❶ 大數據有前途，還是網路安全有前途
這是兩個非常有前途的職業方向，用比較形象的語言來描述，這兩個職業，一個是矛，另一個是盾。就象我們在看一場籃球比賽，一支球隊的進攻非常重要，但防守也同樣不容忽視。在未來的網路環境下，大數據相當於是一把鋒利的矛，而網路安全則是一部堅實的盾。
大數據行業，利用網路資源，通過分析數據，為我們的生活、生產、經營等活動提供更加有效的支撐。對社會各項正向需求產生正向的影響。可以把它理解為是人類解放生產力過程中，能夠開疆拓土的進攻型武器。
網路安全，就很明顯了，是我們在網路生活中的保護神。網路安全的主要作用就是防守，守住我們的個人信息，個人隱私，保護我們的重要數據與敏感數據。網路安全為大數據提供保駕護航。我們把網路安全理解為人類解放生產力的過程中，那個保護人類自身安全的一部無形的巨盾。
不管是用矛還是用盾，只要學藝精，在科學技術迅猛發展的網路朝代，都是前途無量的行業。
❷ (1)什麼是安全大數據
安全數據的大數據化主要體現在以下三個方面：
一、數據量越來越大：網路已經從千兆邁向了萬兆，網路安全設備要分析的數據包數據量急劇上升。此外，隨著APT等新型威脅的興起，全包捕獲技術逐步應用，海量數據處理問題也日益凸顯。
二、速度越來越快：對於網路設備而言，包處理和轉發的速度需要更快；對於安管平台、事件分析平台而言，數據源的事件發送速率（EPS，EventperSecond，事件數每秒）越來越快。
三、種類越來越多：除了數據包、日誌、資產數據，安全要素信息還加入了漏洞信息、配置信息、身份與訪問信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等。
我們需要大數據安全分析
安全數據的大數據化，以及傳統安全分析所面臨的挑戰和發展趨勢，都指向了同一個技術——大數據分析。正如Gartner在2011年明確指出，「信息安全正在變成一個大數據分析問題」。
於是，業界出現了將大數據分析技術應用於信息安全的技術——大數據安全分析（BigDataSecurityAnalysis，簡稱BDSA），也有人稱做針對安全的大數據分析（BigDataAnalysisforSecurity）。
藉助大數據安全分析技術，能夠更好地解決天量安全要素信息的採集、存儲的問題，藉助基於大數據分析技術的機器學習，能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。
❸ 目前人工智慧、大數據、網路安全，學哪個最吃香
人工智慧最吃香，但是風險也大，因為只有龍頭企業才有好崗位
人工智慧也是技術變革最快的
網路安全崗位少，但可以長期投入，變化沒有那麼大
大數據未來就是基礎建設
屬於兩者之間
❹ 大數據應用工程師與智能網路安全工程師哪個更難學
咨詢記錄 · 回答於2021-09-11
❺ 大數據應用工程師與智能網路安全工程師哪個更難學
網路安全工程師門檻更高。因為它需要涉及很多像密碼學一樣的，比較艱深的理論。
大數據應用開發工程師只是做應用開發，那就跟Java開發工程師一樣，是普通的程序員，日常工作就是寫一些業務流程代碼調包和調參。
❻ 大數據和網路安全哪個方向更好
隨著工業物聯網(IIoT)在製造企業的全面鋪開，安全專家必須准備好弄懂這些網路應有的樣子與操作。同時，所有安全計劃都需擁有足夠的彈性，要能扛住迎面而來的各種攻擊。未來十年將給網路安全帶來最大影響的是什麼?簡單講，這個問題的答案有兩個方向：人工智慧(AI)和大數據分析。
鑒於這些技術發展會給未來時光帶來重大影響，未來的安全環境，將取決於AI和分析如何融入囊括了網路及物理安全的全面彈性安全計劃。
