㈠ 計算機網路技術 計算機網路技術（安全方向）通信技術 軟體技術 大數據技術與應用 選哪個專業比較好呀
咨詢記錄 · 回答於2021-03-20
㈡ 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。
㈢ IT中（大數據技術與應用，計算機網路技術，計算機應用技術）哪個專業
咨詢記錄 · 回答於2021-08-05
㈣ 專科女生在軟體技術，大數據技術和物聯網應用技術三個中學哪裡比較好點
隨著物聯網的發展和進步，所有可以想像到的東西和行業都變得更加智能：智能家居和城市、智能製造機械、互聯汽車、互聯健康等等。無數能夠收集和交換數據的事物正在形成一個全新的網路——物聯網——物理對象網路，可以在雲中收集數據、傳輸數據並完成用戶的任務。
物聯網和大數據正走向勝利。盡管如此，仍有一些特殊性和陷阱需要牢記，以受益於這一創新。在本文中，我們很高興地分享我們在物聯網咨詢方面挖掘的知識。
如何應用物聯網大數據
首先，從物聯網大數據中獲取好處的方法有很多種：在某些情況下，快速分析就足以獲得好處，而一些有價值的結果只有在更深入的數據處理之後才能獲得。
實時監控。通過連接設備收集的大數據可用於實時操作：測量家中或辦公室的溫度、跟蹤物理活動（計數步驟、監控運動）等。實時監測在醫療保健中非常使用（例如，測量心率、測量血壓、糖）。它還成功地應用於製造業（控制生產機械）、農業（監測牛和植物）和其他行業。
數據分析。處理物聯網生成的大數據，有機會超越監控，從這些數據中獲取有價值的見解：識別趨勢和趨勢，揭示看不見的模式，並找到隱藏的信息和相關性。
過程式控制制和優化。來自感測器的數據提供了額外的上下文，以揭示影響性能和優化流程的非平凡問題。
交通管理：跟蹤不同日期和時間的交通負荷，找出旨在優化交通的建議（例如，在一定時間段增加火車和公共汽車的數量，看看是否有利可圖，建議引入新的紅綠燈方案，並修建新的道路，使一些街道不那麼繁忙，並管理交通擁堵）。
零售：由於一些商品在購物場所幾乎結束了，超市的人員被告知，例如，重新裝貨架的商品。
農業：根據感測器的數據，在必要時種植水廠。
預測性維護。使用連接設備收集的數據可以成為預測風險的可靠來源，從而主動識別潛在危險條件，例如：
醫療保健：監測患者狀態和識別風險（例如，患者有糖尿病、心臟病的風險），及時採取措施。
製造：預測設備故障。
並非所有的物聯網解決方案都需要大數據。還應指出，並非所有的物聯網解決方案都需要大數據（例如，如果智能家居的所有者要在手機的幫助下關燈，則此操作可能無需大數據即可執行）。考慮減少處理動態數據的努力並避免大量存儲數據非常重要，因為將來不需要這些存儲。
物聯網中的大數據挑戰
大量的數據是完全沒用的，除非他們被處理，以獲得有價值的東西。此外，與數據收集、處理和存儲相關的各種挑戰。
數據可靠性。雖然大數據從來不是 100% 准確的，但在分析數據之前，必須確保感測器正常工作，用於分析的數據質量可靠，不會受到各種因素的影響（例如，機械運行環境不利、感測器故障）。
要存儲哪些數據。連接的事物生成 TB 的數據，選擇存儲哪些數據以及丟棄哪些數據是一項艱巨的任務。更重要的是，一些數據的價值遠未浮出水面，但您將來可能需要這些數據。如果您決定為未來存儲數據，則面臨的挑戰是以最少的成本（只要數據存儲和處理成本相當昂貴）來存儲數據。
分析深度。一旦並非所有大數據都很重要，另一個挑戰就會出現：何時足以通過快速分析，何時更深入的分析可以帶來更多價值。
安全性。毫無疑問，各個部門的互聯可以改善我們的生活，但與此同時，數據安全也非常重要。網路罪犯可以訪問數據中心和設備，連接到交通系統、發電廠、工廠，從電信運營商那裡竊取個人數據。物聯網大數據是安全專家比較新的現象，缺乏相關經驗會增加安全風險。
