Ⅰ 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
Ⅱ 伯明翰數據科學和統計學哪個好
數據科學較好。
數據科學， 顧名思義即數據相關的科學研究， 它是一門利用數據學習知識的學科， 包含兩方面--用數據的方法來研究科學和用科學的方法來研究數據。
統計學是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化分析、總結，做出推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。
Ⅲ 統計學和數據科學有什麼區別
統計學（statistics）是比較傳統的學科，一般包括參數估計、假設檢驗、回歸分析、生存分析、因子分析、時間序列、非參數統計等。
數據科學（data science）：數據科學其實也會大量運用統計學的模型，但它更偏向於運用現代的機器學習（machine learning）模型，比如支持向量機、決策樹、深度學習等，更偏向結局大樣本（如互聯網、人工智慧）的問題，計算量非常龐大，通常藉助於GPU等手段。
Ⅳ 統計學和大數據哪個專業好
一個偏理論，一個偏工程
學統計學學好了，可以往演算法往機器學習方向發展
大數據學好的話，開發能力會比較強，通常往數據倉庫數據清洗方向發展比較多
能力要求答案是統計學更高一些，因為都是數學理論
Ⅳ 數學與應用數學、信息與計算科學和統計學哪個專業比較有前途
其實這三個專業都很好，不過本科就業相對難度比較大，需要研究生轉專業方向才好建議，而且這三個專業在研究生階段是很多功課專業都非常喜歡的，接受度高，比如計算機，材料，電子，金融等等都需要，下面簡單介紹下三個專業的區別。
一、數學與應用數學.
數學與應用數學專業培養掌握數學科學的基本理論與基本方法，具備運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力，受到科學研究的初步訓練，能在 科技 、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高級專門人才。
數學與應用數學專業屬於基礎專業。無論是進行科研數據分析、軟體開發，還是從事金融保險，國際經濟與貿易、化工制葯、通訊工程、建築設計等，都離不開相關的數學知識。可見數學與應用數學專業是從事其他相關專業的基礎。隨著 科技 事業的發展和普及，數學專業與其他相關專業的聯系將會更加緊密，數學知識將會得到更廣泛的應用。
主幹課程
分析學、代數學、幾何學、概率論、物理學、數學模型、數學實驗、計算機基礎、數值方法、數學史等，以及根據應用方向選擇的基本課程。
主要和計算機科學與技術聯系比較緊密。
二、信息與計算科學專業（Information and Computing Science）原名」計算數學」，1987年更名為「計算數學及其應用軟體」，1998年教育部將其更名為「信息與計算科學」，是以信息領域為背景，數學與信息，計算機管理相結合的數學類專業。該專業培養的學生具有良好的數學基礎，能熟練地使用計算機，初步具備在信息與計算機科學領域的某個方向上從事科學研究，解決實際問題，設計開發有關計算機軟體的能力。
專業方向
信息與計算科學專業為理科專業，包括信息科學與計算數學兩個方面。方向一是以計算機科學方面為主，數學方面為輔；方向二是以數學方面為主，計算機科學方面為輔。
主要課程
數學分析、高等代數、解析幾何、概率統計、數學模型、離散數學、模糊數學、實變函數、復變函數、微分方程、物理學、信息處理、信息編碼與信息安全、現代密碼學教程、計算智能、計算機科學基礎、數值計算方法、數據挖掘、最優化理論、運籌學、計算機組成原理、計算機網路、計算機圖形學、c/c++語言、java語言、匯編語言、演算法與數據結構、資料庫應用技術、軟體系統、操作系統等。
這個專業主要上解決計算機軟體設計方面的演算法問題，主要偏數學。
三、統計學
