机器学习和大数据哪个方向好

Ⅰ 大数据，云计算，人工智能和机器学习该选哪个方向

这几个选择大数据和云数据都可以，还是在这几个当中去多试听几节课比较好，听完以后感觉哪个适合自己学习，就去学哪个，选择学这个，就业发展前景还是不错的，许多企业都急需这样的开发人才。

Ⅱ 大数据专业和计算机专业那个比较好

计算机专业比较好。

计算机科学与技术是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。

主修大数据技术导论、数据采集与处理实践、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安。

发展前景：

在一份样本有8000人的调查问卷表明，中国目前网络信息技术开发行业大部分的计算机专业人才主要集中在网络开发和软件开发上，大约各占调查人数的32%和27%。

其他还包括15%左右的毕业生选择从事网络测试技术方向的职业，以及有大约10%的毕业生选择了网站优化和推广宣传方面的工作。

以上内容参考网络—计算机科学与技术

Ⅲ 学人工智能和大数据哪一个能好一点

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，

学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：

1.师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。

3. 学费性价比高

一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

Ⅳ 大数据，云计算，人工智能和机器学习该选哪个方向

个人觉得大数据方向还可以。从专业上说，数据挖掘数据分析用得上JAVA。行业上说，现在金融、电信、电商等数据量这么大，专业人员不愁工作机会。当然，大数据里面也分很多种，技术上也要有人带，有经验就OK。任何事只要肯钻，肯学。

Ⅳ 计算机专业和大数据专业哪个好

这个大数据专业是未来一个发展的方向，而计算机专业是一个永远不过时的专业。而且更好找一些工作。

Ⅵ 大数据，云计算，人工智能和机器学习该选哪个方向

个人觉得大数据方向还可以。从专业上说，数据挖掘数据分析用得上JAVA。行业上说，现在金融、电信、电商等数据量这么大，专业人员不愁工作机会。
当然，大数据里面也分很多种，技术上也要有人带，有经验就OK。
任何事只要肯钻，肯学。

Ⅶ 计算机科学与技术、人工智能和大数据哪个专业好（对女生来说）

计算机科学与技术，人工智能和大数据哪一个专业适合女生？

说实话，只要是数学，物理好的，这几个专业都适合女生就业《 关键问题是，就业环境中，存在的女性就业歧视 》

这几个专业属于热门专业，除了计算机科学与技术相对成熟外， 人工智能和大数据 是新兴专业，并不是太成熟，还是在摸索阶段，需要解决的问题还不少。

从女性就业上看，这几个专业从理论上对女性不太有好，至少是工作强度上，我们在人工智能方面占据绝对的位置，但是我们不否认我们的有利是靠 996完成的， 高强度的工作时间，确实不适合，不值得女性去拼搏，《 特别是女性到了婚姻阶段，企业往往会找一些没有道理的道理，来解决女性工作问题 》

当然我们也不能一概而论，在这些专业中女性期待成绩的也不占少数，只要你能适应高强度的工作压力，应该比男性更容易取得成绩。

其实在计算机科学技术专业中，适合女性的是网络安全。

这三个都是非常热门的专业，根据2019年教育部公布的数据——在新增备案专业中新增最多的就是“数据科学与大数据技术”，全国共有196所高校争相开设。其次是人工智能类专业：机器人工程、智能科学与技术、智能制造工程。新增最多的审批专业是“人工智能”专业，全国共有35所985大学获得审批“人工智能”专业首批建设资格。

计算机科学与基础是一门研究计算机的专业。专业涉及面非常的广，涉及到了计算机软件，硬件，数据库，操作系统，软件工程等。如果将来打算考研往人工智能大数据方向发展，我们建议在本科的时候，可以学计算机科学技术。

人工智能专业可以理解为先要机器学习人类的语言、行为，再进行模仿为人类进行服务。目前开设的高校并不是很多，多为985工程重点院校，专业横跨计算机、自动化、心理学、数学等学科。

