數(shù)據(jù)庫方向研究生怎么樣 考研：計算機應(yīng)用技術(shù)數(shù)據(jù)庫方向和多媒體方向哪個前景好？收入高？

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• 目前計算機專業(yè)的數(shù)據(jù)庫研究生前景如何
• 計算機操作與管理考研院校排名
• 研究生 數(shù)據(jù)庫方向和數(shù)據(jù)挖掘方向哪個好?
• 考研：計算機應(yīng)用技術(shù)數(shù)據(jù)庫方向和多媒體方向哪個前景好？收入高？
• 在國內(nèi)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)前景如何？
• 紐約大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院數(shù)據(jù)庫研究生就業(yè)前景如何?

目前計算機專業(yè)的數(shù)據(jù)庫研究生前景如何

大型數(shù)據(jù)庫的維護和開發(fā)還是很有市場的，關(guān)鍵要找對行業(yè)。建議去一些大公司，國企尋找機會，因為大型公司的各種數(shù)據(jù)繁多，系統(tǒng)也很多，是非常需要專業(yè)人才的。前程無憂上青島啤酒公司就招去上海的oracle管理，開發(fā)主管，薪酬不菲。

計算機操作與管理考研院校排名

數(shù)一（含高數(shù)，線形代數(shù)，概率論與數(shù)據(jù)統(tǒng)計）滿分150；英語 滿分100；政治（馬哲，馬克思經(jīng)濟學(xué)，毛思，鄧論。。新增法律基礎(chǔ)，思想道德）滿分100；計算機專業(yè)課（操作系統(tǒng)，組成原理，計算機網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）滿分150

研究生 數(shù)據(jù)庫方向和數(shù)據(jù)挖掘方向哪個好?

數(shù)據(jù)庫是每個公司都需要的，也很容易去實現(xiàn)，所以市場上職位多，人才也多，競爭也激烈。

數(shù)據(jù)挖掘原則上也是每個公司都需要的，但是不是每個公司都能做有條件做的，所以市場上的崗位少，相對來說，人才少，市場上很欠缺。

如果想簡單畢業(yè)，選數(shù)據(jù)庫比較合適。

考研：計算機應(yīng)用技術(shù)數(shù)據(jù)庫方向和多媒體方向哪個前景好？收入高？

個人覺得這兩個專業(yè)前景都不錯。建議看你的個性了，如果富有創(chuàng)意的、溝通能力強的，建議選擇多媒體方向；如果基本功扎實，喜歡做技術(shù)性工作的，建議選擇應(yīng)用數(shù)據(jù)庫方向。還是覺得應(yīng)用技術(shù)數(shù)據(jù)庫方向收入應(yīng)該更高的吧。

在國內(nèi)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)前景如何？

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘主要側(cè)重解決四類問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測，就是定量、定性，數(shù)據(jù)挖掘的重點在尋找未知的模式與規(guī)律。輸出模型或規(guī)則，并且可相應(yīng)得到模型得分或標簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預(yù)測值等，標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優(yōu)良中差等。主要采用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析等統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)等方法進行挖掘。綜合起來，數(shù)據(jù)分析（狹義）與數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)都是一樣的，都是從數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)關(guān)于業(yè)務(wù)的知識（有價值的信息），從而幫助業(yè)務(wù)運營、改進產(chǎn)品以及幫助企業(yè)做更好的決策，所以數(shù)據(jù)分析（狹義）與數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)成廣義的數(shù)據(jù)分析。這些內(nèi)容與數(shù)據(jù)分析都是不一樣的。

應(yīng)用及就業(yè)領(lǐng)域

當前數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預(yù)測)，農(nóng)業(yè)(行業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)測)，網(wǎng)絡(luò)日志(網(wǎng)頁定制)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫(yī)藥等方面。

當前它能解決的問題典型在于：數(shù)據(jù)庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發(fā)現(xiàn)(Fraud Detection)等等，在許多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。

職業(yè)薪酬

就目前來看，和大多IT業(yè)的職位一樣，數(shù)據(jù)挖掘方面的人才在國內(nèi)的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯(lián)網(wǎng)化，大量的算法工程師會成為以后互聯(lián)網(wǎng)金融公司緊缺的人才。

想要了解更多數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)信息可以咨詢CDA數(shù)據(jù)分析師

CDA(Certified Data Analyst)，亦稱“CDA數(shù)據(jù)分析師”，指在互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融、電信、醫(yī)療、旅游等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)的采集、清洗、處理、分析并能制作業(yè)務(wù)報告、提供決策的新型數(shù)據(jù)分析人才。CDA秉承著總結(jié)凝練先進的商業(yè)數(shù)據(jù)分析實踐為使命，明晰各類數(shù)據(jù)分析從業(yè)者的知識體系為職責(zé)，旨在加強全球范圍內(nèi)正規(guī)化、科學(xué)化、專業(yè)化的大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析人才隊伍建設(shè)，進一步提升數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)素養(yǎng)與能力水平，促進數(shù)據(jù)分析行業(yè)的高質(zhì)量持續(xù)快速發(fā)展。

“CDA數(shù)據(jù)分析師認證”是一套專業(yè)化，科學(xué)化，國際化，系統(tǒng)化的人才考核標準，分為CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、電商、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)、電信等行業(yè)大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析從業(yè)者所需要具備的技能，符合當今全球大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析技術(shù)潮流，為各界企業(yè)、機構(gòu)提供數(shù)據(jù)分析人才參照標準。

“CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)”是根據(jù)CDA數(shù)據(jù)分析師認證體系標準而設(shè)立的一套專業(yè)化、科學(xué)化、系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)方案。培訓(xùn)內(nèi)容不僅包含認證標準中的技能知識要求，還有著企業(yè)環(huán)境中的真實項目和案例，能滿足不同層次的學(xué)員需求，使學(xué)員能學(xué)到真本事技能并能夠落地運用，實現(xiàn)商業(yè)價值。

想要了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析師的問題，可以咨詢一下CDA認證中心。全球CDA持證者秉承著先進商業(yè)數(shù)據(jù)分析的新理念，遵循著《CDA職業(yè)道德和行為準則》新規(guī)范，發(fā)揮著自身數(shù)據(jù)專業(yè)能力，推動科技創(chuàng)新進步，助力經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展。

紐約大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院數(shù)據(jù)庫研究生就業(yè)前景如何?

紐約大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院數(shù)據(jù)庫研究生就業(yè)前景非常廣泛，當今社會，大數(shù)據(jù)的興起使數(shù)據(jù)科學(xué)等專業(yè)應(yīng)運而生。預(yù)計到2018年，大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)工作者的崗位需求將激增，美國將面臨大約14萬到19萬數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才的短缺。

紐約大學(xué)（New York University），簡稱NYU，主校區(qū)位于曼哈頓，建于1831年，已成為全美境內(nèi)規(guī)模最大的私立高等教育機構(gòu)，在2018 US News美國大學(xué)綜排中位列第30位。紐約大學(xué)目前擁有36名諾貝爾獎得主， 9名美國國家科學(xué)獎?wù)碌弥鳎?6名普利策獎得主，19名奧斯卡金像獎得主（全美大學(xué)中最多）。