機器學習和大數據哪個方向好

Ⅰ 大數據，雲計算，人工智慧和機器學習該選哪個方向

這幾個選擇大數據和雲數據都可以，還是在這幾個當中去多試聽幾節課比較好，聽完以後感覺哪個適合自己學習，就去學哪個，選擇學這個，就業發展前景還是不錯的，許多企業都急需這樣的開發人才。

Ⅱ 大數據專業和計算機專業那個比較好

計算機專業比較好。

計算機科學與技術是國家一級學科，下設信息安全、軟體工程、計算機軟體與理論、計算機系統結構、計算機應用技術、計算機技術等專業。

主修大數據技術導論、數據採集與處理實踐、Web前/後端開發、統計與數據分析、機器學習、高級資料庫系統、數據可視化、雲計算技術、人工智慧、自然語言處理、媒體大數據案例分析、網路空間安。

發展前景：

在一份樣本有8000人的調查問卷表明，中國目前網路信息技術開發行業大部分的計算機專業人才主要集中在網路開發和軟體開發上，大約各占調查人數的32%和27%。

其他還包括15%左右的畢業生選擇從事網路測試技術方向的職業，以及有大約10%的畢業生選擇了網站優化和推廣宣傳方面的工作。

以上內容參考網路—計算機科學與技術

Ⅲ 學人工智慧和大數據哪一個能好一點

大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習大數據可以按照路線圖的順序，

學大數據關鍵是找到靠譜的大數據培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1.師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業大數據技術性，也許的技術專業大數據技術性則絕大多數來自你的技術專業大數據教師，一個好的大數據培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向大數據學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的大數據培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的大數據教師領導並由大數據培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。

Ⅳ 大數據，雲計算，人工智慧和機器學習該選哪個方向

個人覺得大數據方向還可以。從專業上說，數據挖掘數據分析用得上JAVA。行業上說，現在金融、電信、電商等數據量這么大，專業人員不愁工作機會。當然，大數據裡面也分很多種，技術上也要有人帶，有經驗就OK。任何事只要肯鑽，肯學。

Ⅳ 計算機專業和大數據專業哪個好

這個大數據專業是未來一個發展的方向，而計算機專業是一個永遠不過時的專業。而且更好找一些工作。

Ⅵ 大數據，雲計算，人工智慧和機器學習該選哪個方向

個人覺得大數據方向還可以。從專業上說，數據挖掘數據分析用得上JAVA。行業上說，現在金融、電信、電商等數據量這么大，專業人員不愁工作機會。
當然，大數據裡面也分很多種，技術上也要有人帶，有經驗就OK。
任何事只要肯鑽，肯學。

Ⅶ 計算機科學與技術、人工智慧和大數據哪個專業好（對女生來說）

計算機科學與技術，人工智慧和大數據哪一個專業適合女生？

說實話，只要是數學，物理好的，這幾個專業都適合女生就業《 關鍵問題是，就業環境中，存在的女性就業歧視 》

這幾個專業屬於熱門專業，除了計算機科學與技術相對成熟外， 人工智慧和大數據 是新興專業，並不是太成熟，還是在摸索階段，需要解決的問題還不少。

從女性就業上看，這幾個專業從理論上對女性不太有好，至少是工作強度上，我們在人工智慧方面占據絕對的位置，但是我們不否認我們的有利是靠 996完成的， 高強度的工作時間，確實不適合，不值得女性去拼搏，《 特別是女性到了婚姻階段，企業往往會找一些沒有道理的道理，來解決女性工作問題 》

當然我們也不能一概而論，在這些專業中女性期待成績的也不佔少數，只要你能適應高強度的工作壓力，應該比男性更容易取得成績。

其實在計算機科學技術專業中，適合女性的是網路安全。

這三個都是非常熱門的專業，根據2019年教育部公布的數據——在新增備案專業中新增最多的就是「數據科學與大數據技術」，全國共有196所高校爭相開設。其次是人工智慧類專業：機器人工程、智能科學與技術、智能製造工程。新增最多的審批專業是「人工智慧」專業，全國共有35所985大學獲得審批「人工智慧」專業首批建設資格。

計算機科學與基礎是一門研究計算機的專業。專業涉及面非常的廣，涉及到了計算機軟體，硬體，資料庫，操作系統，軟體工程等。如果將來打算考研往人工智慧大數據方向發展，我們建議在本科的時候，可以學計算機科學技術。

人工智慧專業可以理解為先要機器學習人類的語言、行為，再進行模仿為人類進行服務。目前開設的高校並不是很多，多為985工程重點院校，專業橫跨計算機、自動化、心理學、數學等學科。

