算法与大数据哪个好

❶ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

“巧妇难为无米之炊”，这句话隐含的信息量并不小，正好可以用于对比人工智能。巧妇的“巧”就是算法，食材就是数据，而锅碗瓢盆和炉灶就是算力。

如果没有食材，就算你有炉灶和锅碗瓢盆，也没办法做出饭，而有了食材，没有炉灶和锅碗瓢盆也做不出饭菜，有了食材，有了锅碗瓢盆，没有巧妇，也同样做不出一桌丰盛的饭菜。

数字化归根结底：

是靠数据驱动的,如果没有高质量的大数据,那就是巧妇难为无米之炊。因此,做好大数据工作是推进数字化变革的前提性、基础性工作。但非数字原生企业相比数字原生企业,大数据工作的复杂性和困难度要大的多。

何老师表示,做好大数据工作,要有知难而上的坚强决心。此外,他基于对华为等企业实践的认真了解研究,结合自身对企业战略执行的长期深刻体悟,还在演讲中给出了切实的决策思路和行动建议。

据悉,《数字企业》之所以能成为数字化转型、数字化变革的代表性演讲,很大程度上是因为既具备企业家的高度、又具备思想家的深度、还具备实践家的力度。

❷ 算法和大数据算法哪个好

两者是相辅相成的，没有谁比谁更重要，就像鸡蛋和母鸡哪个更重要一样？只有算法，没有数据，那么算法就没了存在的意义，只有数据，没有算法，得来的算法显得更加杂乱无章，哪来的生产效率？

❸ 学计算机好还是大数据好 哪个更吃香

学大数据好一些。首先，当前计算机科学与技术和大数据这两个专业的热度都比较高，这两个专业本身也没有所谓的好坏之分，而且这两个专业本身也有非常紧密的联系，当前计算机专业也是培养大数据研究生的主要专业之一。

计算机和大数据专业哪个更好

不少同学纠结到底是选计敬察算机还是大数据，这两个专业之间有联系也有区别，选哪个好还是看个人的取舍。

计算机专业我们一般把它看成一个大类领域，具体到二级学科有计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网技术等等。

而大数据是符合现在趋势的新兴技术学科，全称是数据科学与大数据技术，属于交叉学科，有的学校把它归类在计算机专业里面，有的学校则把它放在数学专业里面。

大数据专业学习的内容涉及到计算机、数学、统计学等多个学科的知识综合运用，包括但不限于JavaSE核心技术、Python爬虫、云平台的开发技术等等。

有人担心学大数据专业，未来会不陪碧会热度过去了就芦稿举不好找工作了。这里要肯定一点，现在人工智能正在一点一滴的进入我们的生活，大数据起码在十年内都还是红利期。而十年后的世界会怎样谁也不知道，大数据有可能被新的技术更新换代也不一定。

相对而言，计算机专业则显得更传统，毕竟计算机的网络技术是大数据发展的基础，怎么也不至于失业。在本科阶段选择偏重打基础的计算机专业，对同学们未来的职业发展未必不是一件好事。

大数据和计算机的区别

计算机科学与技术专业主要针对计算机领域的知识来设置课程体系，整体的知识面比较广，学生未来的选择空间也相对比较大，不论选择读研还是参加工作，选择计算机科学与技术专业都是比较稳妥的选择。另外，由于计算机科学与技术专业是比较传统的计算机专业之一，课程体系和实践场景都比较完善，学生也会有一个比较好的学习体验。

大数据专业是新设立的专业之一，而且未来大数据领域的人才需求潜力也比较大，所以选择大数据专业也是顺应时代发展的选择。大数据专业是一个典型的交叉学科专业，涉及到数学、统计学和计算机三大块内容，所以大数据专业的学习压力往往要大一些，而且大数据专业对于数学基础的要求更高一些，这一点要引起足够的重视。

大数据专业对于实践场景的要求比较高，通常需要数据中心的支撑，这对于教育资源整合能力相对较弱的高校来说，是一个不小的挑战。从当前的人才需求情况来看，目前大数据技术依然处在落地应用的初期，行业人才需求往往更注重高端人才，所以当前选择大数据专业，最好读一下研究生。

