与计算机、人工智能、大数据有关的专业适合女生吗？

时间：2025-03-07 08:03

一、与计算机、人工智能、大数据有关的专业适合女生吗？

不适合。

我说的是不适合题主，而不是绝对的女生不适合。

目前一般学校的计算机专业，男女比大概是5：1，到了业界，大约是10：1。（定性说明，没有数据来源），可见如果真的喜欢并且脑子够用，女生学计算机没问题。

贵家长恐怕只是听了很多月薪两万的传说，而不是真的认为计算机专业未来光明。

事实上计算机专业未来很不光明：这个产业的未来当然很光明，最近二年，计算机专业的录取分数线要比最低录取线高个十来分，大量的聪明人涌入这个行业，这个泡沫是越吹越大了。

学计算机的感觉和高中物理差不多，逻辑好的人会感觉特别舒服，会觉得这个做法恰到好处，甚至有一种幻觉，我要是早生几十年，这个定理的发明者说不定就是我了。而逻辑不好的人会很痛苦，记不住那么多公式定理，也分不清什么时候该用哪个。

写代码的感觉则和高中数学差不多：你能感到这不是一个难度特别高的问题，但是解题步骤里面有20步，你每一步都要做对才能得到正确结果，一旦出错，就要重复审查到底错在哪里。做的好的同学可以解出题目，不好的同学到第三步就晕了。

目前国内第一流的学校只在最近二年增加了人工智能专业，第二流第三流学校就只有计算机科学与技术和软件工程专业。开大数据专业的学校大概率是第四流往下。这样的学校成材率比较低。

综上，题主如果是下定决心，奋不顾身，矢志不渝地要学习这个专业，那当然很欢迎啦。如果不是，要不，还是算了吧…

PS 如果只看月薪两万，可以学个其他专业，IT 界很多职位工资也很高，不一定非是写代码。比如产品经理，没有这个专业，意味着任何专业都可以去做…

二、大数据云计算人工智能

大数据与云计算的关系

在当今数字时代，大数据与云计算已经成为许多企业的核心战略。大数据是指规模庞大且多样化的数据集合，而云计算则是一种基于互联网的计算方式。这两者之间的关系密不可分，大数据的快速增长驱动了云计算的发展，而云计算的弹性和灵活性则为大数据的存储和处理提供了便利。

云计算的优势

弹性扩展：云计算平台可以根据需求进行自动扩展，实现资源的弹性调配。
成本效益：企业无需投入大量资金购买硬件设备，只需按需付费使用云端资源。
高可用性：云计算采用集群化部署，能够提供高可用性的服务保障。

大数据驱动的人工智能发展

大数据为人工智能的发展提供了强大的支持，通过对海量数据的分析和挖掘，人工智能系统可以不断优化自身的学习算法，提升智能决策的准确性和效率。人工智能技术的不断进步也推动了大数据领域的发展，两者相互促进，共同推动着科技的进步和应用的创新。

三、人工智能云计算大数据

博客文章：人工智能、云计算与大数据的融合与发展

随着科技的飞速发展，人工智能、云计算和大数据已经成为了当今社会不可或缺的一部分。这三者之间的融合与发展，不仅推动了科技领域的进步，也深刻地影响了各行各业的发展。在这篇文章中，我们将深入探讨这三者之间的联系与影响，以及它们在未来的发展趋势。首先，让我们了解一下人工智能。人工智能是一种模拟人类智能的技术，它可以通过机器学习、深度学习等技术实现自主决策和行为。随着人工智能技术的不断进步，它在各个领域的应用也越来越广泛，如医疗、金融、交通等。云计算则为人工智能提供了强大的计算和存储能力，使得大规模的数据分析和处理成为可能。云计算是一种将计算资源通过互联网提供给用户的模式。它具有弹性可扩展、按需付费、高可靠性等特点，使得用户无需购买昂贵的硬件设备，只需按需租用云上的计算、存储和软件资源。这大大降低了企业的成本，提高了效率。同时，云计算也为大数据的分析和处理提供了坚实的基础。大数据则是指规模巨大、种类繁多的数据集合。随着各种传感器、移动设备和互联网的普及，每天都会产生大量的数据。这些数据包含了丰富的信息，如用户行为、市场趋势等，为企业提供了宝贵的洞察力。而人工智能和云计算则为大数据的分析和处理提供了强大的工具和方法。这三者之间的融合，使得我们可以更加高效地处理和分析大规模的数据，挖掘出更多的价值。例如，通过云计算和人工智能的结合，我们可以实现智能化的数据分析和预测，为企业提供更加精准的决策支持。同时，大数据也为云计算提供了更加丰富的应用场景，如智能化的能源管理、智能化的交通系统等。未来，人工智能、云计算和大数据将会继续融合与发展，成为推动社会进步的重要力量。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，我们相信这三者将会在更多的领域发挥出更大的价值。

