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计算机科学技术，适合女生用于人工智能和大数据？
老实说，只要它是数学和身体上的好处，这些专业都适合女孩的就业。
这些专业是受欢迎的专业。除了相对成熟的计算机科学和技术外，人工智能和大数据是新兴的专业，不太成熟或在探索阶段。需要解决许多问题。
从妇女就业的角度来看，这些专业在理论上至少在工作强度方面对妇女不利。我们在人工智能中占据绝对地位，但我们不否认我们的优势是在996之前完成的。强度的工作时间确实不合适。不值得妇女战斗。“尤其是妇女到达婚姻阶段，公司经常发现一些不合理的真理来解决妇女的工作问题”
当然，我们不能概括。在这些专业中，妇女不期待成绩。只要您可以适应高强度的工作压力，就应该比男性更容易实现。
实际上，在计算机科学技术中，它适合女性。
这三个是非常受欢迎的专业。根据教育部在2019年发布的数据 - 最新添加的新文件专业是“数据科学和大数据技术”。全国共有196所大学正在争夺开放。由人工智能专业授予：机器人工程，智能科学和技术以及智能制造工程。最新的批准专业是“人工智能”专业。该国共有35所大学获得了“人工智能”专业的第一批建筑资格。
计算机科学技术是工程的母亲
计算机科学和基础是研究计算机的专业。专业涉及非常宽的表面，涉及计算机软件，硬件，数据库，操作系统，软件工程等。我们建议，本科生可以学习计算机科学技术。
大数据和人工智能是跨学科学科
人工智能专业的专业可以被理解为学习人类语言和行为的第一台机器，然后模仿为人类服务。学科。
大数据专业是计算机科学和技术以及数学和统计学的跨学科学科，而专业还涉及人工智能的相关课程。，对数学的要求非常高。
女孩的兴趣选择更重要
目前，这些专业的男人和女人的比例相对不平衡，甚至有些专业也会出现“和尚班”，没有女孩。如果女孩从童年开始就对计算机电子信息更感兴趣，那么在选择相关专业之后，他们就会对从未来就业时也将有一定的优势。从团队建设的角度来看，他们还愿意在一些知名公司中招募一些女孩。
从三个专业的角度来看，个人会建议女孩从大数据中学习。入学考试将再次调整职业方向，相应的阈值将更高。
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中国妇女艰难，努力，聪明，善良，美丽，是世界上最伟大的女性，她们都不是！所有三个方向都适合中国女性，尤其是喜欢数学的中国女性！计算机是数学！计算机科学和技术是计算机原理，操作系统，数据结构，编程等的基础！凭借这种良好的基础，您可以从事机器学习，深度学习，神经网络等。这是人工智能领域。人工智能算法需要大数据培训来形成一个相对稳定的预测模型！这表明，计算机科学和技术首先学习，然后是大数据，其次是人工智能！当然，您只能学习计算机科学和技术，或放学前的两到三所学校！我期待中国的大量计算机科学家！
尽管人工智能很热，但许多相关专业的专业已转移到人工智能上。竞争一定是激烈的。从容易就业和高薪的角度来看，人工智能不是最佳选择。此外，您是一个女孩，人工智能由于工作而更适合。强度问题，建议参与计算机。将来，测试方向相对容易，工资也不低。
你可以，只跟随你的心。
让我告诉你两者之间的区别。
1.计算机科学和技术是传统大学。他们学习所有内容，软件，硬件和网络：计算机组成，操作系统，代码重建的原理，C语言，C ++，Java，我不知道现在有Python吗？
学习可以系统地理解计算机的东西，可能不可能将事情朝其他方向发展。至少网络协议有时非常重要。要参与大数据，那么数据库必须非常熟悉。
这项专业的优势是全面的，专注于您要学习的知识，并自己设置。
2.数据科学和大数据技术是近年来的新学科。主要的学习内容是三个方面：数学，统计和软件。除了计算机相关，您必须学习很多数学课程和一些知识。
实际上，大数据分为许多方案和类别，例如大数据开发工程师。这是一个合适的程序员。您需要先学习Java，然后学习Hadoop才能参与大数据。一些数据科学家从事科学研究以及各种数据分析师，这些数据分析师与金融和各个行业相似。尽管他们也可能使用编程知识，但它们不一定是重点。您将在多大程度上学到。我恐怕我必须使用更多的零食并努力工作。
3.人工智能也是如此，女孩和男孩是相同的。编程之间的差异并没有太大不同。
至于选择哪一个，这取决于您是否要系统地学习计算机，奠定基础或直接了解大数据对应物或人工智能。
