在大几准备考研合适呢，我是大数据专业的，哪所学校好呢，考研到底有多难，求解

考研是为了一个好工作，怎么样才能，有竞争力呢，学校好或者专业认可度大，所以，找学校要么冲着专业去，要么奔着学校去，至于考研难不难，难才证明有价值啊，要不然哪有价值,不要怕考不上好的，早点复习，付出一万倍的努力试试，家里条件允许，找个班，像文都鹰飞集训营，科学高效，加上自己的努力，肯定成功啊加油

如何考大数据的研究生

一般情况下，国内的研究生分为学术型硕士和专业型硕士，一般学术型硕士的学费为每人每年8000元，专业型硕士研究生的学费一般为每人每年7000元，不包含住宿费。
当然这个费用只是个大概，具体的每个大学的费用都不一样，不同的专业也有所不同，甚至还会受大学所在地的经济水平的影响，比如同样是环境工程专业，北京某高校的学费大概5000 ，而西北某高校大概为4000 。
再说具体点呢，就比如在重庆，学费7000一年，生活费吃饭每月600元吃食堂足矣，房租学校的公寓，非常便宜每年500，一般是每年1200，另外加电话费每月50，网络每月50，这些就是最低的开支，如果某些特别收费高的专业和学校，或你自己在外面租房，生活标准更高，其他开支更多，这就另当别论。在中国绝大多数学校，大多数专业，按一般的生活标准，两万足矣。如果你是留学生，可能会更高。

大数据专业怎么样？

大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

判断一个行业是否好就业，首先会考虑找工作的难易度，如果市场需求量大，但是该行业人才又较为稀少，那么这个行业的就业率就会很高。大数据恰恰属于这一类行业。

近年来，信息化当道、国家大力发展数据产业，使得越来越多的企业开始重视数据带来的收益，数据再也不是一串串冷冰冰的数字，而是变成了企业高管手中的香饽饽，这就必然会加大了市场对数据行业专业人才的需求；但国内真正开设了系统性的数据方面教导的学院却是寥寥无几，这样的供需不平衡就会导致数据行业产生一个较大的人才缺口，为后续的数据人才的就业提供了便捷。

大数据开发学起来难吗？

大数据专业语言主要以java、python为主，课程知识点多，难度大，入职门槛高，建议年满20周岁，本科学历再学，这样更具有竞争力！你可以先下载全套大数据视频课资料自学！

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。