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中国人民大学在职研究生有大数据专业吗？

来源：中国人民大学在职研究生招生网发布时间：2018-11-26

有关互联网行业，要说今年呼声最高的，就不得不提一级互联网人工智能技术。而人工智能自然是离不开大数据技术的支持，为此，从事大数据的工作人员一年更比一年。然而，在巨大的竞争面前，在晋升方面更是难上加难。为此，有不少考生想要报考中国人民大学在职研究生来提升，但不知道中国人民大学在职研究生是否有招生大数据专业？

据人大招生老师介绍，中国人民大学在职研究生有招生与大数据比较贴近的方向课程，但没有具体的大数据专业。目前为止，中国人民大学信息学院和统计学院均有涉及到大数据的课程，下面时间，给大家分别介绍一下。

统计学院

统计学院统计学专业课程，涉及大数据内容的有大数据挖掘与云计算方向的课程。因本专业属于统计学范畴，所以毕业以后，证书上只会体面统计学专业，而不会显示大数据挖掘与云计算分析方向。以下是本专业方向的所涉及的课程信息：

题库课程	类别	课程名称		学分	课程介绍
	必修课	中国特色社会主义理论与实践		2	政治理论课
	必修课	高等统计学(数理统计学)		3	目的在于使学生在原基础上，理解数理统计的基本概念，熟悉抽样分布理论，掌握参数估计的理论与方法、统计假设检验的主要方法、统计决策理论与Bayes分析，以及统计计算方法。
	必修课	统计思想综述		2	统计学的方法论课程。统计学科的定义、核心和边界，理论要点。各种方法的前提假设与应用边界条件。
	必修课	抽样技术与方法		3	主要介绍古典概率抽样方法，利用辅助信息基于线性模型的估计，二重抽样，最优抽样设计，无回答和计量误差等。
非题库课程	必修课	专业外语（英语）		3	语言基础、国考科目
	必修课	马克思主义与社会科学方法论		1	政治理论课
	必修课	《资本论》选读		3	本课程要求学生必修。讨论马克思《资本论》的对象、方法、结构和基本理论以及对研究当代经济问题的指导意义。
	必修课	多元统计分析		3	本课程的内容包括多元回归分析，判别分析，聚类分析，主成分分析，因子分析，典型相关分析，结构方程模型，对应分析等。
	必修课	数据挖掘方法与应用		2	通过课程教学和专题讨论，掌握数据挖掘常用方法的基本原理和方法特点，并能够运用数据挖掘软件解决数据挖掘的实际问题。
	必修课	定性数据研究方法		2	本课程主要讲授定性数据的搜集方法和对定性数据的分析方法；主要内容有凯利表的数据采集与分析，焦点组技术、深访技术、文本分析等方法；课程的教学目的是掌握定性数据的研究方法并能够与定量技术结合使用。
	必修课	统计预测		2	本课程主要包含如下内容：平稳序列建模及预测，波动性建模，协整和误差修正模型，向量自回归模型及面板数据建模。
	必修课	宏观经济统计分析		2	主要是讲述中国宏观经济统计分析的内容，集理论、问题、数据、方法于一体，案例加体系的课程。
	必修课	经济统计研究		3	以国民经济核算为起点做内容扩展，培养运用统计手段进行宏观经济观察分析的能力。
	选修课	统计诊断		2	涉及的主要内容：回归异常点分析、残差分析、回归影响分析、数据变换及诊断、广义影响分析、多元回归诊断、其他广义模型诊断、拟合欠佳检验、非参数蒙特卡罗检验、实例分析等等。
	选修课	市场研究		2	通过案例分析展现市场研究过程的各个步骤，运用数据分析解决市场营销管理的决策问题。
前沿讲座			资本存量估算研究
			针对中国的综合环境经济核算实施与建模研究
			全球化背景下中国对外经济统计与计量分析
			环境经济核算国际经验追踪及环境会计研究
			中国信息服务业发展与影响研究
			中国金融账户及其影响初探
			全球化背景下对外贸易统计方法的改进
			中国外资经济的环境效应分析

