最吃香的十大研究生如下：航空工程。生物工程学。化学工程。计算机科学。软件工程。医学类专业。电子工程。教育学。工商管理。法学。
电气工程：包括电力系统、电机电器、电力电子等方向，与能源、通信、制造业等行业密切相关。材料工程：研究新材料的制备、性能改进与应用，服务于高科技、环保、能源等产业。
人工智能：随着技术的发展，人工智能已经成为许多行业的重要驱动力，人工智能专业的研究生将有机会深入研究机器学习、深度学习、自然语言处理等领域，为未来的科技创新做出贡献。
年，他获得计算机科学学士学位，留在华盛顿大学学习计算机科学的研究生课程。在大学的计算机中心，基尔代尔晚上在Burroughs 5500计算机上工作，通过它，基尔代尔学到了许多有趣的新概念，包括块存贮分配技术。深夜的时候，这台机器实质上是他一个人的。
他的主要成就表现在杂交水稻的研究、应用与推广方面。 袁隆平是新中国第一代大学生，1953年毕业于西南农学院。1964年开始研究杂交水稻，1973年实现三系配套，1974年育成第一个杂交水稻强优组合南优2号，1975年研制成功杂交水稻制种技术，从而为大面积推广杂交水稻奠定了基础。
但是不管怎样，研究生阶段的专业应该和你未来的就业是紧密结合在一起的，所以，你最好结合自己的兴趣以及个人能力等等许多综合条件来考虑。
在交通学院学习的几年间，感受到了很多老师的风采，只好先说说我院的一些老师的课程了。首先是智能交通的杨晓光教授。
计算机科学与技术是一个计算机系统与网络兼顾的计算机学科宽口径专业，旨在培养科学型和工程型相结合的计算机专业高水平工程技术人才。
就国内而言，计算机科学与技术专业排名前十的高校都是学校，综合实力也是十分强悍，那竞争压力也就不言而喻了。专业排名靠前固然好，但考得上才是重点啊（捂脸）。下面给大家介绍一些专业实力和报考难度稍微平衡一些的学校。首先推荐专业排名前十的哈尔滨工业大学与华中科技大学。
1、数据科学与大数据技术专业的考研方向有计算机科学与技术、数据科学和信息技术、软件工程、大数据科学与工程、数据科学。数据科学与大数据技术专业是2015年国家教育部增设的一个新兴专业，该专业是一个工科专业，考研选择的方向比较多，喜欢跨学科的考生还可以跨专业考研。
2、数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。
3、数据科学与大数据技术的考研方向有计算机科学与技术、应用统计学、软件工程。计算机科学与技术 计算机科学与技术是一个计算机系统与网络兼顾的计算机学科宽口径专业，旨在培养具有良好的科学素养，具有自主学习意识和创新意识，科学型和工程型相结合的计算机专业高水平工程技术人才。
4、该专业考研方向有数据挖掘与分析、大数据系统与技术、机器学习与人工智能等。数据挖掘与分析：专注于从海量数据中提取有用信息和知识。大数据系统与技术：研究如何构建高效、稳定的大数据处理系统。机器学习与人工智能：利用数据科学的方法优化机器学习算法，提高预测和决策的准确性。
5、本科大数据考研可以选择相关的专业进行考试。以下是一些与大数据相关的专业供你参考： 计算机科学与技术：这是与大数据相关性最高的专业之一。它涵盖了计算机的基本理论、算法、数据结构以及数据库管理等知识，为大数据的处理和分析提供了基础。
6、该专业考研方向有数据科学与大数据技术、计算机科学与技术。数据科学与大数据技术：培养德、智、体、美、劳全面发展，掌握数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。
一些文学词典类的软件也要根据自己的学术需求下载，比如说金山词霸，全医药学大辞典，还有医学文献王等，自己用着哪个顺手就用哪个，研究生期间除了用阅读文献外，还要整理，归纳海量的文献，文档管理软件必不可少，目前管理软件很多，文献云笔记就有为知，有道，云笔记都差不多，可以在记录后云保存。
那数据爬取之后，就是一个数据清洗和预处理的过程，这里呢给大家推荐knime，这个软件可以进行一些数据的清理和预处理的工作，操作过程，也并不复杂.那最后，对于数据分析的过程，往往python是更好的选择，那除了python之外，同样也有一个非常简单易用的界面，更友好的集成性工具操作的软件，那就是Weka。
PKPM 这个软件主要是针对混凝土结构的。原因同上 3D3S 这个是同济大学独立研发的钢结构设计软件，不过这个软件的普及率不是很高，一般在高校使用，可以在有精力的话，可以学习一下。sap2000 这个软件的优势就是兼容了设计与分析功能，对于高层的运算很强大，所以普及率也很高，推荐学习。
研究生用stata。建议你选择Stata功能相对全面。最重要的是他们还有一本StataJournal。不断会有新的econometricmethod加入。要看你的研究方向了。比如说是面板模型之类的，肯定是选stata。如果是做一些统计学应用spss是不错的选择。两个软件都是很不错的，功能强大，可满足数据处理分析和模型建立的需求。
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