admin 一、大专专业选大数据与应用专业好还是人工智能专业好?
首先看你的学校“大数据”教什么。如果教怎么分析数据就直接pass，大数据岗招的是分布式后端工程师，这都没弄明白就不配开课。如果学校教Apache全家桶，也就是hadoop、hdfs、zookeeper、spark等等，那这个专业很不错，就业前景可期。本科生沉下心学这些的人非常少，多积累项目经验，你的简历可以很出众。
人工智能我完全不看好大专生的前途，现在粗通人工智能的应聘者严重过剩。一方面人工智能属于堆算力的行业，不是堆人力的行业，只需要少量高端人才去有效利用算力；另一方面跟风读CS的本科生、读了数学物理发现没有对口岗位的本科生，他们不约而同地，一窝蜂地挤进了人工智能。恕我直言，招专科生做人工智能的公司没见过活下来的。
如果你们学校的大数据不靠谱，那这两个就都不如传统的CS相关专业，比如web、移动应用等。这些传统方向都是走量的，就算卷不进一流公司，薪资低一些的岗位总是很丰富的。
我是系统方向的硕士，现在在大公司做AI框架，算是对这两个方向都比较了解，看过很多相关背景的简历。
二、大专生做人工智能数据标注，丢人吗?
首先，“人工智能标注师”也叫“人工智能训练师”，已于2020年2月，正式成为新职业并纳入国家职业分类目录，是国家规定的正式职业。合法工作，为何丢人呢？
其次，从销售转到数据标注行业，说明你紧跟时代发展步伐，抓住发展过程中衍生出的新职业，侧面说明你抓住先机。为何丢人呢？
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不仅人工智能标注员，还有上链师、狗粮品尝师、公交车路线规划师、单车猎人、垃圾分类师、歌单导师……这些听起来新奇的职业从业者，正活跃在我们身边。难道做这些的人也觉得丢人吗？
进驻支付宝的哈罗单车，聘请了3万名单车运维师，负责单车的投放、调度、回收仓库等，他们因此还被称为“单车猎人”。
这些新职业三分之二以上是兼职，三分之一兼职是在线完成，约一半生活在三四五线市县，而且不乏高收入者。时代在变，我们也在变！下一份工作我们为什么就不能考虑一下这些新职业呢？
【01 狗粮品尝师】
实吃狗粮不算是什么猎奇的事情，养狗的人偶尔误食微量狗粮不会对人体产生伤害。只不过没想到专门有一个职业叫“狗粮品尝师”，通过品尝、闻气味、检查来严格把关狗粮的品质。
试问，你作为狗粮品尝师，你觉得丢人吗？
要做狗粮品尝师一点也不简单，从业之前都需要接受专业的训练，学会鉴别狗所喜爱和厌恶的味道，这样日后才能在工作中尽可能准确地调整狗粮的成分搭配和口味，通过保证狗粮品质来为宠物狗提供健康的饮食。
【02 上门喂猫师】
在猫奴众多的今天，要想好好伺候猫还真衍生了不少需求，尤其是在许多一线城市，限于工作和生活的忙碌，却不一定能时时照料自家的猫主子，于是催生出了名为“上门喂猫师”或“伴猫师”的职业。
试问，这不就是铲屎官吗，还是帮别人家的，这不丢人吗？
说是上门喂猫师，但要做的事情可不止喂猫：从添水喂粮到清理粪便，从逗猫陪玩到实时向铲屎官反馈情况，想照顾好别人家的主子，不仅要专业，还得要尽可能面面俱到的耐心，尤其是因为工作需要出差和节假日外出时，需求较多。
【03 奔现师】
“奔现”指的是在网络社交媒体平台上认识的人约好在线下见面的行为（好吧，其实就是网友见面），“奔现师”就是那群替别人与素未谋面的网友见面的人。
试问，你作为网友还替其他人见面，你觉得丢人吗？
但，随着越来越多人在社交平台上交友，“代替奔现”的需求也越来越多，无论是网上论坛、社交媒体还是电商平台，都能找到“奔现师”的服务。
【04 上链师】
电商主播在镜头前的一句“上链接”是直播购物行为的开始。
试问，你操作机械操作上链接，你觉得丢人吗？
但可不止要负责在准确的时间点上链接而已。他们需要为评论区消费者答疑、解说优惠方式和计算优惠价格、演示购买方式、补货和“踢人”、互动抽奖等，还要全程与主播默契配合，烘托直播间气氛、应付各种突发状况，这么看来，说上链师是大型电商主播的“三头六臂”也不为过。
言归正传，说回人工智能数据标注
【05 人工智能数据标注】
“为了让机器理解人类的思维方式，前期我们就要当人工智能的老师。”毋庸置疑，AI数据标注师是随着人工智能的发展出现的一个新兴就业岗位。
2020年2月，正式成为新职业并纳入国家职业分类目录，数据采集和标注是人工智能训练师的主要任务之一。
数据标注师的工作是教会AI认识数据，有了足够多、足够好的数据，AI才能学会像人一样去感知、思考和决策，更好地为人类服务。现在“人工智能训练师”已经有职业证书可以去考了，该职业资格共分三级：助理人工智能训练师、人工智能训练师、高级人工智能训练师。
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无论是“为爱发电”，把爱好当做职业；
或者是选择一份高薪工作，把“搞钱”放在首位；
还是勇于尝试一些新产业、新工种。
每种职业都不分贵贱，往大局说是为了社会的发展贡献一份力量，往小的说，是为了自己的生计奔波。总之，拼字当头，只要为自己负责、遵从内心，这些都不失为好的选择。
三、人工智能的三大专业知识？
