考研数据 数据科学与大数据考研方向

对于院校信息比较关注的小伙伴们一定非常关心考研数据 数据科学与大数据考研方向，今天焕发网小编为大家整理了以下内容，下面一起来看看吧。

近几年的考研录取人数还有全国考研报名人数，以及数据出处？

以下是近几年的全国考研报名人数和录取人数：

• 2023年：报考人数为474万，录取人数未知，录取率未知。

• 2022年：报考人数为457万，录取人数为105.7万，录取率22.99%。

• 2021年：报考人数为377万，录取人数为99.05万，录取率26.27%。

• 2020年：报考人数为341万，录取人数为81.13万，录取率23.79%。 焕发网

• 2019年：报考人数为290万，录取人数为76.25万，录取率26.29%。

以上数据来源于各种新闻报道和官方统计，如中国教育在线、各省份教育考试院等。需要注意的是，由于数据统计的来源和方式可能存在差异，因此这些数据可能存在一定的误差。

考研数据结构用哪本书

考研数据结构可以用《数据结构》《算法与数据结构考研试题精析（第2版）》《数据结构习题与解析》等书。

1、《数据结构》

清华大学严蔚敏的这本数据结构的教材是国内数据结构教材的权威。也是国内使用最广，其广度远远超越其他同类教材，计算机考研专业课命题必定以它为蓝本。

它以简明的语言和深入浅出的篇幅，深入描述了数据结构的基本概念、算法和实现技术，考研朋友们可以从中获得更多的知识和理解。这一本数据结构是2019年的最新版本，完全适合任何学校的考研数据结构的复习之用，是数据结构学习最权威的教材。

2、《算法与数据结构考研试题精析（第2版）》

网上广为流传的数据结构1800题只要是计算机考研的同学应该都听说过。其实1800题是2001年推出来的，第2版是2019年最新出版的，对里面的题目进行了大量的更新，去掉了一些比较过时和重复的题，加上了很多名校最近几年的考研真题，总共大约1650题左右。

3、《数据结构习题与解析》

《数据结构习题与解析》（第3版）按照课程的讲授顺序，阐述了线性表、栈和递归、队列、串、数组和稀疏矩阵、树和二叉树、广义表、图、查找、内排序、外排序和文件等内容。

每章都以知识点为单位，剖析知识要点，并提供1-5级各种难度的例题，对相关内容作深入、透彻的分析，特别是增加了“知识创新”和“创新应用”两部分的内容，使读者充分掌握求解数据结构问题的思想和方法，深化对基本概念的理解，提高分析与解决问题的能力。

数据科学与大数据考研方向

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院校专业：

基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080910T

培养目标

培养目标

专业定义 数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。例如：今日头条通过算法匹配个人更偏爱的信息内容，淘宝根据消费者日常购买行为等数据进行商品推荐，电子地图根据过往交通情况数据为车辆规划最优路线等。 课程体系 《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。 发展前景 就业方向 IT类企业：大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。 考研方向 大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》

专业（技能）方向

专业（技能）方向

IT类企业：大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

其他信息：

大数据专业全称是数据科学与大数据技术专业，其考研方向有计算机科学与技术、数据科学和信息技术、软件工程、大数据科学与工程、数据科学。 数据科学与大数据技术是普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，是2016年我国高校新增设置的本科专业。本专业课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。 课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。

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