大数据和芯片哪个方向好

1. 大数据和ai哪个方向好

大数据和AI都是当前非常热门的技术方向，两者之间也有很多交叉点。从就业前景来看，两个方向都非常好，但具体哪个更好还要根据自己的兴趣、能力以及市羡顷罩场需求等因素来考虑。

如果你对数学、统计学和编程比较感兴趣，并且喜欢通过分析海量数据来发现商业价值或解决实际问题，那么大数据可能更适合你。目前各乎余行各业都在积极应用大数据技术进行业务优化和创新。

如果你对机器智能、深度学习等人工智能领域比较感兴趣，并且希望通过构建模型实现自动化决策或兄闹者开发智能产品，则可以选择AI方向。随着人工智能技术不断进步，在医疗、金融、安防等领域中也将会出现更多的应用场景。

总之，无论选择哪个方向，都需要不断学习并保持敏锐的洞察力与创新精神才能取得成功。

2. 大数据技术的就业前景和就业方向

大数据技术是当前非常热门的技术领域之一，其就业前景非常广阔。大数据技术可以应用于众多行业和领域，例如金融、医疗、电子商务、物流、教育等。以下是大数据技术的就业方向：

1、数据分析师：负责通过数据分析提供业务洞察和建议，帮助企业做出决策。

2、数据工程师：负责搭建数据处理系统，包括数据采集、存储、处理、展示等环节。

3、数据科学家：负责通过机器学习、数据挖掘等算法技术，从大量数据中挖掘有价值的信息。

4、大数据工程师：大数据工程师负责设计、构建和维护大数据系统，包括数据仓库、ETL（抽取、转换和加载）过程以及数据流和数据处理管道。大数据工程师需要精通Hadoop、Spark、Hive、Pig等大数据技术和工具。

5、数据科学家：数据科学家通过分析大数据来发现业务问题和趋势。他们需要深入了桐铅解统计学、机器学习和数据挖掘，并使用工具如Python、R、SAS和MATLAB等来处理和分析数据。

6、数据分析师：数据分析师负责收集、处理和分析数据，并将结果用于业务决策。他们需要了解SQL、Excel、Tableau和Power BI等工具。

总之，大数据技术的就业前景非常广阔，未来还有很多机会。对于那些掌握相关技能的人来说，将来可以期望找到高薪的工作，并且可以在各个行业中发挥作用。

3. 大数据就业方向及前景

大数据的就业前景目前来看是不错的。

大数据目前有以下几个就业方向：

1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。

从近几年招聘情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

4. 大数据与芯片未来薪水哪个高

大数据与衡森芯片裂拦陆门槛都很高，尤其是芯片门槛奇高无比（除了非技术类），芯片是由于欧美科技封锁，国内企业华为一直在开发芯片，一直追赶欧美步伐，也因此，最近几年频频遭打美国的打击。
两个领域，不论哪个方向，在短时间内薪水都不会低，但是市场规律是，一开始供不应求，企肆顷业会高薪招人，人才都会趋向于薪水高的行业和职位，直到供过于求，人才饱和，薪水下降，人们又会寻求才一个高薪行业和岗位。

5. IC行业和IT行业的区别IC和IT行业哪个更好就业看这你就知道了

IC设计和IT技术哪个好就业,哪个薪水更 - ： 我是做it的,我感觉ic设计要优于it技术.这主要是因为技术门槛,ic设计一般人接触不到,所以相对门槛较高、更专业一点;it技术很多行业的人都能做,所以门槛较低,门槛高的话,就业会更好一点、薪资也能更高一点.当然,it技术也有许多门槛高的技术领域.

