演算法與大數據哪個好

❶ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

「巧婦難為無米之炊」，這句話隱含的信息量並不小，正好可以用於對比人工智慧。巧婦的「巧」就是演算法，食材就是數據，而鍋碗瓢盆和爐灶就是算力。

如果沒有食材，就算你有爐灶和鍋碗瓢盆，也沒辦法做出飯，而有了食材，沒有爐灶和鍋碗瓢盆也做不出飯菜，有了食材，有了鍋碗瓢盆，沒有巧婦，也同樣做不出一桌豐盛的飯菜。

數字化歸根結底：

是靠數據驅動的,如果沒有高質量的大數據,那就是巧婦難為無米之炊。因此,做好大數據工作是推進數字化變革的前提性、基礎性工作。但非數字原生企業相比數字原生企業,大數據工作的復雜性和困難度要大的多。

何老師表示,做好大數據工作,要有知難而上的堅強決心。此外,他基於對華為等企業實踐的認真了解研究,結合自身對企業戰略執行的長期深刻體悟,還在演講中給出了切實的決策思路和行動建議。

據悉,《數字企業》之所以能成為數字化轉型、數字化變革的代表性演講,很大程度上是因為既具備企業家的高度、又具備思想家的深度、還具備實踐家的力度。

❷ 演算法和大數據演算法哪個好

兩者是相輔相成的，沒有誰比誰更重要，就像雞蛋和母雞哪個更重要一樣？只有演算法，沒有數據，那麼演算法就沒了存在的意義，只有數據，沒有演算法，得來的演算法顯得更加雜亂無章，哪來的生產效率？

❸ 學計算機好還是大數據好 哪個更吃香

學大數據好一些。首先，當前計算機科學與技術和大數據這兩個專業的熱度都比較高，這兩個專業本身也沒有所謂的好壞之分，而且這兩個專業本身也有非常緊密的聯系，當前計算機專業也是培養大數據研究生的主要專業之一。

計算機和大數據專業哪個更好

不少同學糾結到底是選計敬察算機還是大數據，這兩個專業之間有聯系也有區別，選哪個好還是看個人的取捨。

計算機專業我們一般把它看成一個大類領域，具體到二級學科有計算機科學與技術、軟體工程、網路工程、信息安全、物聯網技術等等。

而大數據是符合現在趨勢的新興技術學科，全稱是數據科學與大數據技術，屬於交叉學科，有的學校把它歸類在計算機專業裡面，有的學校則把它放在數學專業裡面。

大數據專業學習的內容涉及到計算機、數學、統計學等多個學科的知識綜合運用，包括但不限於JavaSE核心技術、Python爬蟲、雲平台的開發技術等等。

有人擔心學大數據專業，未來會不陪碧會熱度過去了就蘆稿舉不好找工作了。這里要肯定一點，現在人工智慧正在一點一滴的進入我們的生活，大數據起碼在十年內都還是紅利期。而十年後的世界會怎樣誰也不知道，大數據有可能被新的技術更新換代也不一定。

相對而言，計算機專業則顯得更傳統，畢竟計算機的網路技術是大數據發展的基礎，怎麼也不至於失業。在本科階段選擇偏重打基礎的計算機專業，對同學們未來的職業發展未必不是一件好事。

大數據和計算機的區別

計算機科學與技術專業主要針對計算機領域的知識來設置課程體系，整體的知識面比較廣，學生未來的選擇空間也相對比較大，不論選擇讀研還是參加工作，選擇計算機科學與技術專業都是比較穩妥的選擇。另外，由於計算機科學與技術專業是比較傳統的計算機專業之一，課程體系和實踐場景都比較完善，學生也會有一個比較好的學習體驗。

大數據專業是新設立的專業之一，而且未來大數據領域的人才需求潛力也比較大，所以選擇大數據專業也是順應時代發展的選擇。大數據專業是一個典型的交叉學科專業，涉及到數學、統計學和計算機三大塊內容，所以大數據專業的學習壓力往往要大一些，而且大數據專業對於數學基礎的要求更高一些，這一點要引起足夠的重視。

大數據專業對於實踐場景的要求比較高，通常需要數據中心的支撐，這對於教育資源整合能力相對較弱的高校來說，是一個不小的挑戰。從當前的人才需求情況來看，目前大數據技術依然處在落地應用的初期，行業人才需求往往更注重高端人才，所以當前選擇大數據專業，最好讀一下研究生。