大数据专业是计算机科学与技术跟数学、统计学的交叉学科，专业也会涉及到人工智能的相关课程。要求对于数据库，程序设计，计算机网络有足够了解，同时对于数学的要求极高。

目前在这些专业里面男女比例是比较失衡的，甚至有的专业会出现“和尚班”，没有一个女生。如果女生从小对于计算机电子信息这一块比较感兴趣，那么选择了相关专业之后，将来就业的时候也会有一定的优势。从团队建设的角度来讲在一些知名企业里面也愿意招收一些女生。

从三个专业来看，个人会推荐女生往大数据方向学习。但是大数据专业对于计算机和数学的要求非常高。本科阶段，能够把基础学科学的扎实，这是最为重要的。考研就是对于职业生涯方向进行再一次的调整，热门方向相应的门槛也会比较高一些。

专注教育问答，欢迎关注张老师生涯课堂，分享帮助更多人

中国女性，有韧性，勤劳，聪明，善良，美丽，是世界上最伟大的女性，没有之一！三个方向都适合中国女性，尤其是喜欢数学的中国女性！计算机最后发展的瓶颈在于数学！计算机科学与技术是基础需要学习计算机原理，操作系统，数据结构，编程等！有了这个好的基础，可以搞机器学习，深度学习，神经网络等，这是人工智能的领域，人工智能算法需要大数据的训练，才能形成相对稳定的预测模型！由此可见先学计算机科学与技术，其次是大数据，其次是人工智能！当然可以只学计算机科学与技术，或者学前两个，或者三个都学！我期待中国涌现出大量的计算机科学科学家！

人工智能虽火，但众多相关专业的研究人员都转向人工智能，竞争必激烈，从易就业易高薪的角度，人工智能不是最佳选择，再说你是女生，人工智能更不适合，是因为工作强度的问题，建议搞计算机，将来做测试方向，相对轻松，薪水也不低

都可以，跟着你的心走就好了。

我简单跟你说一下这两者的不同吧。

1.计算机科学与技术 就是传统的大学科，什么都学，软件、硬件、网络三个大方向，计算机组成原理，操作系统，代码重构，C语言，C++，Java都是有的，不知道现在有没有Python。

学这个可以系统性地了解一下计算机的东西，搞软件也未必就接触不到其他方向的东西了，起码网络协议有时候还是非常重要的，搞大数据，那数据库总得非常熟悉吧。

这个专业的好处就是全面，侧重点在哪，主要想学什么，自己定。

2.数据科学与大数据技术 是近些年新开的学科，主要学习内容是数学，统计，软件三个方面的东西。除了计算机相关，还得学很多数学课程，统计的一些东西。

搞大数据其实也分好多场景和类别的，像是大数据开发工程师，那是妥妥的程序员，需要先学Java打好底子，然后学Hadoop搞大数据。还有些数据科学家是搞科研的，还有各种数据分析师，就是类似金融和各行各业的做分析的那些人才了，虽然也可能会用到编程的知识，但不一定是重点，也不一定都会学到什么程度。怕是自己要多用点心，多努努力了。

3.人工智能同理，女生与男生也同理。在编程这块区别不大，不拼体力，主要看思维。

至于选择哪个么，就看你是想系统性地学习一下计算机，打好基础，还是想直接学大数据对口的相关东西了。或者人工智能。

选计算机科学 就好好打基础，自己分析查看以后做大数据开发需要用到的东西，把课程体系里没有的东西自己找资料来补上，自学，或者参加培训，找人教，带着做项目。

选大数据科学 就看看大数据都讲什么，自己想往哪个方向发展，看看企业，目标单位都要什么技术。搞科研就多弄数学，编程就补计算机，统计就好好弄统计。想学好都是得自己下功夫的。

