數學系怎麼轉向大數據

① 數學專業考研跨考計算機方向如何選擇

人工智慧、大數據技術、網路科學。

計算機軟體問題說到底就是一個數學問題，所以對於數學專業的同學來說，選擇學習軟體相關技術會有一定的優勢，目前不論是大數據方向，還是人工智慧方向和區塊鏈方向，都需要學生具有一個扎實的數學基礎，也可以這么說，數學能力直接決定了學生能否在研發的道路上走得更遠。

雖然數學基礎對於學習計算機非常重要，但是數學好並不意味著就能學好計算機相關技術，數學思維與計算機的邏輯思維，或者是程序設計思維之間還是具有一定區別的，需要學生做一個轉換，而能否順利完成這個轉換，往往取決於自身的知識結構，這個轉換的過程也需要藉助於大量的實踐。

計算機專業就業方向：

計算機專業就業方向主要有：畢業生主要面向交通系統各單位、交通信息化與電子政務建設與應用部門、各類計算機專業化公司、廣告設計製作公司、汽車營銷技術服務等從事IT行業工作。

計算機技術面臨著一系列新的重大變革。諾伊曼體制的簡單硬體與專門邏輯已不能適應軟體日趨復雜、課題日益繁雜龐大的趨勢，要求創造服從於軟體需要和課題自然邏輯的新體制。並行、聯想、專用功能化以及硬體、固件、軟體相復合，是新體制的重要實現方法。

計算機將由信息處理、數據處理過渡到知識處理，知識庫將取代資料庫。自然語言、模式、圖像、手寫體等進行人－機會話將是輸入輸出的主要形式，使人－機關系達到高級的程度。砷化鎵器件將取代硅器件。

② 數學專業如何

開門見山地說，數學是構建現代科學社會的基礎。用古話來說：「學好數理化，走遍天下都不怕。」數學，已經融入了會經濟金融、大數據、計算機以及各個工程領域。細心一點的同學，應該不難發現這樣一個現象，學經濟的同學會學經濟數學，學工科的同學會學工科數學。為什麼要學，因為有用。在通信、計算機等領域離不開各種諸如傅里葉變換、拉普拉斯變換等數學分析內容。在經濟金融領域，離不開各種概率統計分析。以著名的華爾街金融界為例，華爾街的多少金融大咖都是數學系出身。為什麼要學習數學，相信現在大家心中應該都知曉答案了。

主要學習課程及感受
數學專業，簡單說就是大家字面理解的那樣，每天都是在學數學。但是，除了有許多數學課外，與非數學系還有不同的是，我們數學專業並不會學習高等數學，高等數學在數學專業中，其實包含了數學分析、常微分方程、空間解析幾何三門數學專業課，是由三個不同的數學專業老師來上的三門基礎課。另外還會學習概率論與數理統計、復變函數、實變函數、泛函分析等數學課程。在基礎課學完以後，數學專業也會分為幾個方向，一般是數學與應用數學與計算數學，部分學校還會開設金融數學。

計算數學一般後繼課程是學習微分方程數值解、數值分析，數學建模以及c語言、Java、Matlab等編程語言。
數學與應用數學一般是繼續學習純數學理論，那麼愚鈍，數學與應用數學還會學習教育心理學、教育、中學數學教育等等教育課程。
金融數學往往還會學習經濟學、金融學、投資學等相關課程。
作為數學專業的學生，平均每個學期都會有3~4門數學專業課，按每節課45分鍾計算，平均每天4~6節數學課。一天的數學專業課學習下來，最直觀的感受就是，經常頭昏腦脹。但是，晚上也還是不得不繼續學習數學，否則就跟不上學習進度了。

數學專業的就業方向
數學專業，也常常被同學們稱作為「萬金油」專業。意思就是什麼工作都能幹，就業范圍很廣，但專業很對口的崗位除了數學老師，似乎就找不到了。其實，大多數人都是這么想的。每當親戚朋友問我大學讀的什麼專業時，我回答數學專業，往往大家的第一反應都是畢業當數學老師。但是，這是大家的一種誤解。
數學專業其實有很多的就業方向。以小編的大學同學為例，身邊有一半的同學轉向計算機、軟體工程等領域，有一小部分人轉向了經濟、統計行業。還有一部分人，像小編一樣轉向了數學教育領域。其他學校的數學專業情況也基本相同，除最頂尖的幾所985院校之外(大部分都繼續深造)。