计算机软件和ic设计两个行业哪个待遇更高? - ： 首先,待遇是分公司的,不过普遍来说,计算机软件比ic设计更高点.个人方面,我是做ic的,计算机软件方面的同学的待遇比我高些;公司方面,360,网络,腾讯,阿里巴巴等的待遇要比smic、展讯、华为海思、大唐、中兴、全志等要高一些.不过,软件入门的门槛相对低些,竞争也激烈一些.就说这些,希望如你所愿,阿门~

ic设计(微电子)和软件(计算机)哪个工资高? - ： 从目前行情和以后发展态势来看,IC涉及会比较好,计算机软件现在一些培训机构太多了,软件开发门槛低了,进去的人很多,但是IC设计就比较门槛高,而且随着各种智能设备,物联网发展,IC会更加吃香.

ic设计和计算机软件哪个更有前途待遇更高?： 个人感觉,IC设计的门槛更高,这要看你们学校往届的毕业生能够去到的企业高度,如果能去大企业,我觉得做IC更好,毕竟这行业知识更新换代不如软件,软件的门槛太低了,现在做软件最普及的就是网站,随便一个人去培训半年可能就学会了,而且工资要求也不高.

软件工程师和ic设计工程师哪个待遇高? - ： 目前国内ic这块相对来说比较薄弱 而软件工程师在国内已经相当成熟 选择适合自己的才是最好的 你在网上可以比较看看两者 然后结合自己的情况来选择

it行业哪个方向薪资高 - ： IT业划分为IT生产业和IT使用业,其主体职业包括:1.软件类 :系统分析师、程序设计员、软件测试师、软件项目管理师、系统架构设计师.(人才需求巨大,发展前景较好,工资待遇较高)2.硬件类:计算机维修.(技术含金量不高,工资不太高)3.网络类:网络工程师、网络系统设计师、网络综合布线员、网络建设工程师.4.信息系统类:计算机操作员、信息系统安全师、信息系统管理师、数据库系统管理员、信息系统监理师、信息系统评估师、信息资源开发与管理人员、信息系统设计人员.5.制造类: 半导体器件测试工、半导体器件制作工艺师、半导体器件制造工、半导体器件支持工、半导体器件封装工.具体薪资待遇取决于所在城市整体水平和公司水平.

6. 芯片和计算机哪个专业好

对于这个问题，不能笼统地回答哪个比较好，因为站在不同的视角和提问者自身的情况，会有不同的答案。

从发展前景上看，建议选择人工智能

人工智能是目前最火爆、也是投资者最看好的方向。

人工智能的概念诞生于20世纪50年代，标志性事件是达特矛斯会议。

该会议由笔者最喜欢的Lisp编程语言之父约翰·麦卡锡等人于1956年8月31日发起，旨在召集志同道合的人共同讨论“人工智能”（此定义正是在那时提出的）。

会议持续了一个月，基本上以大范围的集思广益为主。这催生了后来人所共知的人工智能革命。

人工智能的发展经历过两次低潮，直到2016年，再次被世人推向了高潮：

谷歌旗下的DeepMind开发出AlphaGo，击败了人类围棋高手李世石，标志着人工智能突破了人们的常规认知：机器智能无法胜任人类的抽象思维和精妙的直觉——围棋是所有棋类运动中规则最简单，但是技巧和取胜难度最高的一个。

传统的围棋高手，都需要经过长期的训练和对大局的直觉把控（也就是很多时候讲究的“形状”）。

因为棋盘上一共有361个下子点，每一步根据棋盘上的当前形势，可能的落子位置的排列组合呈现“几何爆炸”。

自此以后，依托于大数据等算力的革命性进步，人工智能被资本和企业追逐，大量应用于自动驾驶、人脸识别、语音识别、推荐引擎等领域。

人工智能现在已经渗透到各行各业，2020年全球人工智能产业规模1565亿美元，增长率是12%，我国的产业规模大概是3100亿元，同比增长了15%。

根据国际数据公司（IDC）上个月发布的《IDCFutureScape:全球人工智能（AI）市场2021预测——中国启示》报告：

预测1：到2023年，在金融、医疗、政府和其他受监管的公共部门中，超过15%的以消费者为中心的AI决策系统将引入解释其分析和决策过程的相关规定。

预测2：到2021年，超过50%的组织将在呼入电话处理环境中增加AI功能。

预测3：到2024年，45%的重复工作任务将通过使用由AI、机器人和机器人流程自动化（RPA）提供支持的“数字员工”实现自动化或增强。

预测4：到2023年，使用自动机器学习（AutoML）技术封装的、从数据准备到模型部署的端到端机器学习平台的数据分析师和数据科学家的数量将增加2倍。

预测5：到2024年，自动化运维（AIOps）将基氏颂成为IT运营的新常态，至少有50%的大型企业将采用自动化运维解决方案来自动化主要IT系统和服务管理过程。

预测6：到2025年，10%的人工智能解决方案将更接近于通用人工智能（AGI）——利用神经符号技术将深度学习与符号方法结合起来，以创造出更可靠的、近乎人类的决策方式。