选择计算机科学来奠定基础，分析和查看主要数据开发后需要使用的内容，并找到您在课程系统中未发现的内容来弥补自己的信息，研究自己或参与的信息
选择大数据科学以查看大数据在说什么，您要开发哪个方向，查看公司，目标单元需要哪些技术。在科学研究中使用更多的数学，通过编程来弥补计算机，统计数据可以做得好。如果您想学习良好，就必须努力工作。
人工智能也一样。
但是211名学生非常好，可以自我学习能力。
顺便说一句，发布大数据的学习路径，可以使用。
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建议使用人工智能。现在人工智能才华非常稀缺。学习后，它们方便就业，高收入和花费的能量将不再增加。
看来您无法遵循研究路线。建议计算机专业，产品设计，前端开发，项目测试和管理。Artionical和大数据专业，不学习和学习，不阅读著名学校并创造核心竞争力。
大数据和人工智能目前是流行的IT行业。与大数据开发和进入相比，它更简单，人工智能包含很多知识。我想学习大数据课程以推荐[Dane Education]。该机构创建了一个原始的TTS8和0教学系统，1V1主管，跟踪，跟踪学习，并有任何时间进行沟通。
1.大数据]和人工智能目前是有前途的行业。
2.大数据为人工智能提供了宝贵的数据支持。人工智能聪明的原因。因此，与人工智能相比，大数据对人才的需求更大。也就是说，人工智能只是大数据的应用方向。
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选择一门学习纪律，我们不能从中开始，我们必须从我们自己的兴趣和技能开始，以做出客观的决定。LET可以很好地了解大数据和人工智能的概念和研究方向。
1.大数据
大数据是物联网，网络系统和信息系统开发的全面结果。其中，物联网具有最大的影响力，因此也可以说大数据是物联网开发的不可避免的结果。与数据相关的技术紧密关注数据开发，包括数据收集，整理，传输，传输，，存储，安全性，分析，演示和应用等。在目前，大数据的价值主要反映在分析和应用中，例如大数据方案分析。
2.人工智能
人工智能是典型的跨学科。研究的内容集中在机器学习，自然语言处理，计算机视觉，机器人技术，自动推理和知识表示的六个方向上。目前，在诸如智能医疗护理等领域的广泛应用。人工智能的核心是“思考”和“决策”。人工智能研究的主流方向是如何进行合理的思维和合理的行动。
3.大数据和人工智能
尽管大数据和人工智能具有不同的注意点，但它们是密切相关的。一方面，人工智能需要大量数据作为“思考”和“决策”的基础。另一方面，大数据还需要人工智能技术来进行数据瓦尔操作，例如机器学习是数据分析的一种常见方法。在大数据值的两个主要实施例中，数据应用程序的主要渠道之一是智能（人工智能产品）。智能机构提供的数据量越大，“训练”和“验证”通常需要大量数据以确保操作的可靠性和稳定性。
目前，与大数据相关的技术已经成熟，相关的理论系统逐渐改善，人工智能仍处于行业发展的早期阶段，理论系统仍然具有巨大的发展空间。从学习的角度来看，它是一种从大数据中学习的好选择，从大数据过渡到人工智能相对容易。徒劳的人工智能涉及广泛的领域，工业，航空航天和业务，并且已经渗透了人们的生活。在手机中打开Cortana或Siri。这是AI的产物。
分析具有大量数据值。该机器开始了解用户想要什么。它可以预测未来的天气和游戏的分数。人工智能与场景的结合是实现改变生活方式和解放生产力的方式。特别是，只有人们过去所做的许多事情才能通过机器实现。典型的例子包括语音助手和无人汽车。更重要的是，当硬件的性能逐渐改善并且计算资源变得越来越强时，成本越来越便宜。
4.两者的未来发展方向
专注于新零售
在最近的大数据和人工智能浪潮中，几乎没有任何领域可以使零售业这样的公司受益。无论是沃尔 - 马特还是当地的母亲和婴儿商店，各个地方的公司似乎都使用这些技术来减少管理成本并扩大其业务范围。例如，客户服务人员可能会被人工智能助理完全取代，但更重要的是，零售商可以通过人工智能跟踪其库存，消费者的兴趣很快将经历革命性的变化。随着越来越多的变化。零售商将大数据和人工智能应用于其商业模式，预计该行业现在可以使用人力和机器能力来获得更多的利润。
聊天机器人应用程序越来越广泛
