A. 大數據工資待遇一個月多少錢 有哪些崗位
IT技術領域薪資一直是普遍偏高的，而IT技術中，大數據的薪資也是一直高居不下的。大數據平均月薪30.1k，達到IT行業平均月薪榜首。
大數據薪資待遇怎麼樣
工作方向不同，工作經驗不同工資多少不定。以大數據開發工程師為例：應屆畢業生，7K+；1-2年，8-14K；3-4年，18K+；5年以上，25K+，這些都是一般情況，具體的工作內容不同還會稍有變動。
但是數據分析師這個職位大概是最常見的，指的是不同行業中，專門從事行業內數據搜集、整理、分析，並依據這些數據做出研究、評估的專業人員。
大數據就業崗位從大的崗位劃分上來看，當前大數據崗位可以分為開發崗、演算法崗（數據分析）、運維崗等，開發崗的任務涉及到兩大方面，其一是完成業務實現，其二是完成數據生產，目前很多傳統軟體開發任務正在逐漸向大數據開發過渡，這也導致當前大數據開發崗的人才需求量更大一些。從事大數據開發崗，還需要重點學習雲計算相關的知識，尤其是PaaS。
B. 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。
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C. 學習大數據是否需要學習Java
當前大數據領域的崗位主要集中在三個大的方向，分別是大數據開發方向、大數據分析方向和大數據運維方向，其中大數據開發崗位的人才需求量相對比較大，而且崗位附加值也比較高，目前幾乎與演算法崗持平了，所以如果未來要想從事大數據開發崗，那麼學習一下Java還是很有必要的。
相對於大數據分析(演算法)崗位來說，大數據開發崗位的競爭就沒有那麼激烈了，而且開發崗位對於從業者的學歷要求也並不算高，本科生也可以從事開發崗，因此對於很多本科生來說，選擇主攻大數據開發方向也是比較現實的選擇。實際上，由於演算法崗位的競爭比較激烈，現在很多研究生也會選擇從事開發崗位，而且未來隨著工業互聯網的落地應用，大數據開發崗的人才需求量也會逐漸增加。
當前Java、Python、Scala、Go等編程語言在大數據開發領域的應用還是比較普遍的，由於Java語言的技術生態比較健全，所以很多開發團隊更願意採用Java語言來完成大數據開發，這也會在一定程度上降低開發風險，所以如果掌握Java語言，那麼在大數據開發領域會有較多的就業機會。
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D. 大數據就業崗位有哪些 畢業能幹什麼
大數據就業崗位主要圍繞數據價值化來展開，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據分析、數據安全、數據應用等諸多方面。
從大的崗位劃分上來看，當前大數據崗位可以分為開發崗、演算法崗（數據分析）、運維崗等，開發崗的任務涉及到兩大方面，其一是完成業務實現，其二是完成數據生產，目前很多傳統軟體開發任務正在逐漸向大數據開發過渡，這也導致當前大數據開發崗的人才需求量更大一些。從事大數據開發崗，還需要重點學習雲計算相關的知識，尤其是PaaS。
演算法崗與場景也有非常緊密的聯系，但是由於演算法崗對於從業者的要求比較高，所以要想從事演算法崗往往需要較高的學歷做支撐。由於演算法崗的崗位附加值比較高，所以很多研究生，包括博士研究生都比較熱衷於演算法崗，這導致演算法崗的競爭非常激烈。另外，當前由於人工智慧技術的落地應用依然存在一定的瓶頸，所以演算法崗目前也有所降溫。
大數據運維崗的人才需求量也相對比較大，大數據運維崗的覆蓋面也非常廣，數據採集、管理、存儲、安全、大數據平台搭建等內容都可以歸類到大數據運維崗，而且從事運維崗位還需要掌握大量的網路知識和伺服器知識。
1、大數據開發工程師
大數據開發工程師，很多公司都在招聘的熱門技術人才，工資也是相對於其他方向更高一些。想要成為大數據開發工程師需要掌握計算機技術、hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識，具備分布式存儲、分布式計算框架等技術。
2、大數據分析師
大數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
3、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
4、大數據可視化工程師
隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。
E. 演算法和開發崗相比，哪個前景更好呢
這兩個崗位的工作內容我都接觸過，目前我帶的大數據團隊中既有演算法工程師也有開發工程師，所以我說一說這兩個崗位的區別，以及未來的發展方向。
演算法設計與演算法實現
通常涉及到演算法的崗位有兩個，分別是演算法設計和演算法實現，現在有不少團隊把這兩個崗位進行合並，做演算法設計的同時也要負責實現。但是也有一些團隊是分開的，做演算法設計的不管實現過程。
演算法崗位門檻是很高的，人才也是稀缺的，總體發展空間很好。還有一點演算法崗位的不可替代性強，如果有機會去演算法崗建議是去的，一般學歷要求在碩士，Java本科大專都是可以的哈。從工作的復雜性上來說，演算法工程師的工作強度還是比較大的，但是演算法工程師的職業周期也比較長。
演算法崗主要是在於如何量化我們的產出，寫代碼做開發非常簡單。你完成了一個任務或者是項目，有了經驗之後，這是在簡歷上實打實的東西。很多演算法工程師最終成長為企業的首席科學家，或者是首席技術官等崗位，可以說演算法工程師的發展前景還是非常不錯的。
開發崗位
軟體團隊的大部分崗位都是開發崗位，有前端開發、後端開發、移動端開發等，可以說大部分程序員做的都是開發崗的工作。
與演算法崗位不同的是，開發崗位人數多，佔比大，而且大部分開發崗位的職業周期都比較短，一般開發崗位在做到一定年齡(比如35歲)之後都會轉型。一部分會轉向項目經理等管理崗位，一部分會轉型做架構師，還有一部分轉型為行業咨詢專家等，當然，也有一部分開發人員轉型為演算法工程師。
一個優秀的開發者不是網上說的那樣吃青春煩的，每一個崗位都會有自己的未來職業發展。開始確實是青春飯，因為大多數人不懂如何提升自己在公司當中的潛在價值，或者不知道如何更加聰明的完成任務。
其實兩個崗位沒有什麼可比性。聊聊這兩個崗位的突出項，開發門檻不很高的，演算法就相對高一些，因為涉及大數據人工智慧等等。現在做演算法的話，5年左右基本會成為專家，給別人講，因為大多數的人是不太懂演算法的，所以會覺得你很牛。收入上來說，演算法的收入是高於開發的。創業的話，大白話就是演算法其實是更容易給別人講故事的，而且相對產品來說，演算法是更容易形成產品的。
F. 大數據、計算機科學與技術和人工智慧哪個好
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。
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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