統計學是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化分析、總結，做出推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。
它被廣泛的應用在各門學科之上，從物理和 社會 科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。隨著數字化的進程不斷加快，人們越來越多地希望能夠從大量的數據中總結出一些經驗規律從而為後面的決策提供一些依據。統計學專業不是僅僅像其表面的文字表示，只是統計數字，而是包含了調查、收集、分析、預測等。應用的范圍十分廣泛。
主幹課程
數學分析、幾何代數、數學實驗，常微分方程，復變函數，實變與泛函、概率論、數理統計，抽樣調查，隨機過程，多元統計，計算機應用基礎，程序設計語言，數據分析及統計軟體、回歸分析，可靠性數學，實驗設計與質量控制，計量經濟學，經濟預測與決策，金融數學，證券投資的統計分析，數值分析，數據結構與演算法，資料庫管理系統，計算機網路系統，系統分析與軟體設計。
該專業應用廣泛，學習難度超過上面兩個專業，將來發展前景也不錯，比如大數據方面就需要非常多的統計學專業人才。
數學與應用數學、信息與計算科學和統計學三個專業中哪個更有前途？這個問題不同的人會有不同的答案，要結合自己的興趣及特長去選擇專業。就目前來看， 時下最火的方向無疑是 人工智慧（AI）和大數據 ，但這兩個方向必須達到一定的高度才有前途 。
三個專業之間的關系
這里需要指出的是 ：數學與應用數學中的二級學科概率論與數理統計與統計學還是有一定區別的。數學與概率論與數理統計分為概率論和數理統計兩個方向，更側重於理論方面的學習；而統計學更側重於應用方面。
招生情況： 現在各高校按大類招生，以上三個方面都屬於 數學大類， 有的學校 甚至還設有金融數學專業方向。
按大類招生培養特點： 前兩年不分專業，統一學習數學類基礎課程和各專業的入門課程，主要課程有：數學分析、高等代數、解析幾何、常微分方程、概率論、數理統計、實變函數、數值分析等主幹課程。 後兩年學校會根據各專業設定人數，綜合學生前兩年的基礎課程成績及學生志願完成幾個方向的分流。
數學與應用數學特色及優勢
數學與應用數學專業培養具有扎實經典數學的基本理論和基本方法，具有較高的現代數學修養、較高的數學思維能力、較廣泛的應用數學基本知識和一定的計算數學知識。
我就是數學專業畢業的學生，我認為這個專業很不錯。當然數學專業的課程都很難，除了一些專業基礎課，還會有很多數學中比較難的課程，比如泛函分析、點集拓撲、近世代數、復變函數、偏微分方程等。
從就業來看 ： 如果你不想深造讀研，你可以選擇進中小學當一名數學老師 ， 如果你讀研的話，可選的方向也有很多 。除了基礎數學的研究生研究各種純理論的數學方向，應用數學及概率論等幾個二級學科的研究方向有很多，如信息類的、統計類的、金融類的都可以。
上圖是全國各高校數學與應用數學專業的行業分布圖，可以看出從事教育、培訓和科研的人佔了最大部分，其次是計算機軟體行業和金融投資行業。
數學與應用數學的優勢是： 升學和就業可選的項是最多，最靈活的。
信息與計算科學專業特色
信息與計算科學，原名計算數學，屬於數學與應用數學的一個分支，隨著信息科學的高速發展，很多學校的計算數學更名為信息與計算科學。
信息與計算科學主要培養具有良好數學基礎及數學思維能力，掌握信息與計算科學的理論基礎、具有科學與工程計算及信息處理能力，具有較強的演算法設計、演算法深吸與編程能力的復合型人才。
主要課程： 包括運籌學、數據結構、微分方程數值解、信息理論基礎、資料庫原理、復變函數、泛函分析、博弈論等。
需要強調的是： 信息與計算科學與計算機相關專業相比，更強調的是利用數學思維得到問題解決方法，側重演算法方面；而計算機各專業更側重於計算機語言方面。
從全國信息與計算科學的就業分布來看，畢業生的主要去向是計算機軟體行業、其次是IT服務、通訊和電信等方面，而從事教育行業的較少。