網路安全-工業物聯網
至於如何構建該整體安全項目，能夠賦予製造商資產清單與網路可見性的網路監視技術是個不錯的開始。隨著公司企業越來越依賴數字環境，擁有該總體安全觀也變得越來越重要了。如果十年內發生的攻擊類似烏克蘭兩次遭遇的大斷電，或挪威鋁業巨頭NorskHydro遭遇的勒索軟體攻擊，公司企業需准備備用工廠，以便在必要的時候能夠手動運營以阻止攻擊。
未來5~10年，物聯網對工業運營的意義愈加重大，工業系統也將接入可大幅降低設備間通信延遲的5G網路，因而工業系統聯網程度增加幾乎已成不爭的事實。物聯網設備安全通常天生不怎麼強，所以當物聯網設備大規模部署的時候，工業系統便面臨相當棘手的設備安全管理挑戰了。
網路安全-工業運營
更糟的是，連接性增加意味著能嘗試突破系統的黑客也增加了，更高端的黑客或許能夠窺探系統，而網路安全問題也隨著連接性的增長而愈加惡化。而且，很多工業系統如果以特定方式操縱可能傷及人命，所以連接性增加不僅影響到工業系統管理和保護，也影響公共政策制定。
網路安全-數字轉型
工業網路安全遭受的最大影響將是數字轉型的非預期結果。數字轉型很好，也很有必要，但同時伴隨著風險。隨著我們引入越來越多的數字終端，數據流隨之產生。數據流的飛速增長將超出我們的處理范圍，無法現場有效分析全部數據。而且，我們將以這些數據驅動有關過程的決策，甚或驅動過程本身。最終，我們或許會開始通過人工智慧/機器學習將這些分析性數據產品饋送回過程。
換句話說，過程產生數據，數據離開過程網路流向雲、霧、湖、現場、外部等等地方，被分析、重用再饋送回過程。所有這些都會以我們剛剛才開始考慮的方式，往過程數據及該控制/過程網路外部相關系統，引入新的風險。
❼ 大數據和網路安全在今後的發展前景哪個會更好那
應該說，兩個都是都是今後發展的重點，再加上人工智慧，個人覺得將會是互聯網乃至工業的一次革命。
1、大數據方面。大數據范圍很廣，每個行業都有相應的應用，但是投入也是很大的，例如鐵路系統，車輛違章監控系統，ETC系統等都應用了大數據，這些大數據將進行提煉後，用於基礎分析、客戶引導、智能管理等。對於提高政府職能，降低能耗，開源節流，人工輔助等都有很大很深的應用。總的來說，大數據中所有的數據都是有價值的，但是採集數據有很多的路要走，更多的需要物聯網、人工智慧的配合。
2、網路安全方面。這個應該是當下整個社會的一個突出問題。網路改變了人們的使用方式，推動了一系列的變革，但問題也是很突出，它是一把雙刃劍，有利有弊，但總體利大於弊，正因為網路的不斷發展，才推動了大數據的進步。
3、人工智慧方面。人工智慧應該是一個 今後發展的這個重點及亮點。人工智慧主要利用語言、圖像識別、感測器等設備集中進行運算，發揮其特定的作用，來執行任務。
❽ 大數據應用工程師與智能網路安全工程師哪個專業會更好點
這個還是要看你未來的規劃、個人興趣點以及職業發展方向。
大數據和網路安全這兩個專業同屬於計算機專業大類，顧名思義，一個偏向於大數據演算法，也就是大量數據的分析方法，主要是數學研究方向，網路安全會學習一些諸如密碼學、網路防禦方面的課程，但是從本科就業來說，差別不大，計算機軟硬體方面的課程都會涉及。如果未來從事這些不同的方向，需要詳細了解各方向的研究內容，學科思維。
大數據現在就業率和待遇都非常好，比較推薦。
❾ 現在大數據有前途，還是網路安全有什麼前途
當然他們兩個是相輔相成的，缺一不可，大數據以後也是有前途，而網路安全確實也是很有前途的，他們只能說病假，其曲如曲，如果一個沒有了用處，另一個也就完蛋了，所以說他們倆看來以後都是朝陽企業