謝了！三個技術應用到_恰到好處_適可而止_都好！過於依賴_都不好！為什麼？因為，能源科技體系的坍塌_將導致與這三個技術相關聯的一切產生_多米諾骨牌效應。呵呵，後悔，都來不及了！你說是不是呀？一棒子打回原始，你願意嗎？

計算機專業好嗎？聽說就業一般，畢竟學計算機的人太多了，人工智慧怕本科生學不到什麼東西，還是大資料稍微靠譜一點

三者其實是相輔相成的，也是不可割裂的，舉個例子，要實現很多功能，都需要用到著三種技術：

1、電話機器人

基於多輪對話、語音識別、語音合成、語言理解等多項自研技術引擎，可實現多種可選音色自主呼入、撥出功能、媲美真人對話體驗，支援打斷、智慧人工轉換、實現低成本、高效率精準觸達。

2、智慧坐席系統

智慧人機融合的工作模式，動態分類、智慧排程、減少等待、同時充分發揮人工客服服務優勢，提升服務效率及滿意度；智慧預判使用者是否已完成溝通，從佇列中主動接入更多使用者；高峰時段，可自動調整伺服器策略保證服務可用性。

3、坐席智慧輔助

話術實時推薦、深度人機融合，幫助客服新手快速熟練業務，提升服務效率；基於多項智慧語音、語言技術的實時質檢，對違規行為及時提醒，降低服務風險；同業務場景導航，關鍵節點遺漏提醒，建立服務標準，提升服務質量。

4、智慧質檢

基於語音識別、語言理解等多項核心技術的主動通話質檢，無需人工干預；全量智慧質檢，全面檢測服務質量，自動生成報表；智慧資料分析，違規行為分析，自動生成建議，提升服務質量；服務話術沉澱，機會線索挖掘。

5、全渠道接入

5、工單管理系統

改變傳統工單系統的股最佳化流程限制，客服人員可根據實際情況自行建立、轉交等，更加靈活人性化，符合實際工作所需。一鍵實現跨部門工單流轉，促進多部門協同，提升問題響應速度與解決效率。

6、文字機器人

基於深度學習的語義級理解及知識庫，機器人擁有強大的理解能力，能夠實現文字城市的精準回覆，單輪多輪互動，減緩人工客服壓力，提升服務效率。

7、智慧CRM

支援對接內部CRM系統獲得資料，實現對客戶資料的智慧標籤化管理，提醒、建立動態化、數學化客戶檔案。將客戶服務與後續管理形成一體化，沉澱有效資料，便於公司統一管理，跟進、監管，提升轉化率。

8、智慧監控

對服務過程的實時監控，可自定義設定關鍵指標，觸發後實現智慧提示、警告或轉人工干預，實現對服務過程的智慧監控，是服務過程趨於高標準，合理高效的調配企業內部資源。

資料科學與大資料技術，人工智慧，計算機科學與技術三個專業都非常好，都有著強大的生命力和廣闊的發展前景。考生可以根據自己的興趣愛好，以及人生職業生涯規劃進行選擇。

資料科學與大資料技術，人工智慧是計算機科學技術的不同的研究方向，在經濟，社會，科技，軍事，應急救援。氣象災害預報，農業生產，公安情報，醫療衛生，文化教育等領域都有著廣泛的應用。人工智慧已經深入到了我們生活的各個領域，推動了生產力的蓬勃發展；大資料科學與技術透過挖掘，整理，分析，能夠準確地提供某一領域的機率發生的基本情況，能夠便捷方便的為人們提供相關領域的專業服務，為人們科學的預測和精準的研判以及決策提供科學的依據，因此，這些專業都是具有強大生命力的專業，都是在未來相當長的時間內具有廣闊發展前景的專業都非常好。

