大数据和人工智能哪个工资高

1. 人工智能电子信息大数据硕士薪资

人工智能电子信息大数据硕士薪资，大数据及人工智能薪资整体高企，平均固定年薪达38万。薪资溢价尤其明显，起薪突破19万每年，高出互联网普通技术人员134%。

2. 既然现在大数据入门的门槛不高，为什么薪酬普遍还不低呢

作为一名计算机专业的教育工作者，目前也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。

首先，当前大数据领域的岗位附加值确实比较高，不仅算法岗的待遇比较高，开发岗和运维岗的待遇也相对比较高，原因主要有三点，其一是大数据领域的人才缺口比较大，其二是IT互联网行业对于新技术更敏感，其三是大数据领域的价值空间大。

从技术成熟度的角度来说，大数据的技术体系已经比较成熟了，目前大数据已经开始进入到了全面落地应用的阶段，在工业互联网的推动下，大数据的落地应用会全面加速，这个过程必然会释放出大量的人才需求，这是推动大数据相关岗位薪资待遇提升的一个重要因素。

从近几年研究生的就业情况来看，更多的同学会选择从事开发岗，虽然算法岗的待遇往往更高一些，但是竞争也非常激烈，除了计算机专业之外，数学和统计学专业的同学也对算法岗比较感兴趣，而且从整体的岗位数量来看，算法岗也没有开发岗多，这就导致很多同学会退而求其次。

大数据开发岗对于从业者的要求确实并不算高，但是由于大数据开发岗涉及到的内容比较多，所以要想从事大数据开发岗位，通常需要一个系统的学习过程，学习周期也更长一些，一方面需要学习编程语言，另一方面还需要系统学习大数据平台的相关知识。从这个角度来看，大数据开发岗位还是具有一定门槛的。

对于当前学习计算机、大数据相关专业的同学来说，一定要做好两手准备，除了要重视数据分析知识的学习，还要重视开发能力的提升，这会明显拓展自己的就业面。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

近几年，大数据不可谓不火，尤其是2017年，发展大数据产业被写入政府工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。

大数据产业的背景

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据就业方向

大数据毕业之后的主要从事工作举例如下：

1.大数据开发工程师

基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。

2.大数据分析师

负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。

等等

大数据就业的钱景(薪酬)

大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资： 30230/月。

数据分析师

北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。

算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

目前，大数据人才数量较少，但是在数据驱动的未来，大数据人才市场势必会越来越大，而现在仅仅是大数据起步的初级阶段，现在入行正是恰逢其时。

3. 数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、人工智能，三个谁好

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，大数据、计算机科学与技术和人工智能这三个专业都属于当前比较热门的专业，从专业本身的设置来看，大数据专业更偏向于大数据领域的专业人才培养，计算机科学与技术专业更注重学生知识结构的全面性，而人工智能专业则主要以培养人工智能领域的人才为主。

从当前行业领域的人才需求情况来看，在研发领域，当前大数据和人工智能人才的需求量比较大，所以目前相关方向的研究生往往有较强的岗位竞争力，薪资待遇也比较高，但是在行业应用领域，目前更需要实践能力比较强的开发人才。所以，如果当前选择大数据和人工智能专业，最好要继续读一下研究生。

计算机科学与技术专业是比较传统的计算机专业之一，该专业比较重视学生基础知识的培养，所以未来学生的岗位适应能力还是比较强的。如果未来要明确在IT行业内发展，本科阶段选择计算机科学与技术专业是比较稳妥的选择，未来的选择空间也会比较大，读研时也可以向大数据和人工智能方向发展。

大数据专业虽然开设的时间并不长，但是由于大数据技术体系相对比较成熟，所以学习大数据专业也会有一个比较系统的学习过程。大数据目前正处在落地应用的初期，所以目前大量的岗位还集中在平台研发相关领域，所以人才需求也以研发型人才为主。大数据是典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大部分，所以选择大数据专业还是相对比较辛苦的。

人工智能专业目前仅有一小部分高校在本科阶段有所开设，而且由于人工智能专业的学习难度相对比较大，所以选择人工智能专业的学生要具有较强的学习能力。相对于计算机科学与技术专业和大数据专业来说，选择人工智能专业需要付出更多的努力，学习的压力也相对比较大。

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三者其实是相辅相成的，也是不可割裂的，举个例子，要实现很多功能，都需要用到着三种技术：