③ 我是數學專業想要做數據這塊，是學大數據好還是python好

本人只能從個人經驗給你一點建議，希望你少走一點彎路。
首先，你說到你剛接觸大數據，你要明白大數據范圍超級廣，你具體想要學習哪個方向呢？數據挖掘？還是機器學習深度學習？亦或nlp（自然語言處理）？
我給所有問我大數據該怎麼入門的人都會有如下建議：學好數學！學好數學！學好數學！重要的事說三遍，不然你怎麼理解各種模型的構建？所以從理解演算法開始，什麼svn啦，knn啦，k means啦，總之各種聚類分類的演算法，把它搞懂，絕對有用。
言歸正傳，回到語言的選擇問題。java和python這兩個語言，我給你從這幾個方面解釋一下：
1. python是腳本語言，無需編譯，java則是需要編譯的語言
2. 我在letitcode（大概是這么拼）上測試過好多次，同一個功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平時我們做項目，都是用python寫個demo去測試，真正發行的版本，是用java寫的
4. 許多大數據平台（如spark），都提供多種語言的介面，所以你不用擔心學一種語言沒處用的問題
看到了吧？python和java的地位差別在企業中就是一個低一個高，氮素！以我個人的觀點來看，我還是建議你先學python。
為啥膩？我可不是要坑你，而是因為：
1. 很多java中幾行的代碼，python中一行就搞定，學會了python，還怕學不會java？
2. python上手快，簡潔事兒少
3. （個人經驗）我學數據挖掘入門是用的scikit-learn（一個python庫），當時用的超爽的好吧！幾分鍾搞個模型出來。當然現在看來那不算什麼啦，可當時真的體驗很好，特有成就感。相反拿java寫程序我就各種別扭，總覺得啰嗦得很
4. 其實，我覺得scala更適合大數據…linkedin後台好像就是它寫的，但是我覺得scala難，再加上種種原因，一直沒來得及學
以上就是我的看法。
最後給你推薦個小工具：jupyter notebook，一個在線互動式編譯器，不但支持python在線編譯，還支持matplotlib及各種繪圖庫哦！在你前期做數據清洗和特徵提取的時候很有用。

④ 的學生，想之後從事大數據方向，大學本科學什麼專業

有這么幾個專業方向供你參考
首先，數學方向，這個方向與大數據能夠結合，數學建模在大數據的系統設計方面很有用
其次，統計方向，簡單說大數據是一種放大了的統計學
再次，計算機方向，大數據系統的運行離不開計算機
最後，軟體工程方向，如何實現整個大數據系統的合理高效運行需要設計
好了，根據你自己的想法和需求進行選擇吧

⑤ 小學數學專業考研可以跨為大數據專業嗎

絕大部分院校都是允許轉專業報考研究生的，大數據專業在絕大部分院校也是允許轉專業報考的。

⑥ 數學專業的出路在哪裡

對於數學相關專業的學生來說，繼續讀研也是一個不錯的選擇。

一方面通過讀研可以提升自身的人才層次，在當前產業結構升級的大背景下，也會有更強的就業競爭力。

另一方面通過讀研也可以有更多的選擇，比如向計算機相關方向發展也是順應時代發展的選擇，可以重點考慮一下大數據和人工智慧相關方向。

(6)數學系怎麼轉向大數據擴展閱讀

P（多項式演算法）問題對 NP（非多項式演算法）問題

在一個周六的晚上，你參加了一個盛大的晚會。由於感到局促不安，你想知道這一大廳中是否有你已經認識的人。你的主人向你提議說，你一定認識那位正在甜點盤附近角落的女士羅絲。不費一秒鍾，你就能向那裡掃視，並且發現你的主人是正確的。

然而，如果沒有這樣的暗示，你就必須環顧整個大廳，一個個地審視每一個人，看是否有你認識的人。生成問題的一個解通常比驗證一個給定的解時間花費要多得多。這是這種一般現象的一個例子。

與此類似的是，如果某人告訴你，數字13，717，421可以寫成兩個較小的數的乘積，你可能不知道是否應該相信他，但是如果他告訴你它可以因子分解為3607乘上3803，那麼你就可以用一個袖珍計算器容易驗證這是對的。不管我們編寫程序是否靈巧，

判定一個答案是可以很快利用內部知識來驗證，還是沒有這樣的提示而需要花費大量時間來求解，被看作邏輯和計算機科學中最突出的問題之一。它是斯蒂文·考克（Stephen Cook）於1971年陳述的。

⑦ 人在北京，數學專業想轉行大數據方向，有什麼推薦的培訓機構可以去學呢

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