首先,大数据专业是一个典型的交叉学科,所以在读研时可以选择的专业方向还是比较多的,包括计算机大类专业、统计学大类专业和数学大类专业都可以选择。
如果未来明确要从事大数据开发类岗位,那么建议选择计算机大类专业,这样会有一个更适合自己的科研场景,包括计算机科学与技术、计算机技术、软件工程、大数据、人工智能等细分专业都可以选择。
对于计算机大类专业的同学来说,读研期间不论选择偏开发类的方向,还是偏算法类的方向,都需要重视自身编程能力的培养和提升。结合当前的就业情况,即使未来要从事开发类岗位,偶也建议要重视算法知识的学习,毕竟现在开发岗和算法岗的边界正在逐渐模糊。
在具体方向的选择上,可以重点考虑一下工业大数据方向,相信在工业互联网的推动下,未来工业大数据领域的创新空间还是非常大的,而且就业岗位也会比较多。
目前很多导师都在跟互联网大厂开展合作,其中有很多合作都是工业互联网领域的课题项目,比如偶就在近两年跟国内外的互联网大厂联合开了多个工业互联网领域的课题项目,组里的同学也有机会利用大厂的数据和算力资源。
读研期间选择目标学校,一定要考虑到目标学校的学科实力,尽量选择学科实力比较强的学校,这对于读研期间的影响是非常直接的。
大数据领域的产业资源和科研资源往往更集中在一线城市,所以也要考虑到学校所在城市的产业布局特点,这对于后续的科研和就业都有一定的影响。
在导师的选择上,可以更侧重横向课题比较多的导师,尤其可以关注哪些跟互联网大厂合作比较多的导师,如果能够加入这些导师的课题组,基本上一只脚已经踏入了大厂的大门。
还有一点要注意,不论是考研、保研还是申研,都要在本科期间积累一定的科研基础,积极参加科研实践活动和成果分享活动,这对于复试的影响是比较大的。
偶目前联合一些国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师,共同搭建了一个技术论坛,在持续开展一些科研实践活动和技术交流活动,感兴趣的同学可以联系偶申请参与,相信一定会有所收获。
最后,如果有读研、科研相关的问题,欢迎与偶交流。