大數據和晶元哪個方向好

1. 大數據和ai哪個方向好

大數據和AI都是當前非常熱門的技術方向，兩者之間也有很多交叉點。從就業前景來看，兩個方向都非常好，但具體哪個更好還要根據自己的興趣、能力以及市羨頃罩場需求等因素來考慮。

如果你對數學、統計學和編程比較感興趣，並且喜歡通過分析海量數據來發現商業價值或解決實際問題，那麼大數據可能更適合你。目前各乎余行各業都在積極應用大數據技術進行業務優化和創新。

如果你對機器智能、深度學習等人工智慧領域比較感興趣，並且希望通過構建模型實現自動化決策或兄鬧者開發智能產品，則可以選擇AI方向。隨著人工智慧技術不斷進步，在醫療、金融、安防等領域中也將會出現更多的應用場景。

總之，無論選擇哪個方向，都需要不斷學習並保持敏銳的洞察力與創新精神才能取得成功。

2. 大數據技術的就業前景和就業方向

大數據技術是當前非常熱門的技術領域之一，其就業前景非常廣闊。大數據技術可以應用於眾多行業和領域，例如金融、醫療、電子商務、物流、教育等。以下是大數據技術的就業方向：

1、數據分析師：負責通過數據分析提供業務洞察和建議，幫助企業做出決策。

2、數據工程師：負責搭建數據處理系統，包括數據採集、存儲、處理、展示等環節。

3、數據科學家：負責通過機器學習、數據挖掘等演算法技術，從大量數據中挖掘有價值的信息。

4、大數據工程師：大數據工程師負責設計、構建和維護大數據系統，包括數據倉庫、ETL（抽取、轉換和載入）過程以及數據流和數據處理管道。大數據工程師需要精通Hadoop、Spark、Hive、Pig等大數據技術和工具。

5、數據科學家：數據科學家通過分析大數據來發現業務問題和趨勢。他們需要深入了桐鉛解統計學、機器學習和數據挖掘，並使用工具如Python、R、SAS和MATLAB等來處理和分析數據。

6、數據分析師：數據分析師負責收集、處理和分析數據，並將結果用於業務決策。他們需要了解SQL、Excel、Tableau和Power BI等工具。

總之，大數據技術的就業前景非常廣闊，未來還有很多機會。對於那些掌握相關技能的人來說，將來可以期望找到高薪的工作，並且可以在各個行業中發揮作用。

3. 大數據就業方向及前景

大數據的就業前景目前來看是不錯的。

大數據目前有以下幾個就業方向：

1、大數據開發方向。所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

從近幾年招聘情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

4. 大數據與晶元未來薪水哪個高

大數據與衡森晶元裂攔陸門檻都很高，尤其是晶元門檻奇高無比（除了非技術類），晶元是由於歐美科技封鎖，國內企業華為一直在開發晶元，一直追趕歐美步伐，也因此，最近幾年頻頻遭打美國的打擊。
兩個領域，不論哪個方向，在短時間內薪水都不會低，但是市場規律是，一開始供不應求，企肆頃業會高薪招人，人才都會趨向於薪水高的行業和職位，直到供過於求，人才飽和，薪水下降，人們又會尋求才一個高薪行業和崗位。

5. IC行業和IT行業的區別IC和IT行業哪個更好就業看這你就知道了

IC設計和IT技術哪個好就業,哪個薪水更 - ： 我是做it的,我感覺ic設計要優於it技術.這主要是因為技術門檻,ic設計一般人接觸不到,所以相對門檻較高、更專業一點;it技術很多行業的人都能做,所以門檻較低,門檻高的話,就業會更好一點、薪資也能更高一點.當然,it技術也有許多門檻高的技術領域.

