导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关计算机考研大数据和嵌入式哪个好的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
嵌入式系统和数据挖掘选哪个方向呢
选择嵌入式系统还是数据挖掘应该结合自己的学习能力和职业规划。
嵌入式开发在技术层次上偏低端一点，主要是搞应用方面的一些东西，手机开发，家电，工业控制自动控制系统等。数据挖掘主要是做一些商业数据分析方面的事情，银行客户行为分析，数据库辅助营销等。嵌入式和数据库是需要编程的，从枯燥来看嵌入式的编程比软件技术有过之而无不及；数据库么有两个大的方向一个是数据库管理，也就是dba，还有一个就是数据库数据挖掘方向，也需要编程，而且编程的难度不小。
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你好，请问嵌入式和大数据哪个更有发展前景？谢谢
大数据吧，据前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示，大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。
大数据技术就像其他的技术革命一样，是从效率提升入手。大数据技术平台的出现提升了数据处理效率。其效率的提升是几何级数增长的，过去需要几天或更多时间处理的数据，现在可能在几分钟之内就会完成。大数据的高效计算能力，为人类节省了更多的时间。我们都知道效率提升是人类社会进步的典型标志，可以推断大数据技术将带领人类社会进入另外一个阶段。通过大数据计算节省下来的时间，人们可以去消费，娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。
本人大四应届生，学的计算机专业，想去学嵌入式或大数据 ，哪个比较好呢
跟大数据比起来，当然还是大数据学成之后在当下的就业形式更好。
计算机科学专业考研哪些方向发展较好？
计算机科学专业大三狗啦，打算考研，但是不知道往哪个方向发展好，求计算机科学专业大神赐教。
by 小伊
学校的类型不同，计算机研究的内容不一样。如图：
以上数据来源于研招网2015年的报考数据，有些内容比较概括，大家可以去学校官网查询具体内容。这么多方向，我说一下我认为就业前景比较好的几个方向。
1、大数据
“大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”
大数据很火，社会上对大数据方面人才需求量很大，尤其是关于数据分析。大数据就业的三大方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
十大职位：ETL研发、Hadoop开发、可视化（前端展现）工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据科学研究、数据预测（数据挖掘）分析、企业数据管理和数据安全研究。
这篇文章介绍的是“大数据行业就业指南：三大方向十大职位”，建议你仔细看看，介绍的比较详细。
2、人工智能
“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。”
人工智能还在发展，相关技术还不成熟，研究人工智能的空间很大。
（来源：新浪）
但是研究人工智能很难，“要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好。
微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)”。
不过，研究出来你会成为人工智能领域的专家，人工智能的科技产品会给人类生活带来便利。
3、信息安全
“信息安全主要包括以下五方面的内容，即需保证信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。信息安全本身包括的范围很大，其中包括如何防范商业企业机密泄露、防范青少年对不良信息的浏览、个人信息的泄露等。
网络环境下的信息安全体系是保证信息安全的关键，包括计算机安全操作系统、各种安全协议、安全机制(数字签名、消息认证、数据加密等)，直至安全系统，如UniNAC、DLP等，只要存在安全漏洞便可以威胁全局安全。”
“信息安全包含的东西也很多，需要学的东西也很多。比如说网络安全，包括了通信协议和通信内容两部分。
有些协议可能做得不够严密，容易被人突破，就需要设计完善的协议。通信内容安全包括的就比较多，比如图像、语音、文字等。
（来源：百度）
需要通过加密来提高安全性。而加密解密又是矛盾的两个方面。如何加密才能达到需要的安全效果，如果解密才能破解别人的信息，都需要很多深入的研究才能得出结论。
加密一般会涉及到比较复杂的数学，而解密又不仅仅是数学了，涉及到的方面更多。有些解密是通过逻辑的方法，有些是逻辑的方法和物理的方法并用。
能把这行做好了，前途无量。但是很多人达不到登峰造极的地步。顶级的信息安全专家，年薪几百万是没问题的。”
4、嵌入式
“嵌入式系统(Embedded system)，是一种"完全嵌入受控器件内部，为特定应用而设计的专用计算机系统"，根据英国电气工程师协会( U.K. Institution of Electrical Engineer)的定义，嵌入式系统为控制、监视或辅助设备、机器或用于工厂运作的设备。”
