計算機與數據分析哪個好

Ⅰ 准大一,是學大數據好,還是學計算機科學與技術好

學大數據好，大數據是通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」和「大發展」。

大數據專業一般指大數據採集與管理專業。大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。

大數據課程

基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。

必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

Ⅱ 想學數據分析報什麼專業好

第一位：應用數學、統計學專業

數學是現代科學的基石粗洞弊，幾乎所有現代科學都與數學密不可分，尤其是數據科學與大數據技術。要想成為資深數據分析師，必須具備一定的數學知識，熟練應用數學技巧，才能更好應用各種演算法。

第二位：計算機相關專業

近年來企業招的數據分析師，其實大部分應該叫：數據程序員。基本上都是進公岩族司跑數據的，不做啥「分析」，因此計算機相關專業會有優勢。畢竟寫代碼寫的多嗎。數據倉儲，演算法顫寬這些就更依賴開發能力，這本來就是計算機專業的范疇。

Ⅲ 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

Ⅳ 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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希望對你能夠有幫助！

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