1、电话机器人

基于多轮对话、语音识别、语音合成、语言理解等多项自研技术引擎，可实现多种可选音色自主呼入、呼出功能、媲美真人对话体验，支持打断、智能人工转换、实现低成本、高效率精准触达。

2、智能坐席系统

智能人机融合的工作模式，动态分类、智能调度、减少等待、同时充分发挥人工客服服务优势，提升服务效率及满意度；智能预判用户是否已完成沟通，从队列中主动接入更多用户；高峰时段，可自动调整服务器策略保证服务可用性。

3、坐席智能辅助

话术实时推荐、深度人机融合，帮助客服新手快速熟练业务，提升服务效率；基于多项智能语音、语言技术的实时质检，对违规行为及时提醒，降低服务风险；同业务场景导航，关键节点遗漏提醒，建立服务标准，提升服务质量。

4、智能质检

基于语音识别、语言理解等多项核心技术的主动通话质检，无需人工干预；全量智能质检，全面检测服务质量，自动生成报表；智能数据分析，违规行为分析，自动生成建议，提升服务质量；服务话术沉淀，机会线索挖掘。

5、全渠道接入

全渠道客户接入，涵盖网页、APP、微信公众号、H5、小程序等渠道，实现不同渠道用户的统一服务与管理，实现客服工作的标准化、可视化。支持文字、图片、表情等多种类型富媒体消息。

5、工单管理系统

改变传统工单系统的股优化流程限制，客服人员可根据实际情况自行创建、转交等，更加灵活人性化，符合实际工作所需。一键实现跨部门工单流转，促进多部门协同，提升问题响应速度与解决效率。

6、文本机器人

基于深度学习的语义级理解及知识库，机器人拥有强大的理解能力，能够实现文本城市的精准回复，单轮多轮交互，减缓人工客服压力，提升服务效率。

7、智能CRM

支持对接内部CRM系统获得数据，实现对客户资料的智能标签化管理，提醒、建立动态化、数学化客户档案。将客户服务与后续管理形成一体化，沉淀有效数据，便于公司统一管理，跟进、监管，提升转化率。

8、智能监控

对服务过程的实时监控，可自定义设置关键指标，触发后实现智能提示、警告或转人工干预，实现对服务过程的智能监控，是服务过程趋于高标准，合理高效的调配企业内部资源。

简单粗暴一点吧！想要对比哪个专业好，首先要了解这个专业本身。如果连了解都不知道，又怎么能够对比出来呢？

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数据科学与大数据技术属于统计学范畴。人工智能是一个复合型的交叉学科，本科上他的专业性质并不突出，和计算机专业大致相同，只不过多了一些其他专业的课，但是计算机学的也不深入。如果能够考研继续学习，然后选择方向的话，这几个专业都是不错的，因为人工智能的基础，就是大数据在支持。用好您家里的“文昌位”，和孩子的生辰的“文昌星”，摆上一套能旺文昌的文昌笔，学习就能进步，提升学习运气和考试运气，早日“开窍”。

在我看来，三门学科的特点：

1 虽然我只是一个测试，但前两个学科的相关知识，我基本上都学过一些，属于易学难精的那种，而人工智能相关领域的教程，因为我数学差，所以完全听不懂

2 前两者毕业之后，工作竞争大，但好在岗位比较多；后者岗位较少

（找工作时，看到面试表格，发现大数据的面试者特别多，人工智能仅仅两三个）

数据科学与大数据技术，人工智能，计算机科学与技术三个专业都非常好，都有着强大的生命力和广阔的发展前景。考生可以根据自己的兴趣爱好，以及人生职业生涯规划进行选择。

数据科学与大数据技术，人工智能是计算机科学技术的不同的研究方向，在经济， 社会 ， 科技 ，军事，应急救援。气象灾害预报，农业生产，公安情报，医疗卫生，文化教育等领域都有着广泛的应用。人工智能已经深入到了我们生活的各个领域，推动了生产力的蓬勃发展；大数据科学与技术通过挖掘，整理，分析，能够准确地提供某一领域的概率发生的基本情况，能够便捷方便的为人们提供相关领域的专业服务，为人们科学的预测和精准的研判以及决策提供科学的依据，因此，这些专业都是具有强大生命力的专业，都是在未来相当长的时间内具有广阔发展前景的专业都非常好。

