1. 国内大数据专业排名
专业排名说的是本专业在国内的排名，国内很多大学排名都无法提现到具体的专业在国内的排名位置，其实我们选专业，能够读到专业排名靠前的专业，也是很好的。
特别是一些具有行业特色的学校，这类学校有些可能不是985、211学校，但是这类学校有些专业在国内的排名甚至超过985、211的学校，在行业里的认可度很高，就业不输985、211大学。
2. 数据挖掘硕士专业大学排名
1.数据工程方向
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
2.数据分析方向
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
3. 大数据分析专业排名
这些年来，国内大学新闻学科的格局有一些变化，有逆袭也有衰落，但总的来说，老大一直是老大。我们通过最权威的学科评估数据来看一看，如果说一次评估还看不出来的话，我们就来看看4次的（学科评估一共做了4次）
第一轮：2002-2004学科评估
第二轮：2007-2009学科评估
第三轮：2012年学科评估
第四轮：2017年学科评估
前面几轮学科评估参评高校少一些，而第四轮的学科评估基本上可以看出来高校的排名情况。从这4轮结果来看，人民大学是当之无愧的霸主，清华大学、华中科技大学作为侧重理工科的学校，在新闻学专业也有非常强的实力。倒是像四川大学、武汉大学这类偏文的学校，没有在学科发展上更进一步，甚至没有保持住自己的原有优势。
就业情况
从就业来看，新闻学专业整体并不算热门，平均薪酬也算不上高。不过，新闻学在就业方面有很强的针对性，毕业生的第一份工作多数是选择传统媒体，比如包括报社、电台、电视台，职业就是记者、主持人、编辑等等。由于新闻学专业的先天优势，毕业生从事新媒体的人也不少，但一般都是先在传统媒体中磨炼几年，有一定工作经验和人脉资源后，再进入新媒体行业。还有不少人转行从事公关、文案策划等领域。总之来说，文字表达能力、新闻热点的捕捉能力、媒体运营能力，这都是新闻学专业的特长，在这些方面都有用武之地。
4. 大数据挖掘专业排名学校
这个专业从总体上看还是比较好就业的。随着社会发展，各种信息犹如火山爆发一般能量巨大，为了应对工作和生活需要，此时信息检索与数据挖掘专业就显得非常重要，可以极大地提高工作效率，实现信息利用目的，随着形势发展，这方面人才需求猛增，相信你会被就业市场看好的。
5. 数据挖掘专业院校排名
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。
（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
6. 数据挖掘与大数据分析专业
值得报考。
大数据管理与应用专业课程
微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。
女生学大数据管理与应用专业怎么样
1、从目前的大数据从业人数来看，女生确实比男生少，但仍然还是有女生的。
2、女生的感性认知在大数据工作当中将体现出更多的价值，其感性思维在工作中作用往往不可估量。
3、女生可不可以学大数据方向，最主要还是看个人的学习兴趣和学习能力，毕竟兴趣才是最好的老师。
7. 数据挖掘 专业
数据科学与大数据技术专业“前（钱）”途无量，学成之后可以从事的职业有：
1、Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，我们培训的重点对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有计划加入我们课程体系。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3、大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科对应岗位：大数据运维工程师三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8K以上，工作1年月薪可达到1.2W以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。