参考文献

（此处可插入参考文献）

四、人工智能大数据云计算

人工智能在大数据与云计算领域的应用

随着科技的不断发展，人工智能（AI）作为一种新兴技术正逐渐渗透到各个行业，其中在大数据和云计算领域的应用日益广泛。人工智能通过对海量数据的处理分析，结合云计算的强大计算能力，为企业和个人带来了许多新的机遇与挑战。

人工智能与大数据

人工智能技术的发展离不开大数据的支撑，大数据为人工智能提供了丰富的训练数据，使得AI系统能够从中学习、优化算法，提升智能水平。在大数据的支持下，人工智能技术能够更好地发挥作用，实现更精准的预测、分析和决策。

通过人工智能技术对大数据进行分析挖掘，企业可以从数据中发现隐藏的规律与趋势，帮助企业制定更科学的决策，提高运营效率。例如，利用人工智能技术对客户数据进行分析，企业可以更好地理解客户需求，优化产品设计与营销策略，提升客户满意度。

人工智能与云计算

云计算作为一种灵活、高效的计算模式，为人工智能的发展提供了强大的计算支持。通过云计算平台，人工智能系统可以充分利用云端的计算资源进行高性能运算，加速模型训练与推理过程，提高系统的响应速度和效率。

同时，云计算还为人工智能技术的普及和应用提供了便利条件。企业和个人可以通过云计算服务快速部署人工智能应用，无需搭建独立的硬件环境，降低了成本和技术门槛。云计算为人工智能的发展提供了良好的基础设施，推动了AI技术的持续创新。

人工智能、大数据和云计算的未来

人工智能、大数据和云计算三者之间相互交织、相互促进，共同构建着数字化时代的智能基础设施。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，人工智能、大数据和云计算将进一步融合，发挥出更加强大的综合效应。

在智能制造、智慧医疗、智慧城市等领域，人工智能、大数据和云计算的综合应用将带来革命性的变革。通过人工智能技术实现工业生产的智能化，通过大数据分析优化医疗服务流程，通过云计算构建智慧城市的智能基础设施，将为社会经济发展带来全新的动力与活力。

综上所述，人工智能、大数据和云计算的融合应用将成为未来科技发展的重要趋势。跨界合作、创新思维，将会促进这三大技术的发展，推动数字化转型的加速进行，助力建设智慧社会、智慧经济。

五、数据计算与应用是大数据吗？

是大数据。

大数据相关专业有数据科学与大数据技术、数据计算及应用、大数据管理与应用，其中数据计算及应用专业毕业生一般授予的是理学学位，数据科学与大数据技术毕业生一般授予的是工学学位，而大数据管理与应用是属于管理学范畴，由此，大数据管理与应用专业文科考生可以考虑。

六、大数据云计算人工智能软件开发？

大数据云计算以及人工智能软件开发属于三个不同种类的方向，但是他们在未来的发展前景都不错。

七、计算机科学与技术、人工智能和大数据哪个专业好（对女生来说）?