人工智能也是同理。

不过211的学生嘛，挺优秀的了，自学能力OK的。知道怎么做了，剩下的就去做就好了。

顺便给你贴一下大数据的学习路径吧，可能用得到。

如果需要学习线路图或随堂笔记的话，评论区给我回复111，找我就好了。

建议人工智能，现在人工智能人才十分稀缺，学这以后就业方便，收入高，而且要花的精力不会比另外两个方向多很多

看样子你是走不了研究路线的，建议计算机专业，做做产品设计、前端开发、项目测试及管理。人工智能和大数据专业，不读研读博，不读名校，打造不出核心竞争能力。

Ⅷ 大数据和人工智能那个好学，学那个比较好就业呢

选择一门学科学习，我们不能从哪个好学开始，我们得从自身的兴趣和技能优点出发，做一个客观的决定。下面我们先好好捋一捋大数据和人工智能的概念和研究方向。

1、大数据

大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。

2、人工智能

人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

3、大数据与人工智能

大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。

目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。

分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。

4、两者的未来发展方向

聚焦新零售

在最近的大数据和人工智能的应用热潮中，几乎没有哪个领域像零售业这样可以让企业受益。无论是沃尔玛还是当地的母婴店，各地的企业似乎都在利用这些技术来降低管理费用，同时扩大业务范围。例如，客服人员可能会被人工智能助理彻底取代，但更重要的是，零售商可以通过人工智能跟踪他们的库存，而消费者的兴趣很快就会发生革命性的变化。随着越来越多的零售商将大数据和人工智能应用到他们的商业模式中，预计这个行业现在可以利用人力和机器的力量来获得更多的利润。

聊天机器人应用越来越广泛

Facebook，Skype和Slack等公司都在其服务中添加了聊天机器人，他们对消费者来说非常有趣，包括法律帮助热线，技术创新让聊天机器人越来越智能。这意味着它们可以为人们解析法规，通过有效的诊断来指导患者。

如果大数据继续以目前的高速度增长，那么预计在日前使用的社交媒体平台上将会有应用更广泛的聊天机器人。这可能比人们想象得还要快，这些由 人工智能技术 驱动的机器人可能会更加有效地与人们聊天，人们甚至可能无法判断是否正在与另一个人交谈。

人工智能和云计算的结合

随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境，其中许多公司将寻求加强其IT基础设施，并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大，人工智能越来越成为一种主流，随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担，这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。

云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求，因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。

更加智能的市场营销

市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一，通过梳理大量的数据，企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者，将广告和交易直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。

随着越来越多的公司试图利用自动算法来分类数据以找到潜在的客户，人工智能领域将受益于行业投资的增加。而实时定位可以为正确使用的公司带来20%以上的销售机会，这意味着采用人工智能可以获得十分丰厚的利润。

暗数据的新纪元

随着大数据的增长，利用暗数据获得商业成功的机会也将随之增加。所谓的暗数据就是企业正常商业活动期间搜集，处理，存储的数据。但这些数据通常无法用于诸如分析，商业关系或者是直接变现获利等目的。对于并不熟悉人工智能和数据管理领域的许多人来说，这种数据不断被证明是有用的。暗数据可能难以让人理解，但随着越来越多的企业投资人工智能，这些迷惑可能就会消散，并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。

Ⅸ 人工智能和大数据哪个发展方向好

我觉得最重要的第一点，首先得问自己的兴趣和能力所在，毕竟无论选择哪个方向，可以支撑我们走下去的，都是兴趣和能力。因此，我们来好好捋一捋这两者的区别和联系。
第一，大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
第二，人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
可见，相比大数据某，人工智能涉及的领域更加高深和高端，因此知识含量也更高，学习起来也需要付出更多，对个人的数理和逻辑能力要求很高，不过两者也是有联系的。
一方面，人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
所以啊，没有必要太过完全区分开两者，还是打好基础，一步一个脚印学起来，唯有最佳之选。

Ⅹ 机器学习，大数据，信息安全未来学习哪个方向比较好

目前，大数据国家很支持，现阶段的话大数据比较吃香，智能机器未来30年也是趋势，具体要看你怎么选了。信息安全未来也是重点！个人倾向大数据，Itjob祝你成就未来