温儿儿
大数据是我的主要研究方向之一，同时对研究生阶段的大数据专业比较了解，我想我可以来回答这个问题。在回答这个问题之前首先要了解大数据的学科特点，大数据的核心课程是什么？大数据工具有哪些？大数据的行业应用有哪些？
大数据的学科特点
大数据与很多学科都有关系，比如计算机、统计、数学（应用数学）、信息科学等，作为一门新兴学科，大数据还与经济学、管理学、社会学以及新闻学都存在比较密切的联系。大数据本身的核心内容包括数据采集、存储、传输、分析等内容，所以大数据的课程内容也围绕这些核心部分展开。
目前很多高校和科研院所都按照跨学科的方式来培养大数据人才，在人才培养方案上通常是多学科专家共同制定培养方案。在核心课程的设置上多参考以鄂维南院士为代表的北京大学大数据课程体系，其中以数据科学导引、复杂网络、大数据算法、统计学为主，辅以培养单位各自特点丰富其他内容（数据挖掘、文本分析、多媒体数据处理识别等），所以大数据专业的研究生一定要把这部分核心课程内容掌握好。
大数据和机器学习密不可分，机器学习作为AI（人工智能）的一部分在大数据时代得到了长足的发展。在数据识别、分析归类等方面需要借助机器学习来完成，所以在学习大数据的同时要对机器学习进行深入的学习。机器学习的基础就是对机器学习算法的了解，比如在机器学习领域应用较广的KNN、支持向量机、决策树、神经网络、贝叶斯、回归等算法。结合这些算法进行进一步的实践，通过对数据的收集、分析来训练算法，最终来使用算法完成业务处理。
大数据工具
目前大数据平台的学习多以Hadoop、Spark为主，大数据平台的搭建和实验也需要大量的时间。通常从搭建Hadoop平台开始，逐步学习Hbase、Pig、Hive、Spark、Zookeeper、Sqoop、Hama等等一系列框架产品。
搭建Hadoop平台需要从了解Linux系统开始，然后动手搭建分布式平台、安装组件、测试平台、编写算法、测试算法等。
这部分内容虽然难度不大但是内容较多，需要长时间不间断学习和实践才能掌握。动手能力的培养对研究生阶段的学生来说是非常重要的，通过对已有数据的分析来验证算法的合理性是重要的课题方向。
大数据的行业应用
大数据的学习除了要把之前提到的核心学科和大数据工具学好之外，还要了解大数据的行业应用。
大数据在很多领域都有应用，比如金融、交通、政务、工业、医疗、公益等领域，在研究生阶段要对这些领域的大数据应用方案有一定的了解，最好深入某个领域做一个具体的解决方案。
大数据的学习过程是比较辛苦的，不仅要有扎实的理论基础还要有动手能力的锻炼，知识量大、复杂程度高、难度大、实验周期长，但是大数据的前景十分广阔，很多领域都急需大量专业的大数据人才，所以说学习大数据专业是个非常不错的选择。
希望选择大数据专业的研究生同学学有所成！如果有专业方面的问题，也可以私信我，一起交流。
IT人刘俊明
你好，研究生是在社会基本算是高端人才了。
从目前的社会发展情况来看，大数据一定是未来至少10年的热点。任何系统、任何公司的核心都是数据。现在流行hadoop,流行内存计算、内存数据网格等等。未来，还会有更多的概念和技术，但其本质还是离不开数据，都是为大数据服务。
数据TB、PB、EB、ZB、YB、的飙升，将诞生一系列新的技术和产业。而对技术人员,新生的数据科学家Data Scientists,将是最有发展前景的职业。有机会的话，可以选择尚硅谷大数据Hadoop进行系统化的学习。
希望，我的回答对您有所帮助。
