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2020年QS世界大学学科排名发布，清华北大谁更厉害？
2020年QS世界大学学科排名发布，清华北大谁更厉害？
QS世界大学排名2010年得到了大学排名国际专家组（IREG）建立的“IREG－学术排名与卓越国际协会”承认，是参与机构最多、世界影响范围最广的排名之一，其与泰晤士高等教育世界大学排名、USNews世界大学排名、和世界大学学术排名被公认为四大较为权威的世界大学排名。2019年6月，英国高等教育资讯和分析数据提供商QS发布了2020QS世界大学排名1000强榜单，其中排名第一的是麻省理工学院，排名第二的是斯坦福大学，排名第三的是哈佛大学，其中麻省理工学院长居榜首。我国高校、尤其是清华北大在2020QS世界大学排名如何呢？笔者从三个方面来谈：
首先、战略上要藐视它，在四大榜中，QS是最不靠谱的。相比较而言USNEWS等三家还算稍微有点客观，QS把美、英、澳、港、台等地方高校抬的过高了。我们一起来看看QS的排名标准吧：学术领域的同行评价（院校机构是否受全球学术界重视）占40%；H-指数（院校机构研究人员的工作效率如何）占20%；单位教职的论文引用数（院校机构对其所在领域的科研活动具有多大的影响）占20%；全球雇主声誉（院校机构的毕业生是否受全球雇主青睐）占10%；国际教职工比例5%和国际学生比例5%！别的暂且不说了，单就前三个指标而言，就具有很大的主观性（认识上的偏差），例如香港和台湾的那几所破学校，有何脸面排在我们的复旦、上交、南大、浙大等前面，给我们提鞋都不够格，所以大家别太当真！
其次、战术上要重视它，存在即合理，起码我们的高校在这些方面做的还很不够。我们的高等教育必须要进一步解放思想“走出去”，到国际舞台上充分展示我们的业绩和能力，要让那些无知而又偏执的***真正了解我们；另一个方面我们也要切实看到差距，我们这样一个教育体量全球最大的国家，凭什么上杆子让别人来指手画脚、说三道四，我们的各个高校还得屁颠屁颠为别人所谓的“指标”而不择手段、甚至大打出手，例如去年山东大学让国人骂的狗血淋头的“学伴”事件。笔者的意思非常明显，我们既要正视差距，也不能老是被动等着别人来评价我们，我们应该有自己的权威性国际评价体系，比如教育部的那个学科评估，就非常好，笔者看可以进一步专业化和国际化，先在发展中国家兄弟们内部搞起来嘛！
再者，就清华与北大在QS上的排名来说，实在没啥好比较的，也真的很没劲。你就是在别人那儿得了冠军又如何？还不是别人说啥就是啥吗？就这么一个不靠谱的QS排名，让人耍得团团转，清华与北大都还争先恐后、乐淘淘地忙着显摆，咱们的“厚德载物，自强不息”到底哪去了？咱们的“思想自由、兼容并包”究竟哪去了？在QS上，排名16怎样，排名22咋啦？你们在国内还一直排名第一第二呢？两位同学谁来回答一下“钱学森之问”啊？搞那些虚头滑脑沽名钓誉的玩意儿也啥用！占尽国家大好教育教学***，有那个功夫还不如多去培养几位***级人物和更多的杰出人才，来报效祖国和报效人民呢！
综上所述，笔者认为，“2020年QS世界大学学科排名发布，清华北大谁更厉害”，这个问题特没意思，清华北大最好清醒一下自己，别让人家的标准耍得团团转，还在那儿自得其乐、傻乎乎的显摆，无愧于国人的期望、无愧于我们的教育才更重要，QS算个什么玩意儿！
2020年QS大学排名出炉了。国内高校莫不翘首以盼，比个高低，这个排行目前在全世界影响力还是很大的，和ESI不相上下。
这本次排名横跨5大学科群和48个学科，全球83个国家和地区的1368所高校都纳入评估。中国大学进步明显，共有118所大学的1066个学科入选全球600强（中国大陆84所，中国香港9所，***23所，中国澳门2所），188个学科进入全球50强。中国大学世界50强大学的数量连续五年提高，这种情况在排名史上还是首次出现。中国在学科排名前十和前二十中的数量也在增加。
那么国内顶级大学的表现如何呢，国内的清华大学和北京大学对这个排行榜有什么反应呢？
世界前十学科，清华大学又3个，北京大学有1个，清华大学成绩表现不错，能在世界前十名中有自己的一席之地，清华大学终于扬眉吐气。
显然清华大学对这个QS学科排行也非常看重，在***都挂出来了。不过清华大学耍了一个心眼，不是自己亲自报道，而是转载人民网的新闻，有点此地无银三百两的感觉。
世界前十的学科，清华大学共有三个，材料世界第9，环境科学世界第9，土木与结构工程世界第10，而北京大学只有一个现代文学，世界第9。
比2019年有比较大的进步。
这一比较，清华大学明显比北京大学厉害得多啊，清华大学都是工科，而北京大学是虚头巴脑的文科。
前20名学科，清华大学比2019年都有较大进步，其中电气与电子，建筑学，化工，计算机，机械与航空，物理系与天文学，统计学与运筹学，数学都是国内第一。
不过咱也要看出，世界前50名学科，清华大学比北京大学要少，北大32个，清华22个
北京大学官方对这次QS学科反应也很积极，不过也和清华大学一样，我自己不说，我来个转载第三方报道。
从报道看，北京大学实力雄厚，突出了世界前50名，北京大学比清华大学要厉害的多。
另外北大最著名的光华管理学院也挂出了这个QS学科排行。
北***学院也第一时间赶紧报道。明显北大很在乎国外怎么看北大的学科实力，清华也是这样。
为何北大清华很看重这个QS学科排行呢，因为清华北大在国内是绝对的TOP2了，所以现在已经着眼于国际影响力，所以对国际大学学科排行非常在乎。、
