A. 專科女生在軟體技術，大數據技術和物聯網應用技術三個中學哪裡比較好點
隨著物聯網的發展和進步，所有可以想像到的東西和行業都變得更加智能：智能家居和城市、智能製造機械、互聯汽車、互聯健康等等。無數能夠收集和交換數據的事物正在形成一個全新的網路——物聯網——物理對象網路，可以在雲中收集數據、傳輸數據並完成用戶的任務。
物聯網和大數據正走向勝利。盡管如此，仍有一些特殊性和陷阱需要牢記，以受益於這一創新。在本文中，我們很高興地分享我們在物聯網咨詢方面挖掘的知識。
如何應用物聯網大數據
首先，從物聯網大數據中獲取好處的方法有很多種：在某些情況下，快速分析就足以獲得好處，而一些有價值的結果只有在更深入的數據處理之後才能獲得。
實時監控。通過連接設備收集的大數據可用於實時操作：測量家中或辦公室的溫度、跟蹤物理活動（計數步驟、監控運動）等。實時監測在醫療保健中非常使用（例如，測量心率、測量血壓、糖）。它還成功地應用於製造業（控制生產機械）、農業（監測牛和植物）和其他行業。
數據分析。處理物聯網生成的大數據，有機會超越監控，從這些數據中獲取有價值的見解：識別趨勢和趨勢，揭示看不見的模式，並找到隱藏的信息和相關性。
過程式控制制和優化。來自感測器的數據提供了額外的上下文，以揭示影響性能和優化流程的非平凡問題。
交通管理：跟蹤不同日期和時間的交通負荷，找出旨在優化交通的建議（例如，在一定時間段增加火車和公共汽車的數量，看看是否有利可圖，建議引入新的紅綠燈方案，並修建新的道路，使一些街道不那麼繁忙，並管理交通擁堵）。
零售：由於一些商品在購物場所幾乎結束了，超市的人員被告知，例如，重新裝貨架的商品。
農業：根據感測器的數據，在必要時種植水廠。
預測性維護。使用連接設備收集的數據可以成為預測風險的可靠來源，從而主動識別潛在危險條件，例如：
醫療保健：監測患者狀態和識別風險（例如，患者有糖尿病、心臟病的風險），及時採取措施。
製造：預測設備故障。
並非所有的物聯網解決方案都需要大數據。還應指出，並非所有的物聯網解決方案都需要大數據（例如，如果智能家居的所有者要在手機的幫助下關燈，則此操作可能無需大數據即可執行）。考慮減少處理動態數據的努力並避免大量存儲數據非常重要，因為將來不需要這些存儲。
物聯網中的大數據挑戰
大量的數據是完全沒用的，除非他們被處理，以獲得有價值的東西。此外，與數據收集、處理和存儲相關的各種挑戰。
數據可靠性。雖然大數據從來不是 100% 准確的，但在分析數據之前，必須確保感測器正常工作，用於分析的數據質量可靠，不會受到各種因素的影響（例如，機械運行環境不利、感測器故障）。
要存儲哪些數據。連接的事物生成 TB 的數據，選擇存儲哪些數據以及丟棄哪些數據是一項艱巨的任務。更重要的是，一些數據的價值遠未浮出水面，但您將來可能需要這些數據。如果您決定為未來存儲數據，則面臨的挑戰是以最少的成本（只要數據存儲和處理成本相當昂貴）來存儲數據。
分析深度。一旦並非所有大數據都很重要，另一個挑戰就會出現：何時足以通過快速分析，何時更深入的分析可以帶來更多價值。
安全性。毫無疑問，各個部門的互聯可以改善我們的生活，但與此同時，數據安全也非常重要。網路罪犯可以訪問數據中心和設備，連接到交通系統、發電廠、工廠，從電信運營商那裡竊取個人數據。物聯網大數據是安全專家比較新的現象，缺乏相關經驗會增加安全風險。
物聯網解決方案中的大數據處理
在物聯網系統中，物聯網架構的數據處理組件因傳入數據的特殊性、預期結果等而異。我們已經制定了處理物聯網解決方案中大數據的方法。
數據來自連接到事物的感測器。一個」東西」可以字面上是任何對象：烤箱，汽車，飛機，建築物，工業機器，康復設備。數據定期或流式傳輸。後者對於實時數據處理和管理至關重要。
Things 將數據發送到網關，確保初始數據過濾和預處理減少傳輸到下一個物聯網系統塊的數據量。
邊緣分析。在進行深入的數據分析之前，進行數據過濾和預處理以選擇某些任務所需的最相關數據是有意義的。此外，此階段確保實時分析能夠快速識別之前通過雲中的深度分析發現的有用模式。
雲網關對於不同數據協議之間的基本協議翻譯和通信是必要的。它還支持數據壓縮，並保護欄位網關和中央物聯網伺服器之間的數據傳輸。