計算機科學與技術專業要求學生具備相當深厚的物理知識。數學知識，還有比較強大邏思維推理能力。學生如果要報考計算機科學與技術專業，可以選擇報考北京大學，清華大學，東北大學，上海交通大學，中國科學技術大學，戰略支援部隊資訊工程大學，東南大學，電子科技大學，北京郵電大學，西安電子科技大學等院校。

作為一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，大資料、計算機科學與技術和人工智慧這三個專業都屬於當前比較熱門的專業，從專業本身的設定來看，大資料專業更偏向於大資料領域的專業人才培養，計算機科學與技術專業更注重學生知識結構的全面性，而人工智慧專業則主要以培養人工智慧領域的人才為主。

從當前行業領域的人才需求情況來看，在研發領域，當前大資料和人工智慧人才的需求量比較大，所以目前相關方向的研究生往往有較強的崗位競爭力，薪資待遇也比較高，但是在行業應用領域，目前更需要實踐能力比較強的開發人才。所以，如果當前選擇大資料和人工智慧專業，最好要繼續讀一下研究生。

計算機科學與技術專業是比較傳統的計算機專業之一，該專業比較重視學生基礎知識的培養，所以未來學生的崗位適應能力還是比較強的。如果未來要明確在IT行業內發展，本科階段選擇計算機科學與技術專業是比較穩妥的選擇，未來的選擇空間也會比較大，讀研時也可以向大資料和人工智慧方向發展。

大資料專業雖然開設的時間並不長，但是由於大資料技術體系相對比較成熟，所以學習大資料專業也會有一個比較系統的學習過程。大資料目前正處在落地應用的初期，所以目前大量的崗位還集中在平臺研發相關領域，所以人才需求也以研發型人才為主。大資料是典型的交叉學科，涉及到數學、統計學和計算機三大部分，所以選擇大資料專業還是相對比較辛苦的。

人工智慧專業目前僅有一小部分高校在本科階段有所開設，而且由於人工智慧專業的學習難度相對比較大，所以選擇人工智慧專業的學生要具有較強的學習能力。相對於計算機科學與技術專業和大資料專業來說，選擇人工智慧專業需要付出更多的努力，學習的壓力也相對比較大。

簡單粗暴一點吧！想要對比哪個專業好，首先要了解這個專業本身。如果連了解都不知道，又怎麼能夠對比出來呢？

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個人覺得本科階段分這幾個專業容易讓人混淆，建議先學計算機科學與技術這類寬口徑專業，後期進一步選擇。但是不管啥專業，把數學學好。

在我看來，三門學科的特點：

1 雖然我只是一個測試，但前兩個學科的相關知識，我基本上都學過一些，屬於易學難精的那種，而人工智慧相關領域的教程，因為我數學差，所以完全聽不懂

2 前兩者畢業之後，工作競爭大，但好在崗位比較多；後者崗位較少

（找工作時，看到面試表格，發現大資料的面試者特別多，人工智慧僅僅兩三個）

資料科學與大資料技術屬於統計學範疇。人工智慧是一個複合型的交叉學科，本科上他的專業性質並不突出，和計算機專業大致相同，只不過多了一些其他專業的課，但是計算機學的也不深入。如果能夠考研繼續學習，然後選擇方向的話，這幾個專業都是不錯的，因為人工智慧的基礎，就是大資料在支援。用好您家裡的“文昌位”，和孩子的生辰的“文昌星”，擺上一套能旺文昌的文昌筆，學習就能進步，提升學習運氣和考試運氣，早日“開竅”。

只要是人寫的程式碼就有漏洞，源沒有不存在漏洞的系統，只有沒有發現漏洞的系統。這個行業目前是形勢很好，算是朝陽產業了。我覺得這對於網路安全行業的學習者和從業者都是一個好事，安全是被冷落了很多年，現在可以算是開始繁榮的階段。這個領域現在人才缺口非常大，未來會更大。所以如果有志於從事這個領域的年輕人，紮實打好技術基礎，有意識的提高學識學歷，這個領域未來一定是高素質和高學歷人才的天下，並且是科技主宰，核心技術至上。