来。这一小小的变化可能就是某些同学的救命稻草。　　报录比　　录取人数除以报考人数就是该专业报录比。这一数据直接反映出某专业的火爆程度。有很多名校的热门专业报录比达到10:1，甚至20:1，还有更高的。例如，人大院和财政金融学院，2014年金融学专业(学硕)报考人数2009，最终录取265人，其中143。金融报考989人，最终录取148人，其中推免生34人。这就是名校热门专业的真实考情。竞争如此激烈，没有实力如何应对!　　推免人数　　这是一项关键数据，之所以强调这个数据的重要性，是因为很多名校热门专业每年的推免名额很多，占了当年招生人数的一半甚至更多。于是，留给统考生的名额就很少，考研竞争更加剧烈。2014年人大金融学硕推免占录取人数的53.96%，金融专硕推免生占25.7%。　　的同学还必须清楚当年到底有多少人通过推免。这一数据现在各招生单位研招办、相关院系网站上应该都有公布。同学们在报考之前，必须搞清楚自己报考专业的推免人数。特别是非名校不考的同学更要注意。如若留给统考生的名额太少，在10月底正式报名结束之前，同学们还可以修改报名信息。否则一旦报考这种火拼专业，考研成功的希望非常渺茫。　　复试分数线　　一般在每年四月，待国家线公布以后，各招生单位开始根据国家线划定本校的复试分数线。除了早在三月份就已自主划线的34所高校之外，大部分高校大部分专业的分数线一般都是国家线。事情虽然看着很简单，但是其中有个问题非常重要，那就是部分专业的实际分数线远比国家线高得多。上一年录取最低分数线也比国家线高不少。对于这样的专业，同学们心里必须清楚真正的分数线。　　还有一点同学们必须清楚，这六大数据虽然很重要，但不是作出决策的所有依据。同学们最终作出决定，还需考虑地域、就业、深造及其他个性化因素等。
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解析英国最有前途专业之一：大数据分析技术
标签：英国大数据分析技术专业 英国大数据专业技术专业院校 英国大数据分析技术专业如何
什么是大数据？
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳在2001年的一份研究报告中提出大数据的3V属性，也是现在全球普遍采用的大数据定义：increasing volume(数量巨大)，velocity&（数据传输速率快），以及variety（数据种类和来源多样化）；2012年，高德纳对大数据的定义进行了更新，内容为：大数据是巨量的、高速率的和高度多样化的信息资产，大数据依赖于全新的技术（非传统技术）进行处理后，才能对决策、开发和优化起到支撑作用。
大数据相关的技术？
麦肯锡的一份研究报告指出，大数据挖掘相关技术包括A/B测试、众包（crowdsourcing）、数据融合（data fusion）、遗传算法（genetic algorithms）、机器学习（machine learning）、自然语言处理（natural language processing）、信号处理（signal processing）、模拟（simulation）、时间序列分析（time series analysis）以及可视化技术（visualization），设计计算机技术、通信、数学、统计等众多领域。
大数据的应用
大数据的应用非常广泛，包括了大科学（一般指投资大，多学科交叉的大型的基础科学研究项目）、RFID（射频识别）、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等，发展前景十分广阔。
英国有哪些大数据相关的硕士课程？
英国不少大学开设了数据挖掘、大数据分析相关的硕士课程，这里我们只介绍其中几个开设此课程的大学：
1. 伦敦大学学院 University College London
【课程名称】 MSc Web Science and Big Data Analytics (互联网科学与大数据分析)
【学系】 计算机科学
【学制】 1年
【课程设置】
【必修课】 信息恢复与数据挖掘，分布式系统与安全，多媒体系统，复杂网络与万维网，网络经济学
【选修课】 云计算，计算机图形，企业家精神：理论与实务，交互设计，机器学习，机器视觉，自然语言的统计处理，以用户为中心的评估方法
【学术要求】 理工科专业背景
【要求】 总分7.0，四个单项不低于6.0
其他相关课程：MSc Machine Learning（机器学习）， MSc Computational Statistics and Machine Learning (计算机统计与机器学习)
2. 格拉斯哥大学 University of Glasgow
【课程名称】 MSc Data Science (数据科学)
【学系】 计算机科学
【学制】 1年
【课程设置】
【必修课】 大数据，分布式算法与系统，信息恢复，机器学习，研究方法与技能，职业技能与事项
【选修课】 高阶操作系统，人工智能，基于组件的软件工程，计算机系统结构，人机互动，移动人机互动，多媒体系统与应用，计算机可视化方法与应用，约束编程等
【学术要求】 计算机相关专业背景
【要求】 总分6.5，四个单项不低于6.0
3. 兰卡斯特大学 Lancaster University
【课程名称】 MSc Data Science (数据科学，分计算机、统计和环境三个方向)
【学系】 数据科学
【学制】 1年
【课程设置】
【必修课】 数据科学基础，数据挖掘，数据科学家编程，统计建模，推论统计学，应用数据挖掘，分布式系统，系统架构与整合
【选修课】 （针对统计方向）预测，市场营销、销售和金融的数据挖掘，最优化与启发式搜索，遗传学：技术与数据分析，流行病学，极值理论等
【学术要求】 计算机科学或相关专业背景
【要求】 总分6.5，四个单项不低于6.0
4. 谢菲尔德大学 University of Sheffield
【课程名称】 MSc Data Science (数据科学)
【学系】 信息科学学院
【学制】 1年
【课程设置】
【必修课】 数据科学导论，数据分析，信息恢复：搜索引擎与电子图书馆，数据挖掘与可视化，数据库设计，研究方法与论文写作准备
【选修课】 信息系统建模，组织信息系统，商业智能，研究数据管理，信息监管，社会媒体研究等
【学术要求】 不严格限制专业背景
【要求】 总分6.5，四个单项不低于6.0
5. 邓迪大学 University of Dundee
【课程名称】 MSc Data Engineering (数据工程)
【学系】 计算机科学
【学制】 1年
【课程设置】
【必修课】数据挖掘与机器学习（1&2），数据工程的编程语言（1&2），大数据，计算机视觉，商务智能系统，与业界合作的研究项目
【选修课】交易式数据库系统，研究方法
【学术要求】 计算机科学
【要求】 总分6.0
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想做大数据分析的考研方向
我是信息与计算科学专业的，学的是计算机和数学，以后想做数据分析，大数据之类的工作，考研应该考什么专业呢？
我有更好的答案
你可以重点考虑应用统计硕士的大数据分析方向。
至于择校，你可以重点考虑中央财经大学等。中央财经大学在国内最早发起大数据分析硕士培养，与北京大学、中科院大学、中国人民大学、首都经济贸易大学共同举办。
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