Facebook，Skype和Slack等公司已将聊天机器人添加到其服务中。它们对消费者来说非常有趣，包括法律帮助热线，技术创新使聊天机器人更加聪明。这意味着他们可以分析人们的法规，并通过有效的诊断来指导患者。
如果大数据继续以当前的高速增长，则预计几天前使用的社交媒体平台上会有更广泛使用的聊天机器人。这可能比人们想象的要快。这些由人工智能技术驱动的机器人可能会更有效地与人聊天，人们甚至可能不会判断他们是否正在与另一个人交谈。
人工智能和云计算的结合
随着越来越多的企业采用人工智能解决方案来应对其业务困境，许多公司将寻求加强其IT基础架构并将其业务转变为云。随着申请人的规模越来越大，人工智能变得更加越来越大还有更多主流。数据需求将为公司的本地服务器带来更大的负担，这意味着他们需要在其他地方elsealwheremeet他们的数据要求。
云计算非常适合满足和管理不断增长的需求，因为内部部署的服务器和数据管理对企业而言变得太混乱，而且昂贵。
更聪明的营销
营销是利用大数据革新力量的关键领域之一。通过整理大量数据，企业可以比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者。
随着越来越多的公司试图使用自动算法对数据进行分类以找到潜在客户，人工智能领域将受益于行业投资的增加。REAL-时间定位可以为正确使用的销售机会带来超过20％的销售机会公司，这意味着使用人工智能可以获得非常丰富的利润。
黑暗数据的新时代
随着大数据的增加，使用黑暗数据获得业务成功的机会也将增加。所谓的黑暗数据是在正常业务活动中收集，处理和存储的数据。但是，这些数据通常不用于分析，业务关系或直接货币化利润的目的。对于人工智能和数据管理领域的许多人，这些数据经常被证明是有用的。dark数据可能很难理解，但是随着越来越多的企业投资在人工智能中，这些混乱可能会消失，并使人们对正在进行的数据革命更加热情。
首先，人工智能和大数据的两个专业都相对较广。随着工业结构的持续发展，大数据和人工智能的人才培训规模将逐渐扩大。
人工智能与大数据密切相关。大数据是人工智能的重要基础。两者之间的发展将相互促进。在整个行业中，大数据工程师的工作内容将涉及人工智能技术，人工智能工程师还将在工作中使用大数据技术。因此，大数据和人工智能的技术边界相对模糊。目前，数据工程师开始转向人工智能领域的研发。
大数据专业的重点是完成数据的价值，人工智能专业的重点是完成智能决策。大数据提出了制定人工智能决策的基础。人工智能提供了大数据价值的出口。如果大数据隐喻为“石油”，则可以将人工智能隐喻为“汽车”。
从技术成熟度的角度来看，大数据技术现已成熟，正处于着陆应用的早期阶段。因此，选择大数据专业时，将会有一个相对系统的学习过程。当然，由于在大数据领域仍需要克服许多主题，因此目前的大数据字段仍然主要基于研发才能的需求。如果从业者想具有更强的工作竞争力，建议阅读研究生。
与大数据技术相比，人工智能远非技术的成熟时期。人工智能仍处于SO估算的“弱人工智能”阶段。学习周期将更长。实际上，许多人工智能领域的许多从业人员基于大数据拥有大量的工作内容，因此，如果您想要为了进行人工智能的研究和开发，您也可以从大数据开始。
职位不多。您可以直接进入主要招聘网站。搜索两个方向的位置，您可能可以理解。实际上，无论是否好，这主要取决于您的个人学习，良好的技术学习和出色的能力的效果。它可以受到任何领域的企业的青睐。
让我们简要介绍这两个方向的就业前景：
人工智能
近年来，这是一个新兴行业。市场还具有某些人才需求。开发前景仍然不错，但是进入阈值很高，直接进入行业以进入行业相对困难。
大数据
该行业的才能稀缺，市场需求很大，整个行业都被涵盖了许多就业机会，而且发展前景相当不错。此外，大数据行业的人才工资通常很高。2018年，一线城市的大数据发展人才的每月薪水为15-20k。
可以说这两个行业拥有良好的未来未来。就应用程序字段而言，大数据目前更加广泛，着陆不断加强，行业和技术相对成熟。
大数据为人工智能提供了足够的宝贵数据支持，人工智能是智能的。因此，与人工智能相比，大数据的人才需求更大。也就是说，人工智能只是大数据的应用方向。
此外，您的教育是什么，如果您不建议您在大学下学习，那么公司招募大数据才能对教育有要求！最低限度的大学学位招募，并且可以发现该证书。
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