大數據專業是計算機科學與技術跟數學、統計學的交叉學科，專業也會涉及到人工智慧的相關課程。要求對於資料庫，程序設計，計算機網路有足夠了解，同時對於數學的要求極高。

目前在這些專業裡面男女比例是比較失衡的，甚至有的專業會出現「和尚班」，沒有一個女生。如果女生從小對於計算機電子信息這一塊比較感興趣，那麼選擇了相關專業之後，將來就業的時候也會有一定的優勢。從團隊建設的角度來講在一些知名企業裡面也願意招收一些女生。

從三個專業來看，個人會推薦女生往大數據方向學習。但是大數據專業對於計算機和數學的要求非常高。本科階段，能夠把基礎學科學的扎實，這是最為重要的。考研就是對於職業生涯方向進行再一次的調整，熱門方向相應的門檻也會比較高一些。

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中國女性，有韌性，勤勞，聰明，善良，美麗，是世界上最偉大的女性，沒有之一！三個方向都適合中國女性，尤其是喜歡數學的中國女性！計算機最後發展的瓶頸在於數學！計算機科學與技術是基礎需要學習計算機原理，操作系統，數據結構，編程等！有了這個好的基礎，可以搞機器學習，深度學習，神經網路等，這是人工智慧的領域，人工智慧演算法需要大數據的訓練，才能形成相對穩定的預測模型！由此可見先學計算機科學與技術，其次是大數據，其次是人工智慧！當然可以只學計算機科學與技術，或者學前兩個，或者三個都學！我期待中國涌現出大量的計算機科學科學家！

人工智慧雖火，但眾多相關專業的研究人員都轉向人工智慧，競爭必激烈，從易就業易高薪的角度，人工智慧不是最佳選擇，再說你是女生，人工智慧更不適合，是因為工作強度的問題，建議搞計算機，將來做測試方向，相對輕松，薪水也不低

都可以，跟著你的心走就好了。

我簡單跟你說一下這兩者的不同吧。

1.計算機科學與技術 就是傳統的大學科，什麼都學，軟體、硬體、網路三個大方向，計算機組成原理，操作系統，代碼重構，C語言，C++，Java都是有的，不知道現在有沒有Python。

學這個可以系統性地了解一下計算機的東西，搞軟體也未必就接觸不到其他方向的東西了，起碼網路協議有時候還是非常重要的，搞大數據，那資料庫總得非常熟悉吧。

這個專業的好處就是全面，側重點在哪，主要想學什麼，自己定。

2.數據科學與大數據技術 是近些年新開的學科，主要學習內容是數學，統計，軟體三個方面的東西。除了計算機相關，還得學很多數學課程，統計的一些東西。

搞大數據其實也分好多場景和類別的，像是大數據開發工程師，那是妥妥的程序員，需要先學Java打好底子，然後學Hadoop搞大數據。還有些數據科學家是搞科研的，還有各種數據分析師，就是類似金融和各行各業的做分析的那些人才了，雖然也可能會用到編程的知識，但不一定是重點，也不一定都會學到什麼程度。怕是自己要多用點心，多努努力了。

3.人工智慧同理，女生與男生也同理。在編程這塊區別不大，不拼體力，主要看思維。

至於選擇哪個么，就看你是想系統性地學習一下計算機，打好基礎，還是想直接學大數據對口的相關東西了。或者人工智慧。

選計算機科學 就好好打基礎，自己分析查看以後做大數據開發需要用到的東西，把課程體系裡沒有的東西自己找資料來補上，自學，或者參加培訓，找人教，帶著做項目。

選大數據科學 就看看大數據都講什麼，自己想往哪個方向發展，看看企業，目標單位都要什麼技術。搞科研就多弄數學，編程就補計算機，統計就好好弄統計。想學好都是得自己下功夫的。

人工智慧也是同理。

不過211的學生嘛，挺優秀的了，自學能力OK的。知道怎麼做了，剩下的就去做就好了。

順便給你貼一下大數據的學習路徑吧，可能用得到。

如果需要學習線路圖或隨堂筆記的話，評論區給我回復111，找我就好了。

建議人工智慧，現在人工智慧人才十分稀缺，學這以後就業方便，收入高，而且要花的精力不會比另外兩個方向多很多

看樣子你是走不了研究路線的，建議計算機專業，做做產品設計、前端開發、項目測試及管理。人工智慧和大數據專業，不讀研讀博，不讀名校，打造不出核心競爭能力。

Ⅷ 大數據和人工智慧那個好學，學那個比較好就業呢

選擇一門學科學習，我們不能從哪個好學開始，我們得從自身的興趣和技能優點出發，做一個客觀的決定。下面我們先好好捋一捋大數據和人工智慧的概念和研究方向。

1、大數據

大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。

2、人工智慧

人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。

3、大數據與人工智慧

大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。

目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智慧也會相對比較容易。人工智慧涉及的領域非常廣泛，工業、航天、商業都有應用，並且已經深入人們的生活，打開手機中的Cortana或者Siri，這就是AI的產物。