連接設備生成的數據以自然格式存儲在數據湖中。原始數據來到帶有」流」的數據湖。數據保存在數據湖中，直到可用於業務目的。清潔和結構化數據存儲在數據倉庫中。
機器學習。機器學習模塊根據以前積累的歷史數據生成模型。這些模型定期（例如，每月更新一次）與新的數據流。傳入的數據被積累並應用於培訓和創建新模型。當這些模型經過專家測試和批准時，它們可用於控制應用程序，該應用程序會針對新的感測器數據發送命令或警報。
總結一下
物聯網生成了大量大數據，可用於實時監控、分析、流程優化和預測維護，僅舉幾例。但是，應該記住，從各種格式的海量數據中獲取有價值的見解並不是一件小事：您需要確保感測器正常工作，數據安全傳輸並有效處理。此外，總有一個問題：哪些數據值得存儲和處理（只要這兩個過程都相當昂貴）。
盡管存在上述潛在問題，但應記住，物聯網發展勢頭強勁，幫助多個行業的企業開拓新的數字機遇。
B. 大數據和物聯網哪個容易就業
首先，物聯網和大數據都是當前發展空間比較大的專業，在工業互聯網和5G通信的推動下，物聯網和大數據領域也會釋放出大量的人才需求，所以當前選擇這兩個專業也會有比較廣闊的就業前景。
物聯網和大數據這兩個專業並沒有好壞之分，學習物聯網還是大數據，需要從自身的能力特點、知識結構和興趣愛好來進行選擇。從知識體系結構來看，物聯網和大數據都是比較典型的交叉學科，物聯網的知識體系涉及到六大部分，涉及到設備、網路、物聯網平台、數據分析、應用和安全，而大數據則涉及到數據採集、數據存儲、數據分析和數據應用等。
雖然物聯網專業並不算是一個新的專業，但是當前物聯網專業的知識結構也有了比較明顯的變化，物聯網作為大數據和人工智慧技術的重要應用場景，目前物聯網專業也逐漸增加了關於大數據和人工智慧相關知識的講解。從大的發展趨勢來看，物聯網與人工智慧的結合點還是非常多的，所以選擇物聯網專業的學生，如果想獲得更強的崗位競爭力，應該注重人工智慧技術的學習。
相對於物聯網專業來說，大數據專業通常更注重數學、統計學知識的學習，畢業生的工作崗位也多集中在大數據開發、大數據分析和大數據運維領域，所以大數據專業更偏重「軟體開發」，而物聯網專業則比較注重軟硬體的結合。
實際上，在消費互聯網（包括移動互聯網）時代，物聯網專業的就業優勢並沒有得到充分地體現，但是在產業互聯網時代，物聯網專業的就業前景還是非常值得期待的。
C. 計算機科學與技術、軟體工程、大數據、物聯網這四個專業哪個更好
側重的方向不同，
計科是計算機領域的全方面涉及，比較廣。軟體工程是側重開發軟體類的，大數據是側重於用計算機大數據去應用現實，達到商業目的。物聯網是萬物互聯，如何互聯，怎麼互聯，涉及硬體也涉及軟體。
沒有好壞之分，
你比較更好的標准在哪裡？
如果是方便就業的話，這四個如果你能深入掌握，那就業都不是問題。
D. 大數據技術與應用和物聯網技術哪個好
兩個專業的前景發展都很不錯
物聯網IoT（Internet of things）：可以簡單地理解為物物相連的互聯網，互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。
大數據（Dig Data）：相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
物聯網主要通過各種設備（比如RFID，感測器，二維碼等）的介面將現實世界的物體連接到互聯網上，或者使它們互相連接，以實現信息的傳遞和處理。物聯網的終極效果是萬物互聯，不僅僅是人機和信息的交互，還有更深入的生物功能識別讀取等。如今物聯網（IoT）肩負了一個至關重要的任務：資料收集
得益於大數據和雲計算的支持，互聯網才正在向物聯網擴展，並進一步升級至體驗更佳、解放生產力的人工智慧時代。
E. 移動通信,物聯網,網路安全,大數據這四個專業那個會更好
這四個專業都比較不錯。
移動通信和網路安全是比較傳統的專業，時間較久，專業學科體系都比較完善，畢業後的就業方向已經確定。
而物聯網和大數據這兩個專業是現在比較流行的趨勢，隨著技術的不斷進步，衍生出的新興專業，學科建設正在逐漸完善的階段，就業前景很好。