物聯網解決方案中的大數據處理
在物聯網系統中，物聯網架構的數據處理組件因傳入數據的特殊性、預期結果等而異。我們已經制定了處理物聯網解決方案中大數據的方法。
數據來自連接到事物的感測器。一個」東西」可以字面上是任何對象：烤箱，汽車，飛機，建築物，工業機器，康復設備。數據定期或流式傳輸。後者對於實時數據處理和管理至關重要。
Things 將數據發送到網關，確保初始數據過濾和預處理減少傳輸到下一個物聯網系統塊的數據量。
邊緣分析。在進行深入的數據分析之前，進行數據過濾和預處理以選擇某些任務所需的最相關數據是有意義的。此外，此階段確保實時分析能夠快速識別之前通過雲中的深度分析發現的有用模式。
雲網關對於不同數據協議之間的基本協議翻譯和通信是必要的。它還支持數據壓縮，並保護欄位網關和中央物聯網伺服器之間的數據傳輸。
連接設備生成的數據以自然格式存儲在數據湖中。原始數據來到帶有」流」的數據湖。數據保存在數據湖中，直到可用於業務目的。清潔和結構化數據存儲在數據倉庫中。
機器學習。機器學習模塊根據以前積累的歷史數據生成模型。這些模型定期（例如，每月更新一次）與新的數據流。傳入的數據被積累並應用於培訓和創建新模型。當這些模型經過專家測試和批准時，它們可用於控制應用程序，該應用程序會針對新的感測器數據發送命令或警報。
總結一下
物聯網生成了大量大數據，可用於實時監控、分析、流程優化和預測維護，僅舉幾例。但是，應該記住，從各種格式的海量數據中獲取有價值的見解並不是一件小事：您需要確保感測器正常工作，數據安全傳輸並有效處理。此外，總有一個問題：哪些數據值得存儲和處理（只要這兩個過程都相當昂貴）。
盡管存在上述潛在問題，但應記住，物聯網發展勢頭強勁，幫助多個行業的企業開拓新的數字機遇。
㈤ 大數據技術與應用和物聯網技術哪個好
兩個專業的前景發展都很不錯
物聯網IoT（Internet of things）：可以簡單地理解為物物相連的互聯網，互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。
大數據（Dig Data）：相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
物聯網主要通過各種設備（比如RFID，感測器，二維碼等）的介面將現實世界的物體連接到互聯網上，或者使它們互相連接，以實現信息的傳遞和處理。物聯網的終極效果是萬物互聯，不僅僅是人機和信息的交互，還有更深入的生物功能識別讀取等。如今物聯網（IoT）肩負了一個至關重要的任務：資料收集
得益於大數據和雲計算的支持，互聯網才正在向物聯網擴展，並進一步升級至體驗更佳、解放生產力的人工智慧時代。
㈥ 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。
㈦ 計算機網路技術 計算機網路技術（安全方向）通信技術 軟體技術 大數據技術與應用 那個專業比較好一點
摘要 軟體技術更好一點，畢業之後雖然剛開始實習的那前三個月工資很低，但是你掌握了這個技術之後工資就會上萬。
㈧ 網路工程和大數據技術哪個好
網路工程
網路工程是指按計劃進行的以工程化的思想、方式、方法，設計、研發和解決網路系統問題的工程。培養掌握網路工程的基本理論與方法以及計算機技術和網路技術等方面的知識，能運用所學知識與技能去分析和解決相關的實際問題，可在信息產業以及其他國民經濟部門從事各類網路系統和計算機通信系統研究、教學、設計、開發等工作的高級網路科技人才。
大數據，IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
㈨ 計算機網路技術和大數據技術哪個好
大數據
實際點。但你要有這個氛圍以後好進大公司，
網路技術個人感覺比較坑。標準的上學課程而已