分析讓大量的數據有了價值，機器開始懂得用戶想要什麼，可以預測未來的天氣和球賽的比分，這種人工智慧與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。具體來說，很多過去只有人能做的事情，現在更多的情況下能夠通過機器實現，典型的例子包括語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬體性能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。

4、兩者的未來發展方向

聚焦新零售

在最近的大數據和人工智慧的應用熱潮中，幾乎沒有哪個領域像零售業這樣可以讓企業受益。無論是沃爾瑪還是當地的母嬰店，各地的企業似乎都在利用這些技術來降低管理費用，同時擴大業務范圍。例如，客服人員可能會被人工智慧助理徹底取代，但更重要的是，零售商可以通過人工智慧跟蹤他們的庫存，而消費者的興趣很快就會發生革命性的變化。隨著越來越多的零售商將大數據和人工智慧應用到他們的商業模式中，預計這個行業現在可以利用人力和機器的力量來獲得更多的利潤。

聊天機器人應用越來越廣泛

Facebook，Skype和Slack等公司都在其服務中添加了聊天機器人，他們對消費者來說非常有趣，包括法律幫助熱線，技術創新讓聊天機器人越來越智能。這意味著它們可以為人們解析法規，通過有效的診斷來指導患者。

如果大數據繼續以目前的高速度增長，那麼預計在日前使用的社交媒體平台上將會有應用更廣泛的聊天機器人。這可能比人們想像得還要快，這些由 人工智慧技術 驅動的機器人可能會更加有效地與人們聊天，人們甚至可能無法判斷是否正在與另一個人交談。

人工智慧和雲計算的結合

隨著越來越多的企業採用人工智慧解決方案以應對其業務困境，其中許多公司將尋求加強其IT基礎設施，並將業務轉向雲端。隨著大數據應用者的規模越來越大，人工智慧越來越成為一種主流，隨之而來的數據需求將給企業的本地伺服器帶來更大的負擔，這意味著他們需要在別處滿足他們的數據需求。

雲計算非常適合幫助滿足和管理這些不斷增長的需求，因為內部部署的伺服器和數據管理對於企業來說變得過於混亂並且成本高昂。

更加智能的市場營銷

市場營銷是利用大數據的力量革命化的關鍵領域之一，通過梳理大量的數據，企業能夠比以往任何時候都更准確地針對特定的消費者，將廣告和交易直接發送到潛在消費者的郵箱或家門口。

隨著越來越多的公司試圖利用自動演算法來分類數據以找到潛在的客戶，人工智慧領域將受益於行業投資的增加。而實時定位可以為正確使用的公司帶來20%以上的銷售機會，這意味著採用人工智慧可以獲得十分豐厚的利潤。

暗數據的新紀元

隨著大數據的增長，利用暗數據獲得商業成功的機會也將隨之增加。所謂的暗數據就是企業正常商業活動期間搜集，處理，存儲的數據。但這些數據通常無法用於諸如分析，商業關系或者是直接變現獲利等目的。對於並不熟悉人工智慧和數據管理領域的許多人來說，這種數據不斷被證明是有用的。暗數據可能難以讓人理解，但隨著越來越多的企業投資人工智慧，這些迷惑可能就會消散，並導致人們對正在進行的數據革命的熱情更高。

Ⅸ 人工智慧和大數據哪個發展方向好

我覺得最重要的第一點，首先得問自己的興趣和能力所在，畢竟無論選擇哪個方向，可以支撐我們走下去的，都是興趣和能力。因此，我們來好好捋一捋這兩者的區別和聯系。
第一，大數據
大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。
第二，人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。
可見，相比大數據某，人工智慧涉及的領域更加高深和高端，因此知識含量也更高，學習起來也需要付出更多，對個人的數理和邏輯能力要求很高，不過兩者也是有聯系的。
一方面，人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。
所以啊，沒有必要太過完全區分開兩者，還是打好基礎，一步一個腳印學起來，唯有最佳之選。

Ⅹ 機器學習，大數據，信息安全未來學習哪個方向比較好

目前，大數據國家很支持，現階段的話大數據比較吃香，智能機器未來30年也是趨勢，具體要看你怎麼選了。信息安全未來也是重點！個人傾向大數據，Itjob祝你成就未來