大数据专业是典型的交叉学科，基础学科包括数理统计和计算机科学，辅以经济学、社会学、医学等学科。所以统计学是大数据专业最直接的相关学科之一。所以统计学专业的本科生在读研的时候完全可以选择大数据这个专业。接下来说说理学下的大数据相关专业和方向。
在大学大数据专业需要考哪些证书呢？
如果将来想从事数据分析相关工作，目前学习还有余力，想通过考证提升一下自己的话有两类证书可以考虑1.数据分析间接相关证书。虽然未必和数据分析直接有关。但将来工作很可能会用到，而且可以拓宽自己的知识面加深对行业了解。2.其他行业的证书。开阔视野，多开辟一条路有助于将来成为复合型人才。1.数据分析间接相关证书。
数据分析的基础是数学和计算机，数学方面在国内没啥证书可以考。所以只能考计算机方向。扎实的计算机基础对从事数据分析的帮助还是很大的。计算机的证书主要分两类基础类和专业类基础类主要是国际计算机等级考试和软考。优点是通用性强，可以加深基础，万一将来从事体制内工作，搞不好还可以升职加薪。缺点也是通行性太强，多理论少实操，考过也不知道自己会了多少。
专业类主要是各种vendor证书。喜欢网络的就考思科。喜欢数据库的就考Oracle。数据分析的话推荐aws。不过不建议那么早考，将来用不用到好难说。这个好处是实用性强万一你以后公司用到这个就挣大钱了。缺点是将来不一定用的到，还需要投入好多时间金钱。2.其他行业证书数据分析一定是和行业靠拢的，年轻时候可以在各个行业摸爬滚打，年纪大了可不行，要想成为专家就要专注某一领域，所以其他行业的有分量的证书也很必要。
本科是大数据专业，比较迷茫，考研方向都有什么推荐的呢？
作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，对于大数据专业的本科生来说，在读研的时候有比较多的选择，既可以选择大数据相关方向，也可以选择人工智能相关方向。从当前的行业发展趋势来看，读研选择人工智能方向是不错的选择。从知识体系结构来看，大数据与人工智能本身就有比较紧密的联系，比如机器学习既在大数据分析中有广泛的应用，同时也是人工智能的六大主要研究方向之一，所以对于大数据专业的本科生来说，可以把机器学习作为切入点来进入人工智能领域。
实际上，通过机器学习来入门人工智能也是比较常见的选择。人工智能领域的研究方向是比较多的，在当前工业互联网和产业结构升级的推动下，人工智能与传统行业的结合也比较多，在读研的时候可以根据目标学校的资源整合情况，来选择具体的研究方向。通常来说，不同高校往往都有自己的传统优势方向，选择这些方向往往会有更多的科研资源，也更容易做出科研成果。
从目前人工智能领域的研究热点和落地应用情况来看，当前计算机视觉自然语言处理和机器人学这几个方向有比较多的机会，这些领域也有大量的科研课题。从当前大型科技公司开放的人工智能平台来看，主要还是基于自然语言处理和计算机视觉两大内容来展开，未来随着人工智能平台的不断迭代，可以落地应用的人工智能技术会越来越多。
虽然当前人工智能领域的发展速度比较快，但是当前算法岗位的就业也并不像想象中的那么容易，近两年很多希望从事算法岗位的研究生，往往也会因为激烈的竞争而转向从事开发岗位，所以研究生在读研期间，应该关注自身的程序开发能力。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
女儿想学习大数据专业，但高数成绩一般般，可以学得出来吗？
如果你能通过数学考试，你就能做到。一个成绩不代表什么。很多同学大一都没学好高数，但是高三考研复习的时候再学高数也不难。这是因为，经过系统的学习，一些以前很难的知识也不过如此。我教过很多学习不好，但专业知识和技能进步很快的大一新生。学好一门课程或者一个专业，更多的是投入和培养职业情怀。大数据专业是一个新专业，但是基本上研究的是数据分析技能。虽然很多问题模型都是数学化的，但是随着技术的发展，基本不需要单独编写相关的底层数学模型，基本都是现成的软件包或者套件。
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