❹ 雲計算和大數據哪個就業前景好

兩者屬於相輔相成，從應用角度來講，大數據離不開雲計算，因為大規模的數據運算需要很多計算資源，大數據是雲計算的應用案例之一，雲計算是大數據的實現工具之一。二者的就業前景都很不錯，可以根據個人愛好進行選擇。

1、大數據：大數據技術是一種新一代技術和構架，以快速的採集、處理和分析技術，從各種超大規模的數據中提取價值。大數據涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
2、雲計算：雲計算是一種創新的技術，底層離不開虛擬化，平台操作系統，資料庫，存儲技術，負載均衡，高可用，群集技術，分布式技術，安全技術等等，想要學習雲計算，就要精通其中的一門技術。雲計算技術從技術應用服務的場景可劃分為三個層次IaaS(基礎架構即服務)、PaaS(平台即服務)、SaaS(軟體即服務)。

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❺ 計算機科學與技術、人工智慧和大數據哪個專業好（對女生來說）

計算機科學與技術，人工智慧和大數據哪一個專業適合女生？

說實話，只要是數學，物理好的，這幾個專業都適合女生就業《 關鍵問題是，就業環境中，存在的女性就業歧視 》

這幾個專業屬於熱門專業，除了計算機科學與技術相對成熟外， 人工智慧和大數據 是新興專業，並不是太成熟，還是在摸索階段，需要解決的問題還不少。

從女性就業上看，這幾個專業從理論上對女性不太有好，至少是工作強度上，我們在人工智慧方面占據絕對的位置，但是我們不否認我們的有利是靠 996完成的， 高強度的工作時間，確實不適合，不值得女性去拼搏，《 特別是女性到了婚姻階段，企業往往會找一些沒有道理的道理，來解決女性工作問題 》

當然我們也不能一概而論，在這些專業中女性期待成績的也不佔少數，只要你能適應高強度的工作壓力，應該比男性更容易取得成績。

其實在計算機科學技術專業中，適合女性的是網路安全。

這三個都是非常熱門的專業，根據2019年教育部公布的數據——在新增備案專業中新增最多的就是「數據科學與大數據技術」，全國共有196所高校爭相開設。其次是人工智慧類專業：機器人工程、智能科學與技術、智能製造工程。新增最多的審批專業是「人工智慧」專業，全國共有35所985大學獲得審批「人工智慧」專業首批建設資格。

計算機科學與基礎是一門研究計算機的專業。專業涉及面非常的廣，涉及到了計算機軟體，硬體，資料庫，操作系統，軟體工程等。如果將來打算考研往人工智慧大數據方向發展，我們建議在本科的時候，可以學計算機科學技術。

人工智慧專業可以理解為先要機器學習人類的語言、行為，再進行模仿為人類進行服務。目前開設的高校並不是很多，多為985工程重點院校，專業橫跨計算機、自動化、心理學、數學等學科。

大數據專業是計算機科學與技術跟數學、統計學的交叉學科，專業也會涉及到人工智慧的相關課程。要求對於資料庫，程序設計，計算機網路有足夠了解，同時對於數學的要求極高。

目前在這些專業裡面男女比例是比較失衡的，甚至有的專業會出現「和尚班」，沒有一個女生。如果女生從小對於計算機電子信息這一塊比較感興趣，那麼選擇了相關專業之後，將來就業的時候也會有一定的優勢。從團隊建設的角度來講在一些知名企業裡面也願意招收一些女生。

從三個專業來看，個人會推薦女生往大數據方向學習。但是大數據專業對於計算機和數學的要求非常高。本科階段，能夠把基礎學科學的扎實，這是最為重要的。考研就是對於職業生涯方向進行再一次的調整，熱門方向相應的門檻也會比較高一些。

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中國女性，有韌性，勤勞，聰明，善良，美麗，是世界上最偉大的女性，沒有之一！三個方向都適合中國女性，尤其是喜歡數學的中國女性！計算機最後發展的瓶頸在於數學！計算機科學與技術是基礎需要學習計算機原理，操作系統，數據結構，編程等！有了這個好的基礎，可以搞機器學習，深度學習，神經網路等，這是人工智慧的領域，人工智慧演算法需要大數據的訓練，才能形成相對穩定的預測模型！由此可見先學計算機科學與技術，其次是大數據，其次是人工智慧！當然可以只學計算機科學與技術，或者學前兩個，或者三個都學！我期待中國涌現出大量的計算機科學科學家！

