數據技術與應用哪個好

㈠ 大數據技術與應用這個專業在哪裡發展比較好

數據分析師在深圳發展是個不錯的選擇，其次是北京、上海。數據分析崗位大量的工作機會集中在北上廣深以及杭州。期待往這個方向發展的人可以到這些城市去發展。但是這些城市也都集中了大量的各行業人才競爭壓力也很大。

互聯網行業發展風起雲涌，而移動互聯網、電子商務、物聯網以及社交媒體的快速發展更促使我們快速進入了大數據時代。

截止到目前，人們日常生活中的數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別一躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。

(1)數據技術與應用哪個好擴展閱讀：

政府提倡產教融合、校企合作來創辦新型前沿幾乎以及「互聯網+」專業方向，也已經有一些企業大膽開始了這方面的創新步伐。

填補大數據技術與應用專業人才巨大缺口的最有效辦法無疑還需要依託眾多的高等院校來培養輸送，但互聯網發展一日千里，大數據技術、手段日新月異。

企業所需要的非常接地氣的人才培養對於傳統以培養學術型、科研型人才為主要使命的高校來說還真有些難度。

㈡ 大數據技術與應用專業好嗎哪個大學這個專業比較不錯呢

這個專業屬抄於前沿科技專業，目前開設該專業的高校（比如：北航、貴州大學、對外經貿大學、華南理工大學、廣東開放大學、宜春學院等）都採用校企合作的方式辦學，引入校企雙師資進行授課，注重理論與實踐相結合，該專業融入了大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術，同時引入企業真實項目演練，旨在培養適應新形勢，具有新思維和技能的高層次、實用型、國際化的復合型大數據專業人才。

㈢ 2021大數據技術與應用就業方向 畢業干什麼好

大數據技術與應用的就業方向分為四個方向，分別為互聯網電商方向、零售金融方向、電子政務服務方向、其他方向。

大數據技術與應用就業方向

1、互聯網電商方向。

作為當前最熱門的風口，互聯網電商是互聯網領域應用於實踐最多的地方，也是積累技術資源最豐富、資金最雄厚、人才需求量最大的部分。大數據技術與應用專業畢業生可以從事互聯網電商運營維護、日常管理、消費大數據分析、金融數據風控管理等相關技術工作。目前大到已經上市的頭部電商平台小到社區電商，這些技術人才的缺口都比較大。

2、零售金融方向。

零售金融與互聯網電商雖然同屬於消費大范疇領域，但是具體而言，零售電商的范圍要小於互聯網電商，比互聯網電商更需要精準對接消費群體和消費群體的愛好、收入等特徵。大數據技術與應用專業畢業生可以從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融等領域的數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的工作。適合在零售金融企業承擔相關技術服務工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。

3、電子政務服務方向。

隨著電子政務服務的不斷加快，無紙化辦公、電子化辦公、一站式服務、一鍵搞定服務等逐步在各大城市應用，尤其是在北京、上海、深圳等一線城市，基本上實現了電子政務服務全覆蓋。群眾辦事只需要一個手機就可以實現原來需要跑很多趟、來回奔波的業務。作為服務領域之一的大數據技術與應用專業畢業生可以在相關企業從事電子政務服務對接工作，進行基於電子政務的大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作。

4、其他方向。

除了專業對口的工作以外，大數據技術與應用專業還可以憑借所學知識可以選擇自主創業、考取公務員、從事銷售等工作。總的來看，作為新一代信息技術的主流發展方向，大數據技術與應用發展前景十分廣闊，所處行業也是朝陽行業，只要努力學習，把專業知識學扎實，畢業後就不用工作問題。

大數據技術與應用就業前景

大數據領域可以說是未來發展幾大領域當中比較有前景的領域之一，畢業之後就業的前景也是比較好的，比如說我們現在熟知的阿里巴巴就在從事著大數據領域，而負責大數據領域的主要人物之一就是王堅，相信很多人都聽過王堅王堅在阿里巴巴屬於天才性的人物，他的命運也是比較坎坷的，在成功的道路上充滿著荊棘，但是他卻從未忘記自己的初心，緊握手中的信念，硬生生殺出了一條血路，成功之後，穩坐全球前三的大數據公司之一，從這一點就可以看出大數據的前景是非常好的。

㈣ 數據科學與大數據技術專業和大數據技術與應用專業哪一個好

無所謂好壞，前面的偏近理論研究，需要向博士發展才能有所作為，後面的偏近應用，找工作比較快，但是最終的高度受限，當然還是要看自己努力的

㈤ 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版相連的互聯網，互權聯網的應用拓展，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。

㈥ 大數據技術還有計算機應用技術、計算機網路技術、數字媒體技術哪個容易學哪個好就業

專科的話，其實哪個專業區別都不大。建議你選擇計算機應用專業，覆蓋的面會廣一些。對於就業會有一定幫助。

建議你努力一下，讀一下專升本，那個意義會更加明顯一些。

㈦ 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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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