計算機軟體和ic設計兩個行業哪個待遇更高? - ： 首先,待遇是分公司的,不過普遍來說,計算機軟體比ic設計更高點.個人方面,我是做ic的,計算機軟體方面的同學的待遇比我高些;公司方面,360,網路,騰訊,阿里巴巴等的待遇要比smic、展訊、華為海思、大唐、中興、全志等要高一些.不過,軟體入門的門檻相對低些,競爭也激烈一些.就說這些,希望如你所願,阿門~

ic設計(微電子)和軟體(計算機)哪個工資高? - ： 從目前行情和以後發展態勢來看,IC涉及會比較好,計算機軟體現在一些培訓機構太多了,軟體開發門檻低了,進去的人很多,但是IC設計就比較門檻高,而且隨著各種智能設備,物聯網發展,IC會更加吃香.

ic設計和計算機軟體哪個更有前途待遇更高?： 個人感覺,IC設計的門檻更高,這要看你們學校往屆的畢業生能夠去到的企業高度,如果能去大企業,我覺得做IC更好,畢竟這行業知識更新換代不如軟體,軟體的門檻太低了,現在做軟體最普及的就是網站,隨便一個人去培訓半年可能就學會了,而且工資要求也不高.

軟體工程師和ic設計工程師哪個待遇高? - ： 目前國內ic這塊相對來說比較薄弱 而軟體工程師在國內已經相當成熟 選擇適合自己的才是最好的 你在網上可以比較看看兩者 然後結合自己的情況來選擇

it行業哪個方向薪資高 - ： IT業劃分為IT生產業和IT使用業,其主體職業包括:1.軟體類 :系統分析師、程序設計員、軟體測試師、軟體項目管理師、系統架構設計師.(人才需求巨大,發展前景較好,工資待遇較高)2.硬體類:計算機維修.(技術含金量不高,工資不太高)3.網路類:網路工程師、網路系統設計師、網路綜合布線員、網路建設工程師.4.信息系統類:計算機操作員、信息系統安全師、信息系統管理師、資料庫系統管理員、信息系統監理師、信息系統評估師、信息資源開發與管理人員、信息系統設計人員.5.製造類: 半導體器件測試工、半導體器件製作工藝師、半導體器件製造工、半導體器件支持工、半導體器件封裝工.具體薪資待遇取決於所在城市整體水平和公司水平.

6. 晶元和計算機哪個專業好

對於這個問題，不能籠統地回答哪個比較好，因為站在不同的視角和提問者自身的情況，會有不同的答案。

從發展前景上看，建議選擇人工智慧

人工智慧是目前最火爆、也是投資者最看好的方向。

人工智慧的概念誕生於20世紀50年代，標志性事件是達特矛斯會議。

該會議由筆者最喜歡的Lisp編程語言之父約翰·麥卡錫等人於1956年8月31日發起，旨在召集志同道合的人共同討論「人工智慧」（此定義正是在那時提出的）。

會議持續了一個月，基本上以大范圍的集思廣益為主。這催生了後來人所共知的人工智慧革命。

人工智慧的發展經歷過兩次低潮，直到2016年，再次被世人推向了高潮：

谷歌旗下的DeepMind開發出AlphaGo，擊敗了人類圍棋高手李世石，標志著人工智慧突破了人們的常規認知：機器智能無法勝任人類的抽象思維和精妙的直覺——圍棋是所有棋類運動中規則最簡單，但是技巧和取勝難度最高的一個。

傳統的圍棋高手，都需要經過長期的訓練和對大局的直覺把控（也就是很多時候講究的「形狀」）。

因為棋盤上一共有361個下子點，每一步根據棋盤上的當前形勢，可能的落子位置的排列組合呈現「幾何爆炸」。

自此以後，依託於大數據等算力的革命性進步，人工智慧被資本和企業追逐，大量應用於自動駕駛、人臉識別、語音識別、推薦引擎等領域。

人工智慧現在已經滲透到各行各業，2020年全球人工智慧產業規模1565億美元，增長率是12%，我國的產業規模大概是3100億元，同比增長了15%。

根據國際數據公司（IDC）上個月發布的《IDCFutureScape:全球人工智慧（AI）市場2021預測——中國啟示》報告：

預測1：到2023年，在金融、醫療、政府和其他受監管的公共部門中，超過15%的以消費者為中心的AI決策系統將引入解釋其分析和決策過程的相關規定。

預測2：到2021年，超過50%的組織將在呼入電話處理環境中增加AI功能。

預測3：到2024年，45%的重復工作任務將通過使用由AI、機器人和機器人流程自動化（RPA）提供支持的「數字員工」實現自動化或增強。

預測4：到2023年，使用自動機器學習（AutoML）技術封裝的、從數據准備到模型部署的端到端機器學習平台的數據分析師和數據科學家的數量將增加2倍。

預測5：到2024年，自動化運維（AIOps）將基氏頌成為IT運營的新常態，至少有50%的大型企業將採用自動化運維解決方案來自動化主要IT系統和服務管理過程。

預測6：到2025年，10%的人工智慧解決方案將更接近於通用人工智慧（AGI）——利用神經符號技術將深度學習與符號方法結合起來，以創造出更可靠的、近乎人類的決策方式。

