导读：很多朋友问到关于模式识别与大数据哪个方向好的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
大学新增的人工智能大数据和计算机科学与技术相比，哪个就业前景好？
如果要我说的话，肯定是人工智能、大数据这个专业就业前景好。因为计算机科学与技术大而不专。从专业名字就可以看出，这个专业属于基础专业。毕业生在毕业之后，只有一个基础的本领，未来自己的方向还是要去主动学习。而人工智能大数据专业不仅仅是当下热门，学习的专业程度也比较高。所以我个人建议选择人工智能大数据专业。
我大学的专业是计算机科学与技术。自己给自己定的方向是前端+网页开发。但是在毕业之后自费参加了大数据和云计算的技能培训。大数据其实已经应用到了我们生活的方方面面。比如说，打开你手机上的美团。最开始推荐给你的都是你平时喜欢吃的。这其实就是大数据的应用。
不知道有没有人发现，现在春运的火车票越来越好抢了？这也是大数据的功劳。大数据会将历年春运的票务数据进行汇总，然后进行分析。每条线路人流量多少，需要配置几个班次，需要准备多少后备力量。这一切的一切都由大数据进行统计。而人工智能就更好说了，比如全自动化的生产线、无人驾驶的汽车。这些其实都是人工智能在进行的应用。
所以总得来说，人工智能大数据对比计算机科学与技术拥有先天的优势。所以考生还是尽量选择前者，不要轻易选择后者。那么高考完毕的学生该如何选择自己的专业呢？我给大家一点建议，毕竟大学专业很大程度上决定了一个学生一生所要奋斗的事业，所以千万别头脑一热。
首先，说说该如何选择一个自己喜欢的靠谱专业。选择专业需要根据以下几个条件，第一、家庭资源，这个资源包括了人脉，财力物力等等。比如我老爹是中学的高级教师，我老妈是小学的高级教师。那么我在选择专业的时候，就会接近一切可能向教育领域发展。因为未来我成为教师之后，不论是去小学任教还是去中学任教，都可以获得老爹或者老妈一方的帮助。起码在教育手段和教育经验上，我比别人多出来很多优势。有些经验老爹老妈不会和学校里面的老师说，但是肯定会愿意和我说。
第二、兴趣爱好。人们常说兴趣是最好的老师，而大学生的功课其实是很枯燥的。如果不是怀着一颗热爱的心，肯定无法在大学阶段学到东西。第三、地理位置。比如我位于上海，上海的IT行业非常发达。那么如果未来我要回到上海工作，我肯定会选择学习一个跟IT有关的工作。因为这样可以方便我回本地工作和就业。综上所述，如果要选择自己的专业，首先看家庭资源，然后看地理位置，最后看自己的兴趣爱好。
射频微波、信号处理、图像处理、模式识别 哪个发展前景前景好？
这个问题首先要根据你未来的规划。如果能够专一的走下去的话，其实各有千秋，每个方向都很有前途。但是论通用性来讲，我认为是模式识别信号处理图像处理射频微波。尤其现在互联网时代，大数据的理念很火，数据挖掘跟模式识别有很多的交叉和互通，你学这个出来又能搞技术又能搞市场，而且各个公司都需要，强烈推荐。
人工智能大数据就业方向和前景
就业方向：
1、搜索方向：搜索是人工智能的重要应用领域，目前初步实现的人工智能产品例如小度、小爱同学、天猫精灵等，都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。
2、计算机视觉和模式识别方向：这个方向是从技术层面划定的方向，其应用领域包括:智能办公、智能交通、智慧城市等等。
3、医学图像处理：医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术，诸如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。
工智能就业前景：
人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。研究还表明，掌握三种以上技能的人才对企业的吸引力更大，且趋势越来越明显，因此，IT技术人员在掌握一门技术的同时，需要适当掌握更多的技能!
人工智能和大数据哪个发展方向好？
我觉得最重要的第一点，首先得问自己的兴趣和能力所在，毕竟无论选择哪个方向，可以支撑我们走下去的，都是兴趣和能力。因此，我们来好好捋一捋这两者的区别和联系。
第一，大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
第二，人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
可见，相比大数据某，人工智能涉及的领域更加高深和高端，因此知识含量也更高，学习起来也需要付出更多，对个人的数理和逻辑能力要求很高，不过两者也是有联系的。
一方面，人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
所以啊，没有必要太过完全区分开两者，还是打好基础，一步一个脚印学起来，唯有最佳之选。
请问模式识别与智能系统专业的研究方向和就业方向？
研究生的课程学习比较简单，只有研一需要上课，和大学上课没有两样，如果你打算那奖学金和保送博士，那么研一的课程学习成绩最好考高一点。其中研一的时候可以去导师的团队去了解了解主要做哪些方面的项目，然后自己找点相关的书看一看，当然《模式识别》这门课程你必须学好，了解里面的一些经典算法。到研二的时候尽快加入项目组，当然这要看你的能力，最好能掌握一门编程语言，这样才能更快的进行项目开发。
这个专业和人工智能、机器学习、数据挖掘、云计算、大数据分析等都有联系。如果你觉得太迷茫，那就先学好《模式识别》这本书，把里面的算法原理真正搞得，并能编程实现。有个同学就是在研究生期间只看了这一门专业课程，学得很扎实，进的百度做这方面的开发。
如果学好了，就业没有任何问题！
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