当然从QS学科排行也可以看出，清华北大在国家影响力也越来越大。中国高校实力越来越强大。
老铁们，你们怎么看呢？
学习数据分析必备的技能有哪些？
我觉得要想学好数据分析有6个步骤：
第一，要学会懂业务，大数据分析人才需要熟悉行业业余发展与知识，公司业务及产品流程，并有自己独特的见解。
第二，要学会懂管理。搭建数据分析框架的要求，确定分析思路，运用营销，管理知识来做指导，另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的建议。
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第四，要学会懂工具，数据分析技术是实现数据分析方法理论的技术支撑。
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当然，我觉得想要学好数据分析不是一朝一夕的，是要自己长期坚持学习才能有收获，光环大数据这方面就做的挺好的，课程也是实时更新，根据市场迭代更新，是一个不错的[_a***_]。
2021qs世界大学总排名？
2021年6月，英国高等教育资讯和分析数据提供商QS发布了2022年QS世界大学排名1200强榜单，其中排名第一的是麻省理工学院，排名第二的是牛津大学，排名第三的是斯坦福大学、剑桥大学，其中麻省理工学院长居榜首，
1 麻省理工学院 美国
2 牛津大学 英国
3 斯坦福大学 美国
3 剑桥大学 英国
5 哈佛大学 美国
6 加州理工学院 美国
7 帝国理工学院 英国
8 苏黎世联邦理工学院 瑞士
8 伦敦大学学院 英国
10 芝加哥大学 美国
11 新加坡国立大学 新加坡
12 南洋理工大学 新加坡
13 宾夕法尼亚大学 美国
14 洛桑联邦理工学院 瑞士
14 耶鲁大学 美国
16 爱丁堡大学 英国
17 清华大学 中国
18 北京大学 中国
19 哥伦比亚大学 美国
20 普林斯顿大学 美国
项目数据分析师（CPDA）要不要考？
CPDA是有很大的含金量的，
CPDA前景：
项目数据分析师”专业技术培训考核（简称CPDA）。CPDA是我国在新经济时期出现的新兴职业群体，它所涉及的专业知识虽然在国际上盛行，但在中国还是一个全新的学科。
市场需求的根本转变，导致各行各业对项目数据分析专业人才需求的不断攀升。无论是***部门的招商引资，证券的分析预测和投资管理；基金产品的设计和营销管理组合；还是银行体系的各项放贷业务；甚至于各大企业对投资项目审批、决策等，都需要有一套行之有效的评估体系，用大量精准的行业数据和使用各种价值评估模型来科学判断项目的可行性。可以说，中国的金融投资市场和各大企业对项目数据分析人才求贤若渴。
据国家信息产业部有关数据显示，目前全球有超过20万名注册项目数据分析师，但在中国，仅仅3000余名。这个数字对于中国巨大的人才需求来讲，无疑是杯水车薪。预计在今后5年内，我国将急需至少60000名持有CPDA证书的专业数据分析的人才。供不应求的CPDA专业人才，被业界认为是十年内最有“钱景”的金领职业。自全国首家项目数据分析评估事务所于2005年通过国家工商局的正式批准并允许设立，至今国家各地工商局已批准成立十一家项目数据分析师事务所，对外开展项目融资、项目数据处理、投资项目策划、社会经济咨询、投资中介服务等业务。项目分析事务所的纷纷成立，标志着CPDA行业初具规模。 “项目分析”作为我国全新的咨询服务行业，正在以科学、严谨的态度和内涵打动中国的企业界。未来的中国项目数据分析市场，将以项目数据分析师专业协会和下级咨询机构(如事务所、各地管理机构)为平台，集中众多项目数据分析师个人智慧，面向全国企业拓展咨询业务；目前项目投资咨询市场在国内每年近百亿美元的市场分额，市场潜力巨大。
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嗯，在我个人看来大数据分析用什么工具比较靠谱这个问题的话，没有绝对的权威性，或者说是一个可参照的一个方式去分析这个问题。为什么呢？因为大数据的大和小，没有一个绝对的控制性和一个绝对的参考值，那就意味着什么是大？因此，结合这个问题呢，我们做出以下的回答：
第一，常见的企业使用的大数据分析工具是微软自带的工具，其中包含Excel、Access等等自带的数据库。简单的对数据进行整合和筛选。以及获得的数据源提供的也是这样的格式。那么常见的数据格式有XLS、XLSX、CSV等格式。当然，我们常见的Excel受限于可展现的数量应在65万作为极限。但是确实许多中小企业常用的首选工具。加上成本非常的低廉。所以受众面积是最广的。
第二，常见的储存工具数据库应该是MYSQL、SQL等数据库。这些数据库操作简单，存储的量可以非常的大，关联性非常强。取用起来非常的容易等特性。要求也比较简单。因此运用非常的广泛和实际。
第三，结合数据库而进一步的可视化。例如框架和数据组的Hadoop、MongoDB等等，应用于数据可视化，和数据结构化的，开源工具。
第四，以上的工具都是用于数据储存和数据的，结构化可视化。那么数据分析必然要有开源的数据。因此，这个数据的获取才是重点，至于如何去分析，我觉得各有所长。各有所不同追求。因人而异，最终而求同。
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