數據挖掘大學專業排名
A. 國內大學在數據挖掘方面的排名
哈工大、清華、北大。我覺得你要是不嫌遠就去哈工大吧，他們的錄取線還行。至版於人大，他們剛剛起權步，就不要去了。廈門大學情況不知道，但那裡你找不到適當的環境（實在想不出有什麼學術結構或者公司和這個掛鉤）。
另外，建議你考慮北京的大學，畢竟這里的圈子多一些。所以看看北郵或者北航，語言大學或者北科就不要考慮了。或者試試中科院。
B. 國內數據挖掘最好的學校是哪所
我本科學的是電子商務，專業課還可以，就是學校不是特別好。
想考研換個學校數據倉庫與數據挖掘方向,全國最好的就是復旦大學和中國人民大學了.清華北大！
C. 國內有哪些大學大數據專業比較好
隨著互聯網技術的不斷發展，當今的時代又被稱之為大數據時代。
目前互聯網企業對大數據人才需求非常大，培訓機構出來的人才也很好找工作，南京課工場最近一批的大數據學員就業就很高，薪資普遍很高。當然，工作好找的前提是你大數據的相關技術要過關哦！
從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。
對於當前在讀的本科生來說，如果不想讀研，那麼應該從以下三個方面來提升自身的就業競爭力：
第一：提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。
第二：掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。
第三：重視平台知識的積累。產業互聯網時代是平台化時代，所以要想提升就業能力應該重視各種開發平台知識的積累，尤其是與行業領域結合比較緊密的開發平台。實際上，大數據和雲計算本身就是平台，所以大數據專業的學生在學習平台開發時也會相對順利一些。
D. 關於數據挖掘機器學習有哪些好的大學作為研究生
關鍵選導師
南大周志華老師，上交張志華老師，清華朱軍老師
港科楊強老師，浙大何曉飛老師，北大王立威老師等等
有條件可以出國學習，卡內基梅隆大學，斯坦福大學等等名校
E. 大數據專業哪些大學有
北京大學
大數據是一個新的專業，國內首次出現這個專業是在2016年的時候，當時新設這個專業的高校全國只有3所有，其中就有北京大學。
2.對外經濟貿易大學
與北大為同一批次開設大數據專業的學校還有對外經貿大學，很多人不知道這所學校是一所211工程大學，所以這個大數據專業應該是辦得不錯的。
3.中南大學
該校是湖南最好的大學，屬於211和985工程學校。是第一批開設大數據與專業的高校。網上的一些排名中將該校的大數據專業排在了全國第一的位置。
4.中國人名大學
人大屬於第二批開設大數據專業的高校，具體開設時間是在2017年。人大的這個專業雖然開設只有一兩年的時間，但是實力應該是很強的，因為該校的統計學科在國內處於領先地位。
5.復旦大學
復旦大學的大數據專業是在2017年開設的，支撐學科主要涉及到了統計學、計算機科學和數學等學科，應用范圍很廣，幾乎在所有的行業中都可以進行應用。
6.電子科技大學
電子科技大學位於成都，綜合實力在全國范圍內排前50位，在四川省中排名第2位，在全國電子科技內大學中排名第一。
(5)數據挖掘大學專業排名擴展閱讀
數據科學與大數據技術專業，簡稱數科或大數據，旨在培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。掌握計算機理論和大數據處理技術，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，實際提升學生解決實際問題的能力，具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。
大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。
F. 讀研想走數據挖掘、機器學習的方向，請問國內哪些學校比較強一點
我去年也是這個時候糾結這個問題，也是以數據挖掘為研究方向要定回讀研的高校。南大答的周志華很厲害，他們實驗室在數據挖掘上的研究一直被國內認可，而且很低調。
我覺得這個是首推的。數據挖掘在國內好像沒有國家重點實驗室，但是有兩個教育部重點實驗室，分別是吉大和人大。如果你要去北京的高校，建議是中科院（自動化所和計算所），清華，北大，人大。北航和北郵的計算機都不是以數據挖掘為優勢吧，呵呵。
G. 大學的哪個專業是研究數據挖掘的
數據挖掘屬於計算機科學與技術方向中的數據分析方向，也有在數學專業中開設。
數據挖掘技術是一種數據處理的技術，是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中、人們事先不知道又潛在有用信息和知識的過程。數據挖掘需要根據數據倉庫中的數據信息，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、決策樹、規則推理、模糊集、甚至神經網路、遺傳演算法的方法處理信息，得出有用的分析信息。數據挖掘過程是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。
從數據本身來考慮，通常數據挖掘需要有信息收集、數據集成、數據規約、數據清理、數據變換、數據挖掘實施過程、模式評估和知識表示等8個步驟。
（1） 信息收集：根據確定的數據分析對象抽象出在數據分析中所需要的特徵信息，然後選擇合適的信息收集方法，將收集到的信息存入資料庫。對於海量數據，選擇一個合適的數據存儲和管理的數據倉庫是至關重要的。
（2） 數據集成：把不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集中，從而為企業提供全面的數據共享。
（3） 數據規約：執行多數的數據挖掘演算法即使在少量數據上也需要很長的時間，而做商業運營數據挖掘時往往數據量非常大。數據規約技術可以用來得到數據集的規約表示，它小得多，但仍然接近於保持原數據的完整性，並且規約後執行數據挖掘結果與規約前執行結果相同或幾乎相同。
（4） 數據清理：在資料庫中的數據有一些是不完整的（有些感興趣的屬性缺少屬性值），含雜訊的（包含錯誤的屬性值），並且是不一致的（同樣的信息不同的表示方式），因此需要進行數據清理，將完整、正確、一致的數據信息存入數據倉庫中。不然，挖掘的結果會差強人意。
（5） 數據變換：通過平滑聚集，數據概化，規范化等方式將數據轉換成適用於數據挖掘的形式。對於有些實數型數據,通過概念分層和數據的離散化來轉換數據也是重要的一步。
（6） 數據挖掘過程：根據數據倉庫中的數據信息，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、決策樹、規則推理、模糊集、甚至神經網路、遺傳演算法的方法處理信息，得出有用的分析信息。
（7） 模式評估：從商業角度，由行業專家來驗證數據挖掘結果的正確性。
（8） 知識表示：將數據挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現給用戶，或作為新的知識存放在知識庫中，供其他應用程序使用。
數據挖掘過程是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。不是每件數據挖掘的工作都需要這里列出的每一步，例如在某個工作中不存在多個數據源的時候，步驟（2）數據集成的步驟便可以省略。
步驟（3）數據規約（4）數據清理（5）數據變換又合稱數據預處理。在數據挖掘中，至少60%的費用可能要花在步驟（1）信息收集階段，而至少60%以上的精力和時間是花在數據預處理
H. 有哪些大學的哪些專業是與大數據有關的
一、開設了大數據的大學：
1、北京大學
大數據是一個新的專業，國內首次出現這個專業是在2016年的時候，當時新設這個專業的高校全國只有3所有，其中就有北京大學。
(8)數據挖掘大學專業排名擴展閱讀：
大數據專業主要課程
C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。
數據（big data）
指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
I. 想當數據挖掘工程師要報什麼大學專業
本科或碩士以上學歷，數據挖掘、統計學、資料庫相關專業。
熟練掌握專關系資料庫技術，具屬有資料庫系統開發經驗；熟練掌握常用的數據挖掘演算法；
具備數理統計理論基礎，並熟悉常用的統計工具軟體。
國內一批大學，211或者985最好。