人工智慧雖火，但眾多相關專業的研究人員都轉向人工智慧，競爭必激烈，從易就業易高薪的角度，人工智慧不是最佳選擇，再說你是女生，人工智慧更不適合，是因為工作強度的問題，建議搞計算機，將來做測試方向，相對輕松，薪水也不低

都可以，跟著你的心走就好了。

我簡單跟你說一下這兩者的不同吧。

1.計算機科學與技術 就是傳統的大學科，什麼都學，軟體、硬體、網路三個大方向，計算機組成原理，操作系統，代碼重構，C語言，C++，Java都是有的，不知道現在有沒有Python。

學這個可以系統性地了解一下計算機的東西，搞軟體也未必就接觸不到其他方向的東西了，起碼網路協議有時候還是非常重要的，搞大數據，那資料庫總得非常熟悉吧。

這個專業的好處就是全面，側重點在哪，主要想學什麼，自己定。

2.數據科學與大數據技術 是近些年新開的學科，主要學習內容是數學，統計，軟體三個方面的東西。除了計算機相關，還得學很多數學課程，統計的一些東西。

搞大數據其實也分好多場景和類別的，像是大數據開發工程師，那是妥妥的程序員，需要先學Java打好底子，然後學Hadoop搞大數據。還有些數據科學家是搞科研的，還有各種數據分析師，就是類似金融和各行各業的做分析的那些人才了，雖然也可能會用到編程的知識，但不一定是重點，也不一定都會學到什麼程度。怕是自己要多用點心，多努努力了。

3.人工智慧同理，女生與男生也同理。在編程這塊區別不大，不拼體力，主要看思維。

至於選擇哪個么，就看你是想系統性地學習一下計算機，打好基礎，還是想直接學大數據對口的相關東西了。或者人工智慧。

選計算機科學 就好好打基礎，自己分析查看以後做大數據開發需要用到的東西，把課程體系裡沒有的東西自己找資料來補上，自學，或者參加培訓，找人教，帶著做項目。

選大數據科學 就看看大數據都講什麼，自己想往哪個方向發展，看看企業，目標單位都要什麼技術。搞科研就多弄數學，編程就補計算機，統計就好好弄統計。想學好都是得自己下功夫的。

人工智慧也是同理。

不過211的學生嘛，挺優秀的了，自學能力OK的。知道怎麼做了，剩下的就去做就好了。

順便給你貼一下大數據的學習路徑吧，可能用得到。

如果需要學習線路圖或隨堂筆記的話，評論區給我回復111，找我就好了。

建議人工智慧，現在人工智慧人才十分稀缺，學這以後就業方便，收入高，而且要花的精力不會比另外兩個方向多很多

看樣子你是走不了研究路線的，建議計算機專業，做做產品設計、前端開發、項目測試及管理。人工智慧和大數據專業，不讀研讀博，不讀名校，打造不出核心競爭能力。

❻ 數據科學與大數據技術專業的前景怎麼樣，該選擇主攻開發還是演算法

首先，從近兩年數據科學與大數據技術（數科）專業的就業情況來看，整體的就業表現還是比較不錯的，雖然該專業是新興專業之一，但是就業表現已經成為了繼計算機科學與技術、軟體工程這兩個專業之後，又一個就業表現比較突出的計算機大類專業。

從當前大的計算機發展趨勢來看，未來在工業互聯網逐漸落地應用之後，產業領域會釋放出大量大數據專業人才的需求，而且高附加值崗位也會比較多，從這個角度來看，未來數科專業的就業前景還是非常廣闊的。

數科專業本身是一個交叉學科，涉及到的內容比較多，所以要想有一個較好的學習體驗，同時提升自身的就業競爭力，一定要盡早確定一個自己的主攻方向，圍繞主攻方向來制定學習規劃。對於本科生來說，如果沒有繼續讀研的計劃，可以圍繞開發崗的要求來制定學習規劃。實際上，當前很多大數據方向的研究生也會從事開發崗。

從大的人才需求趨勢來看，未來開發崗的人才需求量依然會比較大，相對於演算法崗來說，開發崗的競爭並不算激烈，也有不少進大廠的機會。要想從事開發崗，要重視三方面知識的學習，其一是重視編程語言（Java、Python）的學習，其二是重視大數據平台（Hadoop、Spark）的學習，其三是重視場景開發知識的積累。

總體上來說，計算機大類專業的學習規劃需要按照不同階段來制定，不同階段有不同階段的側重點。

我從事教育、科研多年，目前在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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，都可以私信我！