信息学院

信息学院计算机应用专业下设方向有大数据与云计算课程，毕业以后，可获得计算机专业的硕士学位。相比之下，计算机与大数据结合更为紧密一些，对于从事互联网行业的考生帮助也会更大一些。以下便是计算机应用技术大数据与云计算的主要学习课程：

题库	类别	课程名称		学分	课程解析
	公共课	中国特色社会主义理论与实践		2	政治理论课
	专业课	软件工程		3	研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及到程序设计语言，数据库，软件开发工具，系统平台，标准，设计模式等方面。
	学科基础课	网络与通讯		4	是详细解说计算机网络和数据通信的一门课程，主要讲了其基础知识概念、原理、相关技术及实际应用，反映出当前计算机网络和数据通信的发展现状。
	学科基础课	DBMS原理与设计(数据库管理系统原理与实现)		4	数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。主要讲解数据库系统的具体实现过程。
非题库	公共课	自然辩证法		1	自然辩证法是马克思主义的自然观和自然科学观的反映。体现马克思主义哲学的世界观、认识论、方法论的统一，是马克思主义哲学的一个组成部分。
	公共课	专业外语（英语）		3	国考科目，语言基础课
	方法课	运筹学		3	运筹学是现代管理学的一门重要专业基础课。该学科是应用数学和形式科学的跨领域研究，利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。
	方法课	计算理论导论		3	计算理论最核心、最基本的内容，包括形式语言与自动机、可计算性和计算复杂性三大部分
	学科基础课	高级操作系统		4	加强对操作系统原理与设计的理解，以分析、设计、改进和实现操作系统的运行机理和各种算法思想，尤其是操作系统的核心功能。
	专业课	软件过程改进		2	软件过程改进，就是在软件过程工程中为了更有效地达到优化软件过程的目的同施的改善或改变其软件过程的一系列活动。软件过程改进的框架包括：软件过程基础设施、过程改进路线图、软件过程评估方法、软件过程改进计划。
	专业课	数据仓库与数据挖掘		3	系统地介绍了数据仓库产生的背景及其技术、方法的理论和应用。主要内容包括：数据仓库的相关术语及框架体系结构；数据仓库设计与元数据研究；异构数据智能整合与建模；联机分析处理与联机分析挖掘；数据挖掘与数据库中知识发现；基于神经网络的数据挖掘模型的应用研究；预测模型与应用；基于GMDH原理的自组织数据挖掘模型研究；快速发现关联规则的模型及应用；粗熵的关联规则挖掘方法及其在肇事逃逸侦破中的应用；模糊层次分析法等。
	专业课	商务智能		3	用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
	选修课	组合数学		2	主要研究满足一定条件的组态（也称组合模型）的存在、计数以及构造等方面的问题。组合数学的主要内容有组合计数、组合设计、组合矩阵、组合优化等。
	选修课	离散数学		2	是研究离散量的结构及其相互关系的数学学科，是现代数学的一个重要分支。如程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、人工智能、数据库、算法设计与分析、理论计算机科学基础等必不可少的先行课程
	选修课	项目管理		2	在项目活动中运用专门的知识、技能、工具和方法，使项目能够在有限资源限定条件下，实现或超过设定的需求和期望的过程。
研究方向和领域
大数据实时分析系统、商务智能、大数据人机交互技术、知识图谱与语义搜索、传感器网络、数据仓库与数据挖掘、数据集成、数据管理与数据分析、传感器网络数据管理与隐私保护、超大规模分布式存储系统研究、低功耗存储系统、数据库自调优自管理、数据管理与操作系统研究等
讲座课程			互联网+及传统行业的改造
			Efficient Secure Similarity Computation on Encrypted Trajectory Data
			大数据管理与挖掘技术实践导论
			Weitzenbock formula and rigidity of canonical metrics on four-manifolds
			社交网络与信任

以上便是对于两大学院所开设相关课程的简要介绍，希望对大家有所帮助。

(责任编辑：胡老师)

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