這個專業的特點是： 工資待遇好，但工作強度較大、知識更新快。
統計學專業特色及優勢
統計學是數據科學的三根支柱之一，主要任務是建立模型和數學分析、軟體應用、嵌入適當的統計學習方法。
後兩年主要課程包括：隨機過程、回歸分析、統計軟體及應用、時間序列分析、多元統計分析、非參數統計及統計計算。
專業優勢： 隨著信息技術的發展，我們的已經進入大數學時代，各行各業的海量數據，急需從海量高維數據中提取有用的信息來解決實際問題，因此，對大數據的統計人才有大量的需求。
從全國統計專業大學生就業的行業分布來看，畢業生的主要取向 就業情況並不十分明朗，有45%的學生 是其他行業，去往金融、投資行業的的人只佔了畢業生的11%，然後就是房地產7.36%，從事教育類行業的更是只有3.48%。
我的看法： 統計類專業雖然是個很好的轉業方向，但是對專業知識要求比較高。如果從事大數據相關行業，除了必備的統計方面的知識，還需要精通計算機相關的數據挖掘等方面的知識。如果本科畢業不進行深造的話就業面較窄。
總結
這三個方面都是有很好的前途，但不同的專業就業方向不同。總體而言，數學與應用數學專業從就業和升學來看更為靈活，可選的面更廣；從薪金收入來看，信息與計算科學更好一些，但這個行業工作強度較大；如果選擇統計學專業，建議讀研和博士，那樣的話就業前景非常光明。
以上是我的個人觀點，不當之處歡迎指正！我是數學漫談——專注數學教育，傳播數學文化，期待您的關注！
數學與應用數學，信息與計算科學是一級學科數學下的二級學科，統計學是理學一級學科。
都是理學，所以這三個本科專業都偏理論基礎。按國外本科通識教育與本科教育目的來看，學理科是未來從事學術研究與應用研究最好的選擇。
無論是計算機理論還是應用，人工智慧理論還是應用，其核心科學就是數學。
哪個專業更適合自己，要看未來自己學術與職業生涯的選擇，最好繼續攻讀研究生，確立方向：繼續從事數學理論與應用研究或教學可選擇數學與應用數學；
未來想從事計算機軟體開發或信息處理編碼安全方面的應用開發可選擇信息與計算科學；
如果想從事金融、經濟統計，生物醫學統計，大數據處理，人工智慧機器學習等方向的理論或應用可選擇統計學。
學習是永無止境的，同時職業方向與學術方向也是隨環境與要求可以不斷變化的，學這三個專業都是不吃虧的。從某種意義上說是最理性智慧的選擇。
因為這三個專業的側重點都不一樣，所以在選擇這三個專業的時候，一定要對自己未來干什麼有個初步的規劃，也要對自己的數學能力有個明確的認識。
信息與計算科學這個專業應該是三個專業裡面比較難的，它主要側重數學，但是也有30%的科目是計算機， 數學要學的內容都比較難，學的數學分析，高等代數，統計學，復變函數與泛函分析，多元數學等；以後的就業方向主要是計算機方向，如開發，數據挖掘等，也有部分去做金融分析，剩餘的一部分乾的不是學的內容，去做其他方面了。
在公務員的招聘要求中，這個專業在寧夏省考中作為計算機大類專業招聘，但他實際上是理學類，在所限專業中，幾乎很少見僅限信息與計算科學專業考生報考，在國考中，這個專業有點不倫不類，不在計算機大類中，國考幾乎沒有可以報考的。
數學和應用數學學習難度相對信息與計算科學專業還行，學的數學核心內容還是分析學，代數學，幾何，統計等；但在培養的過程中側重應用，尤其是利用數學軟體比如MATLAB去解決實際問題，這是培養的側重點。
統計學相對比較專了，主要室利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化分析、總結，做出推斷和預測，為相關決策提供依據和參考；學習的難度也不小，統計學專業主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，培養具有良好的數學或數學與經濟學素養，掌握統計學的基本理論和方法，能熟練地運用計算機分析數據，能在企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作的高級專門人才。 在公考中統計部門招聘要求大多數都是統計學專業畢業，所以競爭相對沒有不限專業和計算機專業的大。