預測7：到2021年，至少有65%的中國1000強企業將利用自然語言處理（NLP）、機器學習（ML）和深度學習（DL）等AI工具，賦能60%在客戶體驗、安全、運營管理和采購等業務領域的用例。

預測8：到2024年，超過30%的中國1000強企業會將AI工作負載更均勻地部署核薯在端側，邊緣側以及雲端，這些工作負載將由人工智慧軟體平台提供商統一管理，使AI基礎設施「隱形化」。

預測9：到2023年，30%的企業將在邊緣側運行不同的分析和AI模型。其中30%的邊緣AI應用將由異構加速方案加速。

預測10：到2022年，80%的中國1000強企業將投資內部學習平台和第三方培訓服務，以滿足AI採用帶來的新技能需求和工作方式轉變。

面向未來，投資自身的話，人工智慧將是你的優質選擇之一——因為洶涌的產業潛力和市場空間將帶給你巨大的機會。

從打基礎角度看，建議選擇計算機科學技術

盡管上述人工智的前景非常美妙，但是其數字底座仍然脫離不了計算機技術。無論是人工智慧用到的大數據系統，還是聯接與計算使用的晶元、網路技術，其核心都是信息技術，也就是廣義的計算機科學技術。

計算機科學與技術包括了硬體（計算機組成原理、微機介面、IC設計與製造等）、軟體（操作系統、編譯器、資料庫、應用軟體、互聯網App等）、演算法、體系結構的方方面面。

我們國家現在亟需大量的晶元人才和系統軟體人才，如果做一名有抱負的年輕人，完全可以投身這個充滿挑戰和滿滿榮譽感搏鄭的行業。

從就業選擇面角度看，建議選擇軟體工程

專業課程涵蓋：程序設計語言、數據結構、離散數學、操作系統、編譯技術、軟體工程概論、統一建模語言、軟體體系結構、軟體需求、軟體項目管理。

該專業除了學習公共基礎課外，還將系統學習離散數學、數據結構、演算法分析、面向對象程序設計、現代操作系統、資料庫原理與實現技術、編譯原理、軟體工程、軟體項目管理、計算機安全等課程，根據學生的興趣還可以選修一些其它選修課。

軟體工程相對於計算機科學與技術，更加聚焦軟體方面，並且對標企業的工業化、商用需求。所以它天然對就業有優勢。

根據上個月智聯招聘發布關於《2020新基建產業發展報告》顯示，新基建核心技術人才缺口預計達417萬人，其中軟體開發人才缺口最大。從崗位來看，系統架構設計師月薪高達24277元，整體平均月薪10299元。學歷方面，高素質人才成為將來企業招聘的重點對象。

對於一些互聯網和高科技大廠，薪酬更高。

從差異化競爭優勢看，建議選擇網路安全

隨著互聯網與傳統行業的結合，數字化轉型已經成為正在發生著的歷史必然。井噴的互聯需求，將導致大量的潛在信息安全隱患。

除此之外，5G、區塊鏈、新基建、物聯網等場景的興起，對實時性的數據安全要求更為苛刻。在這樣的產業趨勢下，網路安全的就業崗位勢必會迎來下一輪增長。

大量學生與求職者的第一選擇都是人工智慧、大數據和軟體開發，所以這些崗位對求職者的門檻要求也水漲船高。在這樣的情形下，網路安全其實是一個可以發揮自身差異化競爭優勢的選擇。

從專業課安排上講，就總體上而言，信息安全和其他計算機學院的專業沒什麼區別，不過在一些課程的必修限制上不同。而且從課程內容上而言，那些課程也和一般人了解的"黑客"這方面相去甚遠。"黑客"技術不在大學的教授范圍之內，不過老師在講計算機網路、網路對抗與防禦這兩門課的時候會涉及到一些攻擊技術的原理。實際想獲取這方面的知識，自己需要上專業論壇、融入圈子。

7. 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。