統計學專業本科生讀研時想選擇人工智慧方向,考研該選擇什麼專業

2020-12-04 IT人劉俊明

首先,對於統計學相關專業的本科生來說,如果未來想進入人工智慧領域發展,考研時可以選擇計算機相關專業,在大的方向上可以選擇大數據、計算機視覺、自然語言處理、知識表示等。

長期以來,人工智慧領域的專業人才培養都是以研究生教育為主,雖然當前不少高校在本科階段也設立了人工智慧專業,但是目前要想獲得更強的崗位競爭力,讀研是比較現實的選擇。

統計學是大數據的三大基礎學科之一,在當前的大數據時代,統計學的本科生也會接觸到越來越多的大數據知識,所以統計學專業本科生讀研選擇大數據方向是比較不錯的選擇,而且大數據與人工智慧之間也有非常緊密的聯繫,不少大數據方向的研究生,畢業後也會選擇進入人工智慧領域發展。

統計學專業學生進入計算機專業讀研之後,一定要重視自身實踐能力的提升,尤其是程序設計能力,當前人工智慧領域的崗位對於程序設計的要求還是比較高的。雖然早期人工智慧領域對於算法工程師的程序設計要求並不高,但是當前算法工程師的崗位競爭還是比較激烈的,一方面崗位比較少,另一方面能力要求也在不斷提升,這一點對於數學和統計學專業出身的學生來說,一定要引起重視。

最後,如果明確了讀研時要選擇計算機專業,在本科階段除了要重視考研所涉及到的專業課之外,還應該適當拓展一下自身的專業知識面,這對於考研複試也有比較重要的影響。

我從事網際網路行業多年,目前也在帶計算機專業的研究生,主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域,我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章,感興趣的朋友可以關注我,相信一定會有所收穫。

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    首先,對於物聯網工程專業的學生來說,在選擇畢業設計題目時,要考慮到自身的知識結構、能力特點、科研資源、技術發展趨勢等因素,儘量在自己的主攻範圍內選擇一個適合的題目,這樣也能更容易做出成果。物聯網本身的技術體系結構還是比較龐大的,涉及到的內容也比較多,所以可以選擇的畢業設計題目類型也會比較多。從當前物聯網的技術發展趨勢來看,在選擇畢業設計題目時,可以考慮以下幾個方向:第一:物聯網與行業應用的結合。
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    歸根到底,也就幾個原因,第一個是就業壓力大,第二個是看到同學、朋友都在考研,於是盲目從眾,加入考研大軍,最後一個是認為高學歷找工作更容易,其實,在本科畢業之後,讀研並不是唯一出路,事實上,有一些專業,確實需要通過讀研,才可以找到很好的工作,不過,有的專業不建議讀研的,在大學選擇這幾個專業,直接就業才是「最好」選擇。
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    近年來,隨著網際網路以及人工智慧行業的迅速崛起,加之金融行業的持續升溫,統計學逐步躋身於比較熱門的專業之一,人們意識統計學及數學是從事諸多行業的重要基礎,不管是做大數據、做機器人還是金融精算,都離不開統計知識的學習,因此許多數學基礎比較好的同學都將統計學納入了報考專業的考量範圍,但實際上統計學與大家心目中所想的可能還是有所差異的,社會上也普遍存在一些片面的理解,那我們今天就來聊一聊
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    同學們好呀,前一段時間有很多的小夥伴再問我們,立馬要畢業了,是選擇考研呢還是面向社會提早就業呢。其實每一個考研人在決定考研的時候,都會有這樣的困惑,都會猶豫到底要不要考研,也有很多人會疑惑考研有沒有用?再花費幾年的時間在學校裡到底值不值得?上岸君今天我想換個角度,用大數據來告訴你們一些事實。
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    首先,對於應用物理專業來說,如果想跨專業考研,那麼可以重點關注一下計算機相關專業,在當前大數據、物聯網和人工智慧的時代背景下,計算機相關方向研究生未來的發展空間還是比較大的。從知識結構上來看,物理是計算機專業的重要基礎知識之一,如果說計算機軟體問題就是數學問題的話,那麼計算機的硬體問題說到底就是物理問題,所以計算機專業也比較注重物理知識的學習,尤其是物聯網、通信相關方向更是如此。目前也確實有不少物理專業的本科生在讀研的時候選擇計算機相關方向,按照歷史經驗來看,這些物理專業的跨考生大部分都能夠順利畢業。
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