數學與應用數學、信息與計算科學和統計學哪個專業比較有前途？這三個專業中， 最理論的是數學與應用數學，其他兩個都相對傾向於應用 。
接下來繆老師分別介紹一下這三個專業。
一、數學與應用數學
這個專業，主要就是 純粹的數學研究 ，理論特別強，也特別吃天賦。從另一個角度來看，這個專業也是三個專業中相對比較枯燥的，如果未來想要從事專門的數學研究，這個專業非常適合你。在 別人眼中相當無聊的東西，在你的眼中卻充滿了趣味性 。
這個專業的課程，有高等代數、幾何學、科學計算、抽象代數、復變函數、泛函分析、常微分方程等等。
想要學好這個專業， 對數學沒興趣你學不來，邏輯思維能力、運算能力、圖像想像力這些也同樣重要 。而 更加重要的是踏實的精神 ，做研究不能急功近利，需要靜下心來慢慢的把基礎打牢。
這個專業走出來的孩子，真正從事數學研究的比例並不大，很多考研時候選擇了工科的專業，也有不少走近了經濟和金融的大門。
二、信息與計算科學
這個專業，是 數學與計算機的綜合體 ，數學方面不像數學與應用數學研究的那麼深，計算機方面也不想計算機類的專業學習的那麼深。
這個專業的 專業課，有很多跟數學和應用數學相同 ，但是類似圖形圖像處理、數值演算法應用等方面，是需要單獨學習的。
想要學好這個專業，除了 對數學的興趣濃厚之外，還需要你的動手能力強，思維嚴謹，喜歡數學的計算機應用 。
學習信息與計算科學的孩子，從事數學研究的更少，能從教的做了老師，能憑借計算機方面的應用走入IT行業也是不錯的選擇，尤其是數學+編程，算得上是核心素質之一，去保險行業做精算或者金融產品設計，也是高薪崗位。
三、統計學
與應用統計學不同，統計學這個專業，也 相對偏理論而遠離應用，主要研究統計的理論和方法 。新興專業中的大數據專業，有很多的根植於統計。
課程方面， 統計學是必須要學習高等數學和線性代數的 ，其他課程，還有概率論、多元分析、回歸分析、抽樣調查、生物統計、實變函數、隨機過程、時間序列等等。
統計學是一個需要深造的專業，僅僅 本科的課程很難入門，更別說應用了 。想學好統計學，需要有良好的數理基礎，動手能力也同樣重要，同時面對現實生活中的復雜問題，需要一定的溝通和協調能力。
數據在這個 社會 上變得越來越重要，數據越大，學統計學的孩子就越有用武之地。在 投資領域、保險領域、科學實驗、咨詢調查領域 ，都活躍著統計人的身影。
我是「大學活地圖」繆登峰老師，歷盡十年考察千所大學，歡迎關注。
作為數學與應用數學專業本科畢業，應用數學專業博士，我建議除了極少數數學大牛，可以先考慮學統計，不那麼難，就業前景較好。
我認為是應用數學。人的知識用不到應用上，知識價值就大打折扣了。我認為應用數學領域有很多問題可以研究。
有的所謂數學知識應用了300多年，但卻是錯的。題主可以看一看，以下說的文章內容僅涉及數學極限知識。
錯誤的連續復利計算存在300多年了，雅克布.伯努利稱這種錯誤的計算方法為連續復利法。這種錯誤方法現廣泛存在於國內外經濟數學、金融學、貨幣銀行學、工程經濟學、財務管理、衍生工具等多門課程中，僅我們查到的這種教材就有800多種。2018年11月在《金融經濟》雜志上發表了文章《連續復利錯誤面面觀》，文章摘要中指出」1997年諾貝爾經濟學獎評委會沒有看到連續復利的錯誤」。
我1988年在《數學的實踐與認識》上有文章《關於所謂增長率的連續計算問題》，文章第一次指出連續復利計算是錯誤的。
中國知網，網路都可看到這些文章，但這廣泛流行的錯誤至今改不掉。
數學有著廣泛應用 ，數學應用必須緊密結合實際。
我是一個IT從業者，站在互聯網角度分析，說實話這幾個專業都很好！
人工智慧和大數據就需要的就是這樣的專業，出來在IT行業找工作也容易！而且很有優勢
還要看你讀的哪個學校
這三個專業應該都有前途。如果硬要比較的話。可能是信息與計算科學。我兒有幸就是此專業。