计算机科学与技术专业要求学生具备相当深厚的物理知识。数学知识，还有比较强大逻思维推理能力。学生如果要报考计算机科学与技术专业，可以选择报考北京大学，清华大学，东北大学，上海交通大学，中国科学技术大学，战略支援部队信息工程大学，东南大学，电子 科技 大学，北京邮电大学，西安电子 科技 大学等院校。

谢了！三个技术应用到_恰到好处_适可而止_都好！过于依赖_都不好！为什么？因为，能源 科技 体系的坍塌_将导致与这三个技术相关联的一切产生_多米诺骨牌效应。呵呵，后悔，都来不及了！你说是不是呀？一棒子打回原始，你愿意吗？

个人觉得本科阶段分这几个专业容易让人混淆，建议先学计算机科学与技术这类宽口径专业，后期进一步选择。但是不管啥专业，把数学学好。

听起来都很高大上的专业，相信自己的数学成绩可以继续深造。否则，雾里云里，轻轻的来了正如轻轻的走了。

计算机专业好吗？听说就业一般，毕竟学计算机的人太多了，人工智能怕本科生学不到什么东西，还是大数据稍微靠谱一点

4. 人工智能与大数据培训就业哪个好

岗位多不多你可以直接到各大招聘网站看看，搜索一下两个方向的职位就大概能了解了。其实好不好就业，主要还是看你个人学习的效果，技术学的好，能力又突出，在哪个领域都能受到企业青睐的。

下面简单介绍下这两个方向的就业前景：

人工智能
是近年来较火的新兴行业，市场也有一定的人才需求，发展前景还是不错的，但是入行门槛较高，对于转行者想要直接进入行业相对有一定难度。

大数据
行业人才稀缺，市场需求量大，而且覆盖全行业，就业机会也多，发展前景还是相当不错的。而且大数据行业人才薪资也普遍较高，2018年一线城市大数据开发人才月薪资15-20k。

这两个行业可以说未来前途都是不错的，在应用领域方面，目前大数据更为广泛，落地性正不断加强，行业和技术也相对来说都更成熟些。

大数据给予人工智能足够有价值的数据支持，人工智能才之所以智能，所以相对于人工智能，大数据的人才需求量更大一些，也就是说人工智能只是大数据的一个应用方向。

另外，关于转行学习，你的学历是什么，如果是大专以下不建议学习，企业招聘大数据人才对学历是有要求的！最低统招大专学历，而且证书是要学信网能够查到的。

5. 大数据和人工智能哪一个前景更好零基础学习要多久

大数据和人工智能在概念上是包含关系大数据和云计算是实现人工智能的左膀和右臂。你上计算机专业的大学的话，一般的话大数据专业4年就够了，人工智能的话还要读研。

6. 大数据，云计算，人工智能专业哪个好

这三个专业的难易层度为人工智能大于大数据，大数据大于云计算。

如果你是专科可以学习大数据与云计算，就不要挑战人工智能了，因为这个很看重学历的。

那大数据和云计算该学那一个呢?你可以从两点考虑：

1.收入：大数据的工资高于云计算

2.发展前景：大数据适应于各种行业，并且是未来人工智能领域计算的基础，所以在未来是可以长期发展下去的。

7. 人工智能与大数据培训就业哪个好

大数据和人工智能都是现在热门的IT行业，相比较大数据开发入门简单一点，而人工智能包含的知识很多。想学习大数据课程推荐选择【达内教育】。该机构独创TTS8、0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通。

1、大数据】和人工智能是目前以及未来都非常有前途的行业。
2、大数据给予人工智能足够有价值的数据支持，人工智能才之所以智能，所以相对于人工智能，大数据的人才需求量更大一些，也就是说人工智能只是大数据的一个应用方向。
3、大数据行业人才稀缺，市场需求量大，而且覆盖全行业，就业机会也多，发展前景还是相当不错。而且大数据行业人才薪资也普遍较高。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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8. 人工智能大数据就业方向和前景

就业方向：

1、搜索方向：搜索是人工智能的重要应用领域，目前初步实现的人工智能产品例如小度、小爱同学、天猫精灵等，都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。

工智能就业前景：

人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。研究还表明，掌握三种以上技能的人才对企业的吸引力更大，且趋势越来越明显，因此，IT技术人员在掌握一门技术的同时，需要适当掌握更多的技能!

9. 大数据和机器学习在同等条件下哪个工资更高

加班一样多，
同等条件肯定是机器学习工资更高，因为机器学习是更高层的工作要求，对人的能力要求也更高，自然工资更多。但是岗位也少
大数据多是处理数据，做开发工作。