大数据在职研讨生,作业开展的新引擎
课程设置1. 大数据根底理论: 数据结构 数据库原理 数据发掘
2. 大数据处理技能: Hadoop Spark等大数据处理结构的运用
3. 大数据剖析办法: 机器学习 深度学习
院校信息1. 南京大学软件学院 专业:大数据技能与工程硕士(非全日制) 学制:3年 膏火:9万 上课时刻:周末 报名条件:专科及以上学历 证书:研讨生学历和硕士学位证书
2. 中山大学核算机学院 专业:大数据技能与工程硕士(非全日制) 学制:3年 膏火:7.5万 上课时刻:周末 报名条件:大专及以上学历 证书:学历证书及硕士学位证书
3. 中国人民大学信息学院 专业:大数据科学与工程(非全日制) 研讨方向:云核算与大数据体系、大数据算法及使用、大数据实时交互剖析、大数据交融和常识图谱构建、商务大数据剖析等
4. 中国社会科学院大学经济学院 专业:数量经济学专业(大数据剖析与使用方向) 课程目标:把握经济学和核算学学科坚实的根底理论和体系的专门常识,具有必定的科研才能,能够从事本学科的根底教育和研讨,能够承当核算范畴的实务作业
5. 对外经济贸易大学青岛研讨院 专业:核算学专业(大数据与商务智能方向) 课程目标:培育根据大数据的人才,处理政府、作业和社会急需处理的问题
其他信息 招生信息网:供给全国重点院校大数据在职研讨生报考条件、报名时刻、招生简章、课程设置和膏火等在线咨询服务。
大数据在职研讨生:作业开展的新引擎
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跟着信息技能的飞速开展,大数据已经成为推进社会进步的重要力气。在这个布景下,大数据在职研讨生教育应运而生,为在职人员供给了提高本身技能和作业竞争力的新途径。
一、大数据在职研讨生的报考条件
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大数据在职研讨生首要面向具有相关作业经验的在职人员。报考条件一般包含以下几点:
具有大专及以上学历,从事社会作业三年以上;
大学本科结业并取得学士学位,结业三年以上。
此外,部分院校或许还会对报考者的英语水平、归纳本质等方面提出要求。
二、大数据在职研讨生的作业远景
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体系研制工程师:担任大数据体系的研制、保护和优化,需求具有厚实的核算机体系常识、云核算技能等。
使用开发工程师:专心于大数据使用的开发,如数据发掘、剖析、可视化等,需求把握算法剖析、数据库技能等。
数据剖析师:担任对海量数据进行发掘和剖析,为企业供给决议计划支撑,需求具有核算学、经济学等相关常识。
金融范畴数据剖析师:在金融作业从事数据剖析作业,如危险评价、出资战略等。
数据中心研讨员:担任数据中心的建造、运维和优化,保证数据安全和高效运转。
跟着大数据技能的不断开展和使用范畴的拓宽,大数据在职研讨生的作业远景将愈加宽广。
三、大数据在职研讨生的课程设置
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大数据在职研讨生的课程设置一般包含以下几个方面:
大数据技能根底:包含数据收集、存储、处理、剖析等方面的常识。
数据剖析办法:如核算学、机器学习、数据发掘等。
云核算技能:包含云核算架构、虚拟化技能、分布式核算等。
数据库技能:如联系型数据库、非联系型数据库、数据仓库等。
数据可视化:将数据以图形、图表等方式展现,便于了解和剖析。
经过学习这些课程,学员将具有大数据范畴的专业常识和技能,为未来的作业开展奠定坚实根底。
四、大数据在职研讨生的优势
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相较于全日制研讨生,大数据在职研讨生具有以下优势:
时刻灵敏:学员能够在不影响正常作业的前提下,使用业余时刻进行学习。
实践经验丰富:学员具有必定的实践经验,能够更好地将理论常识使用于实践作业中。
人脉资源丰富:学员来自各行各业,能够拓宽人脉资源,为未来的作业开展供给更多时机。
总归,大数据在职研讨生教育为在职人员供给了提高本身技能和作业竞争力的新途径,具有宽广的开展远景。
大数据在职研讨生教育在当今社会具有重要的含义。跟着大数据技能的不断开展,大数据在职研讨生将成为作业开展的新引擎,为我国经济社会开展贡献力气。
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