大數據和人工智慧哪個工資高

1. 人工智慧電子信息大數據碩士薪資

人工智慧電子信息大數據碩士薪資，大數據及人工智慧薪資整體高企，平均固定年薪達38萬。薪資溢價尤其明顯，起薪突破19萬每年，高出互聯網普通技術人員134%。

2. 既然現在大數據入門的門檻不高，為什麼薪酬普遍還不低呢

作為一名計算機專業的教育工作者，目前也在帶大數據方向的研究生，我來回答一下這個問題。

首先，當前大數據領域的崗位附加值確實比較高，不僅演算法崗的待遇比較高，開發崗和運維崗的待遇也相對比較高，原因主要有三點，其一是大數據領域的人才缺口比較大，其二是IT互聯網行業對於新技術更敏感，其三是大數據領域的價值空間大。

從技術成熟度的角度來說，大數據的技術體系已經比較成熟了，目前大數據已經開始進入到了全面落地應用的階段，在工業互聯網的推動下，大數據的落地應用會全面加速，這個過程必然會釋放出大量的人才需求，這是推動大數據相關崗位薪資待遇提升的一個重要因素。

從近幾年研究生的就業情況來看，更多的同學會選擇從事開發崗，雖然演算法崗的待遇往往更高一些，但是競爭也非常激烈，除了計算機專業之外，數學和統計學專業的同學也對演算法崗比較感興趣，而且從整體的崗位數量來看，演算法崗也沒有開發崗多，這就導致很多同學會退而求其次。

大數據開發崗對於從業者的要求確實並不算高，但是由於大數據開發崗涉及到的內容比較多，所以要想從事大數據開發崗位，通常需要一個系統的學習過程，學習周期也更長一些，一方面需要學習編程語言，另一方面還需要系統學習大數據平台的相關知識。從這個角度來看，大數據開發崗位還是具有一定門檻的。

對於當前學習計算機、大數據相關專業的同學來說，一定要做好兩手准備，除了要重視數據分析知識的學習，還要重視開發能力的提升，這會明顯拓展自己的就業面。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！

近幾年，大數據不可謂不火，尤其是2017年，發展大數據產業被寫入政府工作報告中，大數據開始不只是出現在企業的戰略中，也開始出現在政府的規劃之內，可以說是互聯網世界的寵兒。

據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬，越來越多人加入到大數據培訓，都希望在大數據培訓機構中學習最前沿的知識，找一份不錯的工作。

大數據產業的背景

據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

大數據就業方向

大數據畢業之後的主要從事工作舉例如下：

1.大數據開發工程師

基礎大數據服務平台，大中型的商業應用包括我們常說的企業級應用(主要指復雜的大企業的軟體系統)、各種類型的網站等。負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序。

2.大數據分析師

負責數據挖掘工作，運用Hive、Hbase等技術，專門對從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。以及通過使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，對數據進行數據可視化和數據呈現。

等等

大數據就業的錢景(薪酬)

大數據開發工程師

北京大數據開發平均工資： 30230/月。

數據分析師

北京數據分析平均工資： 10630/月，取自 15526 份樣本，較 2016 年，增長 9.4%。

Hadoop開發工程師

北京hadoop平均工資： 20130/月，取自 1734 份樣本。

數據挖掘工程師

北京數據挖掘平均工資： 21740/月，取自 3449 份樣本，較 2016 年，增長 20.3%。

演算法工程師

北京演算法工程師平均工資： 22640/月，取自 10176 份樣本。

目前，大數據人才數量較少，但是在數據驅動的未來，大數據人才市場勢必會越來越大，而現在僅僅是大數據起步的初級階段，現在入行正是恰逢其時。

3. 數據科學與大數據技術、計算機科學與技術、人工智慧，三個誰好

作為一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，大數據、計算機科學與技術和人工智慧這三個專業都屬於當前比較熱門的專業，從專業本身的設置來看，大數據專業更偏向於大數據領域的專業人才培養，計算機科學與技術專業更注重學生知識結構的全面性，而人工智慧專業則主要以培養人工智慧領域的人才為主。

從當前行業領域的人才需求情況來看，在研發領域，當前大數據和人工智慧人才的需求量比較大，所以目前相關方向的研究生往往有較強的崗位競爭力，薪資待遇也比較高，但是在行業應用領域，目前更需要實踐能力比較強的開發人才。所以，如果當前選擇大數據和人工智慧專業，最好要繼續讀一下研究生。

計算機科學與技術專業是比較傳統的計算機專業之一，該專業比較重視學生基礎知識的培養，所以未來學生的崗位適應能力還是比較強的。如果未來要明確在IT行業內發展，本科階段選擇計算機科學與技術專業是比較穩妥的選擇，未來的選擇空間也會比較大，讀研時也可以向大數據和人工智慧方向發展。

大數據專業雖然開設的時間並不長，但是由於大數據技術體系相對比較成熟，所以學習大數據專業也會有一個比較系統的學習過程。大數據目前正處在落地應用的初期，所以目前大量的崗位還集中在平台研發相關領域，所以人才需求也以研發型人才為主。大數據是典型的交叉學科，涉及到數學、統計學和計算機三大部分，所以選擇大數據專業還是相對比較辛苦的。