㈧ 信息安全,數據科學與大數據技術 哪個專業更好

兩個專業都很好，主要看哪一個更適合你。

這兩個專業都屬於前景很好的專業，面對這種情況，建議了解這兩個專業主要學習什麼及就業方向是什麼再來進行選擇。

信息安全專業的就業方向主要是去畢業生可在政府機關、國家安全部門、銀行、金融、證券、通信等領域從事各類信息安全系統、計算機安全系統的研究、設計、開發和管理工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。

數據科學與大數據技術相對於信息安全來說，此專業屬於比較新的一種專業，還有許多未知的技術正在探索中，前途一片光明。數據科學與大數據技術的就業方向主要是大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發。

可以根據自己的需求和興趣還有未來職業規劃進行選擇。每個專業存在都有它的道理，有些專業是為企業而生，有些則是國家發展需要，大數據和信安這兩個專業本質上都是計算機類，看你感興趣的方向，選擇即可。

信息安全專業需要掌握的知識面：

1、掌握從事專業工作所需的數學（特別是離散數學）、自然科學知識，以及經濟學與管理學知識。

2、系統掌握專業基礎理論知識和專業知識，經歷系統的專業實踐，理解計算學科的基本概念、知識結構、典型方法，建立數字化、演算法、模塊化與層次化等核心專業意識。

3、掌握計算學科的基本思維方法和研究方法，具有良好的科學素養和強烈的工程意識或研究探索意識，並具備綜合運用所掌握的知識、方法和技術解決復雜的實際問題及對結果進行分析的能力。

4、具有終身學習意識，能夠運用現代信息技術獲取相關信息和新技術、新知識，持續提高自己的能力。

5、了解計算學科的發展現狀和趨勢，具有創新意識，並具有技術創新和產品創新的初步能力。

6、了解與專業相關的職業和行業的重要法律、法規及方針與政策，理解工程技術與信息技術應用相關的倫理基本要求，在系統設計過程中能夠綜合考慮經濟、環境、法律、安全、健康、倫理等制約因素。

7、具有組織管理能力、表達能力、獨立工作能力、人際交往能力和團隊合作能力。

㈨ 經濟統計學和大數據管理與應用哪個好

一、首先要更正的一個觀念：統計學類中，只有統計學和應用統計學。沒有大數據技術。

教育部2012年本科目錄中，統計學類，只有統計學和應用統計學。在經濟學類下設經濟統計學專業。

「統計學」起源於政治學與經濟學，最早被稱之為「政治的算術」，是一門關於如何正確、有效地搜集資料、整理資料、分析資料的科學，是一種研究隨機數據的科學藝術。

二、統計學是理學門類下的一級學科。

隨著現代科學技術的迅猛發展，統計學的應用領域已不再限於經濟學。

統計學發展至今，已誕生出許多邊緣分支學科，如生物統計學、醫學統計學、氣象統計學、地質統計學、教育統計學、經濟計量學、社會計量學、政治計量學、語言計量學、歷史計量學等。

正因為如此，才有了應用統計學這門專業的產生。

在經濟學科中，諾貝爾經濟學獎得主大多數都是經濟計量學家兼統計學家，經濟計量學本質上就是統計學在經濟學中的應用。

從這個意義上說，經濟統計學，也是應用統計學的一類分支而已。

三者之間目前的區別，在於學位和主幹課程。

經濟統計學主幹學科：理論經濟學，應用經濟學，統計學，發經濟學學士學位。

應用統計學，主幹學科：統計學，發理學學士學位

統計學：主要學科：統計學、數學，發理學學士學位。

三、數據科學與大數據技術專業是新興專業，不只是統計學。

數據科學與大數據技術，不只是涉及到統計學，還有數學、計算機及各行業的學科內容。是學科交叉融合的一門新興專業。

涉及領域

1、統計學

2、數學

3、計算機

4、數據採集相關技術

5、不同行業的數據應用

數據科學與大數據技術專業為2015國家新增專業，首批僅北京大學、中南大學和對外經濟貿易大學三所學校申報成功。

但在2018年有近100多家申辦這類專業。

四、勛哥建議

1、選擇統計學類專業，應具備扎實的數學基礎，後繼課程的學習離不開數學能力的培養。

現代的統計學專業是在隨機抽樣基礎上建立的推斷統計學，在專業課程中，概率論是基礎課程，其次是數理統計。基本的統計方法包括回歸分析、多元統計分析、抽樣調查、試驗設計、時間序列分析及描述性統計等，是主要的專業課程。具備良好的專業素養也能為將來的繼續深造打下基礎。

2、選擇數據科學與大數據專業，要仔細選擇就讀院校。

因為新辦這個專業院校的太多，所以選擇這個專業，應該看學校原來是不是有基礎？有沒有開設數據相關方向的研究生專業，博士生專業，研究中心、實驗室的層次是怎樣的？

㈩ 女生學大數據技術與應用專業和電子商務專業哪個好

這兩個專業都不錯，比較切合當前及今後的發展實際。相比而言，大數據技術與應用專業更好些，就業前景廣闊。以上意見，僅供參考。