预测7：到2021年，至少有65%的中国1000强企业将利用自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）等AI工具，赋能60%在客户体验、安全、运营管理和采购等业务领域的用例。

预测8：到2024年，超过30%的中国1000强企业会将AI工作负载更均匀地部署核薯在端侧，边缘侧以及云端，这些工作负载将由人工智能软件平台提供商统一管理，使AI基础设施“隐形化”。

预测9：到2023年，30%的企业将在边缘侧运行不同的分析和AI模型。其中30%的边缘AI应用将由异构加速方案加速。

预测10：到2022年，80%的中国1000强企业将投资内部学习平台和第三方培训服务，以满足AI采用带来的新技能需求和工作方式转变。

面向未来，投资自身的话，人工智能将是你的优质选择之一——因为汹涌的产业潜力和市场空间将带给你巨大的机会。

从打基础角度看，建议选择计算机科学技术

尽管上述人工智的前景非常美妙，但是其数字底座仍然脱离不了计算机技术。无论是人工智能用到的大数据系统，还是联接与计算使用的芯片、网络技术，其核心都是信息技术，也就是广义的计算机科学技术。

计算机科学与技术包括了硬件（计算机组成原理、微机接口、IC设计与制造等）、软件（操作系统、编译器、数据库、应用软件、互联网App等）、算法、体系结构的方方面面。

我们国家现在亟需大量的芯片人才和系统软件人才，如果做一名有抱负的年轻人，完全可以投身这个充满挑战和满满荣誉感搏郑的行业。

从就业选择面角度看，建议选择软件工程

专业课程涵盖：程序设计语言、数据结构、离散数学、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理。

该专业除了学习公共基础课外，还将系统学习离散数学、数据结构、算法分析、面向对象程序设计、现代操作系统、数据库原理与实现技术、编译原理、软件工程、软件项目管理、计算机安全等课程，根据学生的兴趣还可以选修一些其它选修课。

软件工程相对于计算机科学与技术，更加聚焦软件方面，并且对标企业的工业化、商用需求。所以它天然对就业有优势。

根据上个月智联招聘发布关于《2020新基建产业发展报告》显示，新基建核心技术人才缺口预计达417万人，其中软件开发人才缺口最大。从岗位来看，系统架构设计师月薪高达24277元，整体平均月薪10299元。学历方面，高素质人才成为将来企业招聘的重点对象。

对于一些互联网和高科技大厂，薪酬更高。

从差异化竞争优势看，建议选择网络安全

随着互联网与传统行业的结合，数字化转型已经成为正在发生着的历史必然。井喷的互联需求，将导致大量的潜在信息安全隐患。

除此之外，5G、区块链、新基建、物联网等场景的兴起，对实时性的数据安全要求更为苛刻。在这样的产业趋势下，网络安全的就业岗位势必会迎来下一轮增长。

大量学生与求职者的第一选择都是人工智能、大数据和软件开发，所以这些岗位对求职者的门槛要求也水涨船高。在这样的情形下，网络安全其实是一个可以发挥自身差异化竞争优势的选择。

从专业课安排上讲，就总体上而言，信息安全和其他计算机学院的专业没什么区别，不过在一些课程的必修限制上不同。而且从课程内容上而言，那些课程也和一般人了解的"黑客"这方面相去甚远。"黑客"技术不在大学的教授范围之内，不过老师在讲计算机网络、网络对抗与防御这两门课的时候会涉及到一些攻击技术的原理。实际想获取这方面的知识，自己需要上专业论坛、融入圈子。

7. 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。