人工智慧專業目前僅有一小部分高校在本科階段有所開設，而且由於人工智慧專業的學習難度相對比較大，所以選擇人工智慧專業的學生要具有較強的學習能力。相對於計算機科學與技術專業和大數據專業來說，選擇人工智慧專業需要付出更多的努力，學習的壓力也相對比較大。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

三者其實是相輔相成的，也是不可割裂的，舉個例子，要實現很多功能，都需要用到著三種技術：

1、電話機器人

基於多輪對話、語音識別、語音合成、語言理解等多項自研技術引擎，可實現多種可選音色自主呼入、呼出功能、媲美真人對話體驗，支持打斷、智能人工轉換、實現低成本、高效率精準觸達。

2、智能坐席系統

智能人機融合的工作模式，動態分類、智能調度、減少等待、同時充分發揮人工客服服務優勢，提升服務效率及滿意度；智能預判用戶是否已完成溝通，從隊列中主動接入更多用戶；高峰時段，可自動調整伺服器策略保證服務可用性。

3、坐席智能輔助

話術實時推薦、深度人機融合，幫助客服新手快速熟練業務，提升服務效率；基於多項智能語音、語言技術的實時質檢，對違規行為及時提醒，降低服務風險；同業務場景導航，關鍵節點遺漏提醒，建立服務標准，提升服務質量。

4、智能質檢

基於語音識別、語言理解等多項核心技術的主動通話質檢，無需人工干預；全量智能質檢，全面檢測服務質量，自動生成報表；智能數據分析，違規行為分析，自動生成建議，提升服務質量；服務話術沉澱，機會線索挖掘。

5、全渠道接入

全渠道客戶接入，涵蓋網頁、APP、微信公眾號、H5、小程序等渠道，實現不同渠道用戶的統一服務與管理，實現客服工作的標准化、可視化。支持文字、圖片、表情等多種類型富媒體消息。

5、工單管理系統

改變傳統工單系統的股優化流程限制，客服人員可根據實際情況自行創建、轉交等，更加靈活人性化，符合實際工作所需。一鍵實現跨部門工單流轉，促進多部門協同，提升問題響應速度與解決效率。

6、文本機器人

基於深度學習的語義級理解及知識庫，機器人擁有強大的理解能力，能夠實現文本城市的精準回復，單輪多輪交互，減緩人工客服壓力，提升服務效率。

7、智能CRM

支持對接內部CRM系統獲得數據，實現對客戶資料的智能標簽化管理，提醒、建立動態化、數學化客戶檔案。將客戶服務與後續管理形成一體化，沉澱有效數據，便於公司統一管理，跟進、監管，提升轉化率。

8、智能監控

對服務過程的實時監控，可自定義設置關鍵指標，觸發後實現智能提示、警告或轉人工干預，實現對服務過程的智能監控，是服務過程趨於高標准，合理高效的調配企業內部資源。

簡單粗暴一點吧！想要對比哪個專業好，首先要了解這個專業本身。如果連了解都不知道，又怎麼能夠對比出來呢？

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數據科學與大數據技術屬於統計學范疇。人工智慧是一個復合型的交叉學科，本科上他的專業性質並不突出，和計算機專業大致相同，只不過多了一些其他專業的課，但是計算機學的也不深入。如果能夠考研繼續學習，然後選擇方向的話，這幾個專業都是不錯的，因為人工智慧的基礎，就是大數據在支持。用好您家裡的「文昌位」，和孩子的生辰的「文昌星」，擺上一套能旺文昌的文昌筆，學習就能進步，提升學習運氣和考試運氣，早日「開竅」。

在我看來，三門學科的特點：

1 雖然我只是一個測試，但前兩個學科的相關知識，我基本上都學過一些，屬於易學難精的那種，而人工智慧相關領域的教程，因為我數學差，所以完全聽不懂

2 前兩者畢業之後，工作競爭大，但好在崗位比較多；後者崗位較少

（找工作時，看到面試表格，發現大數據的面試者特別多，人工智慧僅僅兩三個）

數據科學與大數據技術，人工智慧，計算機科學與技術三個專業都非常好，都有著強大的生命力和廣闊的發展前景。考生可以根據自己的興趣愛好，以及人生職業生涯規劃進行選擇。

數據科學與大數據技術，人工智慧是計算機科學技術的不同的研究方向，在經濟， 社會 ， 科技 ，軍事，應急救援。氣象災害預報，農業生產，公安情報，醫療衛生，文化教育等領域都有著廣泛的應用。人工智慧已經深入到了我們生活的各個領域，推動了生產力的蓬勃發展；大數據科學與技術通過挖掘，整理，分析，能夠准確地提供某一領域的概率發生的基本情況，能夠便捷方便的為人們提供相關領域的專業服務，為人們科學的預測和精準的研判以及決策提供科學的依據，因此，這些專業都是具有強大生命力的專業，都是在未來相當長的時間內具有廣闊發展前景的專業都非常好。