人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。
收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;
落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。
互联网时代大数据迎来爆发式增长，全球的数据总量都飞快的增长，数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。
传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时，更无法满足人工智能相关的高性能计算需求，多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力，成为当下人工智能必备的基本平台。
数据总量飞速的增长、积累的同时，信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本，大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。
四、人工智能与数据科学与大数据有哪些区别？
人工智能、数据科学和大数据都是当前备受关注的技术领域，但它们之间有一些区别和不同的重点。
1、人工智能：人工智能是研究、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。人工智能涵盖了多个领域，如机器学习、计算机视觉和自然语言处理等，旨在模拟人类的智能行为和思维能力，包括自我学习、推理、判断和决策等。
2、数据科学：数据科学是一门跨学科的学科，涵盖了统计学、计算机科学、数学、社会科学和工程学等多个领域。它的重点是通过对数据的收集、处理、分析和解释，来提取有价值的信息和知识，以支持决策和问题解决。数据科学的过程包括数据采集、清洗、可视化、建模和解释等。
3、大数据：大数据指的是规模巨大、复杂多样的数据集合，其处理和分析需要使用先进的技术和方法。大数据关注的是如何有效地处理和分析大量数据，以提取有价值的信息和洞见。大数据的处理包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。
虽然这三者之间有一些重叠和关联，但它们的核心重点和目标有所不同。人工智能注重模拟和扩展人类的智能，数据科学侧重于从数据中提取信息和知识，而大数据则关注处理和分析大规模的数据集。在实际应用中，这些技术领域可以相互结合，共同用于解决复杂的问题和推动创新。
五、数据科学与大数据技术和人工智能怎么选？
简答：要根据自己的兴趣、职业规划和需求来选择，数据科学与大数据技术注重数据的获取、处理和分析，而人工智能则关注模型和算法的开发与应用。
详细分析：
1. 数据科学与大数据技术：数据科学与大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析大量数据，从中提取有价值的信息和洞察，并为决策和解决问题提供支持的一门学科。它包括数据挖掘、机器学习、数据库管理、数据可视化等方面的知识和工具。
2. 人工智能：人工智能是模拟和实现人类智能的一门学科，旨在使计算机系统具备感知、理解、学习、推理和决策等能力。它涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，用于构建智能系统、解决复杂问题和实现自主决策。
3. 如何选择：
- 兴趣和激情：考虑自己对数据科学、大数据技术和人工智能的兴趣及激情程度，选择更符合个人兴趣和追求的领域。
- 职业发展：了解各个领域的就业前景和发展机会，根据个人职业规划选择更适合自己的方向。
- 技能需求：评估自己的技能和背景，选择与已有技能相辅相成或可快速学习掌握的领域。
优质丰富的可行性建议：
1. 探索交叉领域：数据科学、大数据技术和人工智能之间存在一定的交叉。可以选择在其中一门领域打下坚实基础，并深入了解其他领域的基本概念和技术，以拓宽自己的视野。
2. 学习核心技能：无论选择哪个领域，都需要掌握相关的核心技能和工具。例如，在数据科学和大数据技术方面，需要学习统计分析、数据处理语言（如Python、R）和大数据平台（如Hadoop、Spark）；在人工智能方面，需要学习机器学习算法、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等。
3. 实践项目经验：通过参与真实的数据科学、大数据或人工智能项目，积累实际经验。可以参加开源项目、参与竞赛、自主完成个人项目等方式，提升自己的实践能力和解决问题的能力。
综上所述，选择数据科学与大数据技术和人工智能之间需基于个人兴趣、职业规划和技能需求进行综合考量，并通过学习核心技能和实践项目经验来不断提升自己。
六、500分大专与240大专的区别？
500分大专和240分大专 毕业了没有什么区别，都是大专毕业
七、北邮人工智能学院三大专业比较？
信工和AI。信工是双一流学科而且学科评估是A+，AI近些年比较火，两个学科应该都比自动化好很多。人工智能可以说是近年最火爆的行业，没有之一，进可科研，退可就业，市场需求大、就业前景好、薪资高，是很多人心仪的专业。