嵌入式的应用很多，“事实上，所有带有数字接口的设备，如手表、微波炉、录像机、汽车等，都使用嵌入式系统”。
“提到嵌入式系统工程专业的前景还有话要讲，其实前景就=钱景!如今初阶的嵌入式工程师在北上广一线城市普遍都能拿到8K的工资(华清远见嵌入式学院就业数据显示)，熟悉相关开发的工程师则可获得1-2W的薪资。
（来源：百度）
高级工程师更不用说了，没有低于2W薪资的。从薪资看前景也许更能体现嵌入式工程专业的价值。
”今天下午发表的“嵌入式系统工程专业就业方向与前景分析(转载)”，嵌入式前景很好，现在能满足社会需求的嵌入式人才供不应求，嵌入式人才还是很被需要的。
by 刘娇
计算机专业的考研方向有三个大方向：计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术。每个大方向下面有十几个小方向。
你在报考的时候，会根据你报考的学校不同，小方向也就不同。就像@小伊所列举的图片。里面就是很详细的。由于大数据等热门方向，已经被列举了。
我这边就不再提了。我会介绍一个没有提到过的。
机器学习与数据挖掘方向。
（来源：网络）
这个研究方向在南京大学有开设。开设的研究所是周志华教授的数据挖掘研究所，简称LAMDA。隶属于计算机软件新技术国家重点实验室和南京大学计算机科学与技术系。其实这个方向属于人工智能方向。
机器学习顾名思义，是在研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
就像前阶段特别火的AlphaGo。就是利用自学的学习能力，去打败李世石的。这也是机器学习领域的一大突破。
而数据挖掘，就是挖掘有用有价值的数据。两个研究方向的合并，是对机器学习领域非常有利的。这个研究方向也是特别好。
计算机科学与技术专业报哪个方向好？
作为一名计算机专业的研究生导师，同时也在带软件开发团队，所以我来回答一下这个问题。
首先，计算机科学与技术专业是比较传统的计算机专业之一，该专业比较重视基础知识的培养，同时涉及到的知识面也比较广泛，如果有考研计划的同学可以重点关注一下计算机科学与技术专业。
计算机科学与技术专业有诸多细分方向，比如Web开发方向、嵌入式开发方向、大数据开发方向、云计算方向、机器学习方向、数据安全方向等等，不同的学校会根据自身的教育资源情况进行具体的设置。目前以Web开发方向、嵌入式方向、网络安全方向比较普遍，一些教育资源比较丰富的高校会开设大数据、云计算和人工智能等相关方向。对于本科生来说，在具体方向的选择上要考虑自身的知识结构以及未来的发展趋势。
从目前行业的就业情况来看，Web开发方向的人才需求是比较广泛的，大量的中小 科技 企业和传统行业企业都有Web开发人员的岗位需求，随着移动互联网的发展，Web开发方向的岗位需求也得到了一定程度的扩展（移动端）。嵌入式开发和网络安全的就业领域虽然没有Web开发广泛，但是IT行业内依然有较多的岗位需求，相对于Web开发方向来说，嵌入式开发和网络安全方向的就业门槛要稍微高一些，要想获得理想的工作岗位，最好读一下研究生。
从未来发展的趋势来看，尤其是5G时代的推动，未来嵌入式开发、大数据、云计算、人工智能等方向的发展前景还是比较广阔的，潜在的人才需求会比较大，尤其是大数据领域。目前大数据技术正处在落地应用的初期，未来在大数据技术逐渐落地到传统行业之后，会释放出大量的应用型人才需求。如果数学基础比较扎实，可以重点考虑一下大数据、人工智能方向。
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，都可以在评论区留言！
计算机考研选择哪个方向最好？
首先，当前计算机领域有很多方向可以选择，对于硕士研究生来说，在选择主攻方向的时候，既要考虑到自身的知识储备、兴趣爱好和能力特点，还需要考虑到学校的科研资源情况，而且最好要与导师的方向保持一致，这对于读研期间的科研体验有比较直接的影响。
其次，研究方向本身没有好坏之分，只是有一些方向目前的热度会高一些，比如大数据、人工智能、区块链、智能装备等，而有一些方向的热度会相对低一些，比如软件体系结构、操作系统、嵌入式等，但是这些方向本身都有一定的前景，也都有很多创新点可以发掘，重点在于自己是否形成了足够的积累。
对于研一的同学来说，最为重要的事情就是做积累，在积累的过程中要尽快确定自己的主攻方向，然后明确自己的创新点（idea）。创新点的发掘是研一同学面临的最大的挑战之一，要想尽快明确创新点，除了要积极与导师沟通，听取导师的意见之外，还需要自己完成大量的文献阅读和实验复现，这个过程还是比较辛苦的。
近些年来虽然计算机领域的技术迭代速度一直比较快，但是随着计算机专业研究生培养规模越来越大，创新的难度也在不断提升，比如当前人工智能领域的创新已经不像几年前那么容易了，尤其是对于学硕来说，创新难度就更大了。相对于学硕来说，专硕可以结合行业场景来完成创新，由于行业场景比较多，所以创新点的发掘还是相对容易一些。
从当前的技术发展趋势和创新趋势来看，当前可以重点关注一下工业互联网领域的创新机会。
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