从行业的角度回答下。回答这个问题之前，我们先把时间轴往前拉20年：

假设在2000年，你高考完填报志愿，犹豫是该报互联网相关专业（如互联网营销），还是“计算机科学与技术”，或者“智能科学与技术”专业（那个时候，大数据专业还没有出现）。
当时的互联网之于大众，一如今天的5G和AI。但你并不知道，2000年互联网泡沫的最高点马上来临，泡沫即将破裂。
你也不知道，大数据技术将在2007年后逐渐崛起，吸引新一波投资者的热钱。
你更不知道，2000年的人工智能还处于冷静期，并被持续缓慢发展十几年，而20年后的今天，人工智能热潮席卷全球，AI将拥有未来。

2000年的那个你，是选择“互联网营销”专业还是“计算机科学与技术”抑或是“智能科学与技术”专业呢？

可见，专业的选择有时会决定你命运的走向。相比看眼前，选择专业更要看“大势”。

假设现在是2000年

事后诸葛亮review一下。

假设现在是2000年，整个世界为互联网带来的科技革命感到疯狂，全世界最大的银行花旗银行的市值，当年还不到微软的1/3。

但好景不长。

纳斯达克指数只是在5000点上稍作停留，科技泡沫便已戮力迸发，在接下来的一年里，纳斯达克指数狂泻66%，下跌到2000点以下。

1999年-2000年，甚至一些没有商业模式、无法盈利的互联网公司出现了“疯狂的投机狂潮”。随之，互联网泡沫膨胀。紧接着，泡沫开始破裂，大量互联网公司失宠。

2000年如果选择读计算机科学技术专业，四年后，本科毕业生大概率会进入大大小小的互联网公司，然后马上经历互联网行业的大洗牌，其中一部分人会进入头部互联网公司。

如果你2000年选择读智能科学专业，毕业后从事深度学习的研究，那么很可能会经历很长一段时间非常平淡的职业发展期，但十几年的专业积淀，会让你今天成为科技公司最抢手的AI人才。你看如今，当年计算机专业毕业的很多人，由于CS专业和AI的相通性和关联性，也都纷纷进入了人工智能行业。

另一方面，在人工智能时代，核心人工智能算法是行业发展的关键，以场景为核心的“多中心网络商业模式”是智能时代下新的商业模式。未来几年，AI技术的发展将受益于几个方向的影响： AI+5G、AI+物联网、AI+机器人，对AI人才横向跨界的专业能力的培养，也成为专业发展的一个新的趋势。辅修专业、跨学科的学习，是进行专业选择时一并需要考虑的问题。

比如，最近我遇到一位正学习计算机专业的大二学生，他同时在辅修中国传媒大学的新媒体专业，为的是自己毕业找工作时，能有更多机会进入头部科技公司。

2020的AI会是2000年的互联网吗？

另一方面，在看涨人工智能的同时，也有观点认为，现在的高科技公司也许正在遭遇2000年互联网行业寒冬来临时的前奏。

以今年1-2季度为例，第一季度末各个资本市场市值超过1000亿美元的中国企业有11家，二季度末这个数字增加了14家。而3家千亿美元俱乐部的新成员均来自互联网行业：美团、京东与拼多多，最近一年最高涨幅分别高达226.6%、148.5%和414.6%。

7月9日阿里巴巴股价一度涨幅10%报262港元，港股市值56230亿港元（7253亿美元），成为中国第一家市值超过7000亿美元的公司；美团股价同样大涨，市值突破千亿美金……

同样的科技股牛市，同样的科技公司超预期涨幅。已经有媒体指出，即使现在股价处于近20年来最高水平，我们也有充分的理由保持继续谨慎。

百度CEO李彦宏前段时间在第三届世界人工智能大会上也曾说，目前人工智能所处的阶段，也是一个容易产生迷茫甚至悲观的阶段，就像互联网在2000年后的几年里经历的那样。

互联网在2000年后的几年里，一些公司消失了，一些人永远离开了这个行业。但是，当迷雾消散时，一个经济和社会全面互联网化的时代开始了，熬过寒冬的小人物们成为了新的英雄。