八、大专大数据技术与应用
大专大数据技术与应用：探索数据驱动决策的新时代
随着信息时代的来临，大数据技术与应用正逐渐在各个行业展现出强大的影响力。作为信息技术领域的重要组成部分，大数据技术不仅在商业领域发挥着重要作用，在教育、医疗、金融等领域也有着广泛的应用。本文将探讨大数据技术的发展趋势以及其在各个领域中的应用场景。
大数据技术的核心在于对海量数据的采集、存储、处理和分析。通过对这些数据的深入挖掘，人们可以发现隐藏在数据背后的规律和价值，从而为决策提供更加科学、准确的依据。在商业领域，大数据技术可以帮助企业更好地了解消费者需求，优化产品设计，提高营销效率，从而获得竞争优势。
不仅如此，大数据技术在教育领域也有着重要作用。学校可以通过对学生学习数据的分析，了解每个学生的学习习惯和问题所在，从而制定个性化的教学方案，提高教学效果。在医疗领域，大数据技术可以帮助医生更好地诊断疾病，制定治疗方案，提高医疗水平，拯救更多生命。
随着社会的进步和科技的发展，大数据技术的应用范围将越来越广泛。未来，随着人工智能、物联网等新技术的不断发展，大数据技术将发挥更加重要的作用。从商业智能到智慧城市，从智能制造到智慧医疗，大数据技术将成为推动社会发展的重要引擎。
然而，大数据技术的发展也面临着一些挑战和问题。数据安全、隐私保护、数据共享等议题成为亟待解决的难题。在应用大数据技术的过程中，我们不仅需要关注数据的收集和分析，更需要注重如何合理合法地运用这些数据，保护用户的权益和隐私。
因此，大数据技术与应用需要全社会的共同努力来推动其健康发展。政府、企业、学术界以及个人都应该共同参与，建立起数据安全和隐私保护的规范体系，确保大数据技术的科学合理应用。
综上所述，大数据技术与应用正处于蓬勃发展的阶段，它正在改变着我们的生活、工作和社会。只有不断创新、合作共赢，我们才能更好地利用大数据技术的力量，实现更加智慧、高效、可持续的发展。
九、大数据技术与应用大专
大数据技术一直以来都是信息技术领域的热门话题，随着互联网技术的快速发展，大数据的概念也变得越来越重要。在信息爆炸的时代，每个人都在不知不觉中产生着海量的数据，这些数据包含了我们的消费习惯、社交行为、健康状况等各个方面的信息。
那么，什么是大数据技术？简而言之，大数据技术是指用来处理和分析大规模数据集的技术和工具。这些数据集通常具有三个特点：数量巨大、处理速度快和数据类型繁多。为了更好地利用这些数据，研究人员和工程师们开发了各种各样的大数据应用，帮助企业和个人更好地了解和利用数据。
大数据技术的发展历程
早在上世纪50年代，人们就开始探讨数据处理的技术和方法。但直到近年来，随着存储设备的不断升级和计算能力的提升，大数据技术才真正开始受到人们的关注。随着云计算、物联网和人工智能等新兴技术的不断发展，大数据技术应用的范围越来越广泛，影响力也越来越大。
今天，大数据技术已经渗透到各个领域，包括金融、医疗、教育、交通等。无论是企业还是个人，都离不开数据，大数据技术与应用已经成为了现代社会发展的重要驱动力。
大数据技术与应用的意义
随着社会的不断发展，我们面临着越来越多的挑战和机遇。在这样的背景下，大数据技术与应用的意义愈发重要。通过对数据的收集、存储、处理和分析，我们可以更好地了解现实世界，发现其中的规律和趋势，为决策提供支持和参考。
在企业中，大数据技术可以帮助企业精准定位用户需求，优化产品设计，提高市场竞争力。在医疗领域，大数据应用可以帮助医生更好地诊断疾病、制定治疗方案，提高医疗服务的质量和效率。
另外，在教育领域，大数据技术也可以帮助教师更好地了解学生的学习状况，个性化教育教学，提高教学效果。可以说，大数据技术与应用已经深刻影响和改变了各行各业的发展方式和方式。
大数据应用的未来发展
未来，随着科技的不断进步和社会的不断发展，大数据应用将会有更多的惊喜和挑战。随着人工智能和机器学习等技术的深入应用，大数据技术将会变得更加智能化和自动化，人们将能够更便捷地获取数据，更快速地分析数据，更精准地预测未来。
此外，在互联网和移动互联网的推动下，大数据技术与应用也将呈现出更多的创新和突破。无论是数据安全、隐私保护还是数据可视化，都将成为未来的研究热点和发展方向。可以预见，大数据技术与应用将会在未来的社会发展中发挥越来越重要的作用。
总结
在信息技术领域，大数据技术与大数据应用的重要性不言而喻。随着社会的不断发展和科技的不断进步，我们将迎来更多的机遇和挑战。因此，了解和掌握好大数据技术与应用，将是每个人都必须具备的基本能力。
十、人工智能数据预处理四大特征？
1、资源配置以人流、物流、信息流、金融流、科技流的方式渗透到社会生活的各个领域。需求方、供给方、投资方以及利益相关方重组的目的在于提高资源配置的效率。
2、新时期的产业核心要素已经从土地、劳力资本、货币资本转为智力资本，智力资本化正逐渐占领价值链高端。
3、共享经济构成新的社会组织形式，特别资源使用的转让让大量的闲置资源在社会传导。
4、平台成为社会水平的标志，为提供共同的解决方案、降低交易成本、网络价值制度安排的形式，多元化参与、提高效率等搭建新型的通道。
