以后想从事数据分析、大数据，研究生选择什么专业好？需要补哪些课程？

作为一名大数据方向的研究生教育工作者，我来一下这个问题。

首先，当前很多研究生同学会选择主攻数据分析相关方向，未来也希望从事数据分析相关岗位，一方面数据分析岗位的岗位附加值比较高，另一方面数据分析岗位的职业生命周期也相对比较长。随着大数据技术开始广泛落地应用，未来产业领域会逐渐释放出大量的数据分析岗位，而且岗位附加值依然有进一步提升的空间。

数据分析岗位对于从业者的要求还是比较高的，目前很多专业的研究生都可以从事数据分析岗位，除了计算机专业之外，数学、统计学、经济学和金融学相关专业的研究生也可以从事数据分析岗位，所以近些年来数据分析岗位的竞争还是比较激烈的。

目前对于硕士研究生来说，要想具备更强的就业竞争力，应该从三个方面做出准备，其一是构建扎实的理论知识基础，掌握统计学和机器学习这两种最基本的数据分析方式，其二是重视行业应用场景知识的学习，这对于提升就业竞争力有非常直接的帮助，其三是具备一定的创新能力，能够为数据打开新的价值空间，这一点对于竞争大厂的岗位有较大的影响。

硕士研究生的整体学习时间比较短，尤其是专硕，真正能够用来学习和积累的时间也就一年左右，要想在这一年里有较快的进步，从而拿到大厂的实习岗位，应该重视两件事，其一是重视算法知识的积累，其二是重视编程能力的提升，这两点往往也是大厂面试所关注的重点内容。

其实研究生的专业方向和具体做的事情并不一定完全一致。

比如我在信号与信息处理学科下面带研究生，但是我从事的研究也包含了大量的数据分析和大数据的内容。

很多计算机学科的老师都会从事相关研究。另外也有专门的数据科学、自动化的模式识别与智能控制专业也会有机器学习和AI的研究。

建议你首先确定目标学校，再看看目标学校的哪些专业有老师再从事这方面的研究，再来确定考研的具体专业方向。

题主的问题我想更重要的是关注研究方向，而不是考研的专业方向。