本科是資料科學與大資料專業，在讀研時可以繼續選擇大資料方向，或者是人工智慧相關方向，目前基於大資料和人工智慧相關技術的細分方向還是比較多的，選擇的空間也比較大。
大資料專業本科生在讀研的時候應該重點考察一下計算機相關專業，因為大資料和人工智慧領域的創新型人才培養，一直以計算機相關專業的研究生教育為主，不同高校由於在資源整合方面具有不同的特點，所以具體的方向也會有所區別，有的會面向金融領域，有的會面向醫療領域，而有的高校則會重點面向工業生產領域等等。當然，隨著各大高校陸續成立了大資料相關專業，所以選擇大資料專業也是比較理想的選擇。
在研究生階段，從事大資料方向的研究，更應該注重一下具體的研究方向，因為大資料本身的核心訴求是“資料價值化”，而資料價值化需要透過資料應用來得以體現，所以大資料本身並不是最終的目的，大資料的應用才是目的。從當前的發展趨勢來看，人工智慧相關領域是大資料技術重要的應用出口，所以可以重點關注一下大資料相關方向。
當前與大資料關係最為密切的人工智慧方向之一就是機器學習，因為機器學習也是大資料分析的兩種常見方式之一，所以不少學習大資料專業的本科生，對於機器學習也並不陌生，而透過機器學習進入人工智慧領域也會比較順利。機器學習不僅是人工智慧的六大主要研究方向之一，同時也是開啟人工智慧領域的鑰匙，基於機器學習的課題也比較多。
本科是資料科學與大資料專業，在讀研時可以繼續選擇大資料方向，或者是人工智慧相關方向，目前基於大資料和人工智慧相關技術的細分方向還是比較多的，選擇的空間也比較大。
大資料專業本科生在讀研的時候應該重點考察一下計算機相關專業，因為大資料和人工智慧領域的創新型人才培養，一直以計算機相關專業的研究生教育為主，不同高校由於在資源整合方面具有不同的特點，所以具體的方向也會有所區別，有的會面向金融領域，有的會面向醫療領域，而有的高校則會重點面向工業生產領域等等。當然，隨著各大高校陸續成立了大資料相關專業，所以選擇大資料專業也是比較理想的選擇。
在研究生階段，從事大資料方向的研究，更應該注重一下具體的研究方向，因為大資料本身的核心訴求是“資料價值化”，而資料價值化需要透過資料應用來得以體現，所以大資料本身並不是最終的目的，大資料的應用才是目的。從當前的發展趨勢來看，人工智慧相關領域是大資料技術重要的應用出口，所以可以重點關注一下大資料相關方向。
當前與大資料關係最為密切的人工智慧方向之一就是機器學習，因為機器學習也是大資料分析的兩種常見方式之一，所以不少學習大資料專業的本科生，對於機器學習也並不陌生，而透過機器學習進入人工智慧領域也會比較順利。機器學習不僅是人工智慧的六大主要研究方向之一，同時也是開啟人工智慧領域的鑰匙，基於機器學習的課題也比較多。