所以呢？在人工智能大火的时刻，或许泡沫也正在酝酿，但更长的时间过去，当人工智能迈过发展的初期阶段，可能又会迎来一个新的春天。

说到这里，感觉好像啥都没说。其实专业选择的本质就是如此，特别需要“去功利化”。不必一味追捧热门专业，分析清楚趋势，结合自己的兴趣、条件和资源，才是最恰当的选择。

专业选择的四个层次

最近看到一篇讲到人生道路选择的文章，认为人生与事业的道路选择，可以分为五个层次。个人感觉，其中的四个层次，放到专业选择上来也很合适。在这里作一些调整和引申：

第一个层次是“命运驱动”。比如你选择专业的时候，不是由你自己作主，而是你爸妈、你的三姑六姨来帮你做决定。比如，你爸坚决让你选“人工智能”专业，因为这个专业很火，岗位招聘开的工资高，他认为有前途。

处于这个层次，你的人生和事业，会被命运推着走，后续发展得好不好，主要看运气，自己是很难掌控的。

第二个层次是“兴趣驱动”。你对临床医学很感兴趣，但你对计算机不太感冒，尽管你爸想让你学习人工智能，但你出于自己的兴趣驱动，最终选择了临床医学专业。

那么你的人生，可以说是被你的兴趣所驱动的。

处于这个层次，你因为对某个领域有兴趣，学习这个领域的知识和技术也更有内在的激情和动力，未来可能也更适合做这个领域的事情。

因此，专业选择如果能从“我喜欢什么“出发，相对容易成功。但风险在于，如果自己感兴趣的行业竞争格局改变了，甚至陷入困局，那么很可能在职业发展上也不那么顺利。

第三个层次是“机会驱动”。就是现在什么火，就报什么专业。如果毕业工作的时候，当年的热门专业遇冷，那就跨界调整，想办法重新让自己进入一个热门的领域。

事实上，历史经验已经得出过结论：入学时热门的黄金专业，未必是四年后的金饭碗。

下图比较了10年间热门专业的薪资变化情况：

10年的时间，工学类专业全面占据高薪专业的榜单TOP10。计算机科学与技术位列TOP6，智能科学和大数据作为近两年高校才普遍开设的新兴专业，未上榜（我国智能科学专业虽然早在十几年前就开设，但人才培养的布局并不如这两年广泛）。

第四个层次是“战略驱动”。也就是尽量前瞻性地去看问题，去判断一个行业的或专业的发展。比如在1999年的时候，你就已经看到了互联网的泡沫，而在2007年，你就能通过ImageNet的年度挑战，把深度学习和大数据推到前台，从而提前嗅到了这一轮大数据和人工智能复兴的浪潮。

战略驱动看长远，机会驱动看短期。这个层次的成功，考验的是远见和耐心。

事实上，在实际的专业选择中，这四个层次经常是叠加或是一两个层次混在一块的。

说说女性特质与专业特点

最后说说女生的专业选择。

计算机科学与技术、人工智能、大数据，都属工学类专业，对于女生来说，无论选择哪个专业，大面上的性质区别不大。特别是在今天，“女性力量“已经普遍被作为新一代年轻人所崇尚的概念正被提倡，像李飞飞这样出色的AI科学家也在为女生学习工科树立榜样。

所以，作为女生，选择这三个专业中的哪一个专业，都不会有太多实质上的差别。

如果非要区分出这三个专业中，更利于发挥女性特质的专业是哪一个，个人感觉是人工智能和大数据专业。因为它们更需要从业者贴近业务场景，极其需要“既懂业务又懂技术的硬核人才”，由于很多女性具备细致、耐心、善于沟通的个性特质，女生在“懂业务也懂技术”方面更能发挥性别优势，所以选择人工智能和大数据专业可能也更适合。

一点思考

尽管现在“人工智能”专业正在繁荣，但个人认为，在本科阶段选择偏重打基础的计算机科学与技术这一传统专业，对未来的职业发展可能更加有利。

因为现在一个略显残酷的现实问题是，今天AI风潮席卷各行各业，从业人数也越来越多，但大多数毕业生过于浮躁，不论是CS基础还是数学基础往往都是相当薄弱的。

而事实上，如果未来毕业生想进头部的高科技公司，理论基础扎实、工程能力强、有良好的跨界素质的毕业生才最受欢迎。这样的人才，不是靠自己是“人工智能专业”这样的身份标签来实现，而需要真正学好基础知识，比如数学，统计学、计算机等基础学科知识，最好还能继续深造。