❹ 云计算和大数据哪个就业前景好

两者属于相辅相成，从应用角度来讲，大数据离不开云计算，因为大规模的数据运算需要很多计算资源，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。二者的就业前景都很不错，可以根据个人爱好进行选择。

1、大数据：大数据技术是一种新一代技术和构架，以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
2、云计算：云计算是一种创新的技术，底层离不开虚拟化，平台操作系统，数据库，存储技术，负载均衡，高可用，群集技术，分布式技术，安全技术等等，想要学习云计算，就要精通其中的一门技术。云计算技术从技术应用服务的场景可划分为三个层次IaaS(基础架构即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)。

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❺ 计算机科学与技术、人工智能和大数据哪个专业好（对女生来说）

计算机科学与技术，人工智能和大数据哪一个专业适合女生？

说实话，只要是数学，物理好的，这几个专业都适合女生就业《 关键问题是，就业环境中，存在的女性就业歧视 》

这几个专业属于热门专业，除了计算机科学与技术相对成熟外， 人工智能和大数据 是新兴专业，并不是太成熟，还是在摸索阶段，需要解决的问题还不少。

从女性就业上看，这几个专业从理论上对女性不太有好，至少是工作强度上，我们在人工智能方面占据绝对的位置，但是我们不否认我们的有利是靠 996完成的， 高强度的工作时间，确实不适合，不值得女性去拼搏，《 特别是女性到了婚姻阶段，企业往往会找一些没有道理的道理，来解决女性工作问题 》

当然我们也不能一概而论，在这些专业中女性期待成绩的也不占少数，只要你能适应高强度的工作压力，应该比男性更容易取得成绩。

其实在计算机科学技术专业中，适合女性的是网络安全。

这三个都是非常热门的专业，根据2019年教育部公布的数据——在新增备案专业中新增最多的就是“数据科学与大数据技术”，全国共有196所高校争相开设。其次是人工智能类专业：机器人工程、智能科学与技术、智能制造工程。新增最多的审批专业是“人工智能”专业，全国共有35所985大学获得审批“人工智能”专业首批建设资格。

计算机科学与基础是一门研究计算机的专业。专业涉及面非常的广，涉及到了计算机软件，硬件，数据库，操作系统，软件工程等。如果将来打算考研往人工智能大数据方向发展，我们建议在本科的时候，可以学计算机科学技术。

人工智能专业可以理解为先要机器学习人类的语言、行为，再进行模仿为人类进行服务。目前开设的高校并不是很多，多为985工程重点院校，专业横跨计算机、自动化、心理学、数学等学科。

大数据专业是计算机科学与技术跟数学、统计学的交叉学科，专业也会涉及到人工智能的相关课程。要求对于数据库，程序设计，计算机网络有足够了解，同时对于数学的要求极高。

目前在这些专业里面男女比例是比较失衡的，甚至有的专业会出现“和尚班”，没有一个女生。如果女生从小对于计算机电子信息这一块比较感兴趣，那么选择了相关专业之后，将来就业的时候也会有一定的优势。从团队建设的角度来讲在一些知名企业里面也愿意招收一些女生。

从三个专业来看，个人会推荐女生往大数据方向学习。但是大数据专业对于计算机和数学的要求非常高。本科阶段，能够把基础学科学的扎实，这是最为重要的。考研就是对于职业生涯方向进行再一次的调整，热门方向相应的门槛也会比较高一些。

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中国女性，有韧性，勤劳，聪明，善良，美丽，是世界上最伟大的女性，没有之一！三个方向都适合中国女性，尤其是喜欢数学的中国女性！计算机最后发展的瓶颈在于数学！计算机科学与技术是基础需要学习计算机原理，操作系统，数据结构，编程等！有了这个好的基础，可以搞机器学习，深度学习，神经网络等，这是人工智能的领域，人工智能算法需要大数据的训练，才能形成相对稳定的预测模型！由此可见先学计算机科学与技术，其次是大数据，其次是人工智能！当然可以只学计算机科学与技术，或者学前两个，或者三个都学！我期待中国涌现出大量的计算机科学科学家！

