大数据和软工哪个难学(2023年最新分享)

牛大拿 • 2023-03-09 13:27 • 生活指南 • 阅读 135

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大数据技术与软件技术差的多吗?

从技术上来讲，大数据技术肯定要难一些的，软件技术专业，学的有c语言 Java 微机原理数据结构等科目，都是偏向于底层基础的科目。工作方向适合于编程开发。

现在从事大数据行业，大数据可以说是包罗万象，涉及到知识点比较多，编程只是其中的一小部分，使用的技术和理念相对于软件技术难一点。

软件工程好还是大数据好有什么区别

软件工程与大数据都是当下的热门专业，那么软件工程好还是大数据好呢？下面是我整理的详细内容，一起来看看吧！

软件工程好还是大数据好

软件工程专业在近些年来有非常好的就业表现，如果没有读研的打算，本科期间选择软件工程专业是不错的选择。软件工程专业比较重视软件开发和软件管理方面的知识，课程体系当中也有很多实践环节，不少高校也会与大型科技企业联合设立一些实验室，这也会为学生提供更多的实践场景。

大数据专业是近几年刚设立的专业之一，从行业发展趋势和人才需求趋势来看，大数据领域的人才需求量还是比较大的，而且不少岗位的附加值也比较高，这一点从近几年大数据方向研究生的就业情况就有所体现。

大数据专业是一个进可攻退可守的选择，进可以选择从事人工智能领域的相关岗位，退可以选择从事传统的软件开发岗位，随着大数据技术开始逐渐在产业领域落地应用，未来大数据人才的需求量还是比较大的。如果学习能力比较强，而且数学基础比较好，也可以重点考虑一下大数据专业。

软件工程与大数据区别

数据科学与技术课程学习内容中的工程部分要少于软件工程中的工程内容，但是大数据部分内容更加有体系。

软件工程大数据方向主体课程学习软件工程专业课程大三外加大数据导论，数据挖掘等三四门与大数据有关的课，主要学出来在工程中的应用；

就业区别：总体区别不大，因为搞大数据这块的岗位，本科生能做的只有两种：

（1）大数据分析

（2）数据挖掘（低层次的）这两个岗位是大数据对口岗位，薪资和难度数据挖掘大于数据分析，再往深的学就是人工智能这块了，自然语言处理、计算机图像处理、智能推荐、神经网络、机器学习、深度学习等（这部分都是研究生阶段选择其一深入学习，虽然难度较大但是薪资很高）

大数据和软工哪个难学(2023年最新分享) 第1张

人工智能难学还是大数据难学哪个更难一些

人工智能专业和大数据专业哪个更难学是没有定论的，主要取决于同学们的实际情况，如果对人工智能方面更感兴趣，就会觉得这一专业有趣，也更好学一点，反之亦然。

人工智能难学还是大数据难学

人工智能学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能、社会与人文、人工智能哲学基础与伦理等；

大数据专业全称为数据科学与大数据技术，学习的课程主要有数学分析，高等代数，普通物理数学与信息科学概论，数据结构，数据科学导论，程序设计导论，程序设计实践。

可以看到大数据专业学习的内容都是技术型，因为大数据专业属于计算机类的专业，所以学习的内容都跟计算机有关系；而人工智能专业学习的更多的是对人的研究，不过这并不代表人工智能专业不学习计算机知识，毕竟人工智能的制造还是需要计算机类的技术作为支撑的。

其实要比拼两个专业哪个更难学是没有什么定论的，因为这两个专业的学习的主要内容是有差别的，但是人工智能的研究还是离不开大数据的支撑，这两个专业也是相辅相成的。

人工智能和大数据介绍

人工智能专业：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。

大数据专业：大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。