事实上，在同一个学科门类下，专业与专业之间的联系正变得越来越紧密，结合自己的的兴趣，无论是否选择AI，一个人最终的发展，终归取决于他某一项突出的专业能力和综合素质。

更详细的可以看看我之前的回答：

对「人工智能」感兴趣的高考生该选择最近兴起的「人工智能专业」吗？

所以，依据兴趣，用战略的眼光去评估行业的发展趋势，在此基础上决定选哪个专业。只要做到对某个专业领域的深入学习，打好基础，要比反复纠结选择哪一个热门时髦的专业标签要重要得多吧。

八、数据科学与大数据技术和人工智能怎么选？

简答：要根据自己的兴趣、职业规划和需求来选择，数据科学与大数据技术注重数据的获取、处理和分析，而人工智能则关注模型和算法的开发与应用。

详细分析：

1. 数据科学与大数据技术：数据科学与大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析大量数据，从中提取有价值的信息和洞察，并为决策和解决问题提供支持的一门学科。它包括数据挖掘、机器学习、数据库管理、数据可视化等方面的知识和工具。

2. 人工智能：人工智能是模拟和实现人类智能的一门学科，旨在使计算机系统具备感知、理解、学习、推理和决策等能力。它涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，用于构建智能系统、解决复杂问题和实现自主决策。

3. 如何选择：

- 兴趣和激情：考虑自己对数据科学、大数据技术和人工智能的兴趣及激情程度，选择更符合个人兴趣和追求的领域。

- 职业发展：了解各个领域的就业前景和发展机会，根据个人职业规划选择更适合自己的方向。

- 技能需求：评估自己的技能和背景，选择与已有技能相辅相成或可快速学习掌握的领域。

优质丰富的可行性建议：

1. 探索交叉领域：数据科学、大数据技术和人工智能之间存在一定的交叉。可以选择在其中一门领域打下坚实基础，并深入了解其他领域的基本概念和技术，以拓宽自己的视野。

2. 学习核心技能：无论选择哪个领域，都需要掌握相关的核心技能和工具。例如，在数据科学和大数据技术方面，需要学习统计分析、数据处理语言（如Python、R）和大数据平台（如Hadoop、Spark）；在人工智能方面，需要学习机器学习算法、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等。

3. 实践项目经验：通过参与真实的数据科学、大数据或人工智能项目，积累实际经验。可以参加开源项目、参与竞赛、自主完成个人项目等方式，提升自己的实践能力和解决问题的能力。

综上所述，选择数据科学与大数据技术和人工智能之间需基于个人兴趣、职业规划和技能需求进行综合考量，并通过学习核心技能和实践项目经验来不断提升自己。

九、大数据计算与应用专业？

1、大数据计算及应用专业是数学、统计学和信息科学多学科交叉融合的应用理科专业，主要培养能运用所学知识与技能解决数据分析、信息处理、科学与工程计算等领域实际问题的复合型应用理科专业人才。

例如：掌握信息科学和统计学的基本理论、方法与技能，受到科学研究的初步训练，具备一定的数据建模、高性能计算、大数据处理以及程序设计能力。

十、大数据与计算智能区别？

计算智能与大数据的区别在于以下几个方面：

1、目的不同；

2、对象不同；

3、背景不同；

4、价值不同。其中，目的不同是指，大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。

一、区别

1、目的不同

大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。

2、对象不同

大数据的对象是数据，计算智能的对象是互联网资源以及应用等。

3、背景不同

大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；计算智能的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。

4、价值不同

大数据的价值在于发掘数据的有效信息，计算智能则可以大量节约使用成本。

二、什么是计算智能大数据

计算智能是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。狭义计算智能指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。广义计算智能指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。

大数据，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。