計算機科學與技術專業要求學生具備相當深厚的物理知識。數學知識，還有比較強大邏思維推理能力。學生如果要報考計算機科學與技術專業，可以選擇報考北京大學，清華大學，東北大學，上海交通大學，中國科學技術大學，戰略支援部隊信息工程大學，東南大學，電子 科技 大學，北京郵電大學，西安電子 科技 大學等院校。

謝了！三個技術應用到_恰到好處_適可而止_都好！過於依賴_都不好！為什麼？因為，能源 科技 體系的坍塌_將導致與這三個技術相關聯的一切產生_多米諾骨牌效應。呵呵，後悔，都來不及了！你說是不是呀？一棒子打回原始，你願意嗎？

個人覺得本科階段分這幾個專業容易讓人混淆，建議先學計算機科學與技術這類寬口徑專業，後期進一步選擇。但是不管啥專業，把數學學好。

聽起來都很高大上的專業，相信自己的數學成績可以繼續深造。否則，霧里雲里，輕輕的來了正如輕輕的走了。

計算機專業好嗎？聽說就業一般，畢竟學計算機的人太多了，人工智慧怕本科生學不到什麼東西，還是大數據稍微靠譜一點

4. 人工智慧與大數據培訓就業哪個好

崗位多不多你可以直接到各大招聘網站看看，搜索一下兩個方向的職位就大概能了解了。其實好不好就業，主要還是看你個人學習的效果，技術學的好，能力又突出，在哪個領域都能受到企業青睞的。

下面簡單介紹下這兩個方向的就業前景：

人工智慧
是近年來較火的新興行業，市場也有一定的人才需求，發展前景還是不錯的，但是入行門檻較高，對於轉行者想要直接進入行業相對有一定難度。

大數據
行業人才稀缺，市場需求量大，而且覆蓋全行業，就業機會也多，發展前景還是相當不錯的。而且大數據行業人才薪資也普遍較高，2018年一線城市大數據開發人才月薪資15-20k。

這兩個行業可以說未來前途都是不錯的，在應用領域方面，目前大數據更為廣泛，落地性正不斷加強，行業和技術也相對來說都更成熟些。

大數據給予人工智慧足夠有價值的數據支持，人工智慧才之所以智能，所以相對於人工智慧，大數據的人才需求量更大一些，也就是說人工智慧只是大數據的一個應用方向。

另外，關於轉行學習，你的學歷是什麼，如果是大專以下不建議學習，企業招聘大數據人才對學歷是有要求的！最低統招大專學歷，而且證書是要學信網能夠查到的。

5. 大數據和人工智慧哪一個前景更好零基礎學習要多久

大數據和人工智慧在概念上是包含關系大數據和雲計算是實現人工智慧的左膀和右臂。你上計算機專業的大學的話，一般的話大數據專業4年就夠了，人工智慧的話還要讀研。

6. 大數據，雲計算，人工智慧專業哪個好

這三個專業的難易層度為人工智慧大於大數據，大數據大於雲計算。

如果你是專科可以學習大數據與雲計算，就不要挑戰人工智慧了，因為這個很看重學歷的。

那大數據和雲計算該學那一個呢?你可以從兩點考慮：

1.收入：大數據的工資高於雲計算

2.發展前景：大數據適應於各種行業，並且是未來人工智慧領域計算的基礎，所以在未來是可以長期發展下去的。

7. 人工智慧與大數據培訓就業哪個好

大數據和人工智慧都是現在熱門的IT行業，相比較大數據開發入門簡單一點，而人工智慧包含的知識很多。想學習大數據課程推薦選擇【達內教育】。該機構獨創TTS8、0教學系統，1v1督學，跟蹤式學習，有疑問隨時溝通。

1、大數據】和人工智慧是目前以及未來都非常有前途的行業。
2、大數據給予人工智慧足夠有價值的數據支持，人工智慧才之所以智能，所以相對於人工智慧，大數據的人才需求量更大一些，也就是說人工智慧只是大數據的一個應用方向。
3、大數據行業人才稀缺，市場需求量大，而且覆蓋全行業，就業機會也多，發展前景還是相當不錯。而且大數據行業人才薪資也普遍較高。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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8. 人工智慧大數據就業方向和前景

就業方向：

1、搜索方向：搜索是人工智慧的重要應用領域，目前初步實現的人工智慧產品例如小度、小愛同學、天貓精靈等，都是建立在智能搜索和語音搜索的基礎之上的。

工智能就業前景：

人工智慧目前是一個快速增長的領域，人才需求量大，相比於其他技術崗位，競爭度偏低，薪資相對較高，因此，現在是進入人工智慧領域的大好時機。研究還表明，掌握三種以上技能的人才對企業的吸引力更大，且趨勢越來越明顯，因此，IT技術人員在掌握一門技術的同時，需要適當掌握更多的技能!

9. 大數據和機器學習在同等條件下哪個工資更高

加班一樣多，
同等條件肯定是機器學習工資更高，因為機器學習是更高層的工作要求，對人的能力要求也更高，自然工資更多。但是崗位也少
大數據多是處理數據，做開發工作。