人工智能虽火，但众多相关专业的研究人员都转向人工智能，竞争必激烈，从易就业易高薪的角度，人工智能不是最佳选择，再说你是女生，人工智能更不适合，是因为工作强度的问题，建议搞计算机，将来做测试方向，相对轻松，薪水也不低

都可以，跟着你的心走就好了。

我简单跟你说一下这两者的不同吧。

1.计算机科学与技术 就是传统的大学科，什么都学，软件、硬件、网络三个大方向，计算机组成原理，操作系统，代码重构，C语言，C++，Java都是有的，不知道现在有没有Python。

学这个可以系统性地了解一下计算机的东西，搞软件也未必就接触不到其他方向的东西了，起码网络协议有时候还是非常重要的，搞大数据，那数据库总得非常熟悉吧。

这个专业的好处就是全面，侧重点在哪，主要想学什么，自己定。

2.数据科学与大数据技术 是近些年新开的学科，主要学习内容是数学，统计，软件三个方面的东西。除了计算机相关，还得学很多数学课程，统计的一些东西。

搞大数据其实也分好多场景和类别的，像是大数据开发工程师，那是妥妥的程序员，需要先学Java打好底子，然后学Hadoop搞大数据。还有些数据科学家是搞科研的，还有各种数据分析师，就是类似金融和各行各业的做分析的那些人才了，虽然也可能会用到编程的知识，但不一定是重点，也不一定都会学到什么程度。怕是自己要多用点心，多努努力了。

3.人工智能同理，女生与男生也同理。在编程这块区别不大，不拼体力，主要看思维。

至于选择哪个么，就看你是想系统性地学习一下计算机，打好基础，还是想直接学大数据对口的相关东西了。或者人工智能。

选计算机科学 就好好打基础，自己分析查看以后做大数据开发需要用到的东西，把课程体系里没有的东西自己找资料来补上，自学，或者参加培训，找人教，带着做项目。

选大数据科学 就看看大数据都讲什么，自己想往哪个方向发展，看看企业，目标单位都要什么技术。搞科研就多弄数学，编程就补计算机，统计就好好弄统计。想学好都是得自己下功夫的。

人工智能也是同理。

不过211的学生嘛，挺优秀的了，自学能力OK的。知道怎么做了，剩下的就去做就好了。

顺便给你贴一下大数据的学习路径吧，可能用得到。

如果需要学习线路图或随堂笔记的话，评论区给我回复111，找我就好了。

建议人工智能，现在人工智能人才十分稀缺，学这以后就业方便，收入高，而且要花的精力不会比另外两个方向多很多

看样子你是走不了研究路线的，建议计算机专业，做做产品设计、前端开发、项目测试及管理。人工智能和大数据专业，不读研读博，不读名校，打造不出核心竞争能力。

❻ 数据科学与大数据技术专业的前景怎么样，该选择主攻开发还是算法

首先，从近两年数据科学与大数据技术（数科）专业的就业情况来看，整体的就业表现还是比较不错的，虽然该专业是新兴专业之一，但是就业表现已经成为了继计算机科学与技术、软件工程这两个专业之后，又一个就业表现比较突出的计算机大类专业。

从当前大的计算机发展趋势来看，未来在工业互联网逐渐落地应用之后，产业领域会释放出大量大数据专业人才的需求，而且高附加值岗位也会比较多，从这个角度来看，未来数科专业的就业前景还是非常广阔的。

数科专业本身是一个交叉学科，涉及到的内容比较多，所以要想有一个较好的学习体验，同时提升自身的就业竞争力，一定要尽早确定一个自己的主攻方向，围绕主攻方向来制定学习规划。对于本科生来说，如果没有继续读研的计划，可以围绕开发岗的要求来制定学习规划。实际上，当前很多大数据方向的研究生也会从事开发岗。

从大的人才需求趋势来看，未来开发岗的人才需求量依然会比较大，相对于算法岗来说，开发岗的竞争并不算激烈，也有不少进大厂的机会。要想从事开发岗，要重视三方面知识的学习，其一是重视编程语言（Java、Python）的学习，其二是重视大数据平台（Hadoop、Spark）的学习，其三是重视场景开发知识的积累。

总体上来说，计算机大类专业的学习规划需要按照不同阶段来制定，不同阶段有不同阶段的侧重点。

我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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！