边缘计算数据挖掘和人工智能哪个好就业

作为一个计算机专业的在读研究生来回答一下你的这个问题,希望对你有所帮助哈。
就目前你说的这个三个专业吧,边缘计算我了解的偏少一点,边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求,其实你看过来的话,还是离不开数据,现在我们的大千世界里都离不开数据。
除了边缘计算的话,我觉得大数据和人工智能吧,这两个方向都是有一定的联系的,不是单独的两个方向,都知道我们现在的生活中也都离不开数据,对大量的数据进行处理,借助已有的模型进行预测推算等。
在人工智能领域很多的东西都是要借助数据作为基础的,所以数据也是十分重要的,特别是有些东西你做研究的话,如果没有数据的话一切都是在空谈,所以我个人觉得如果可以数据挖掘与AI结合起来学习,后面就业的话可能会更加的好。
我们现在的社会都在往人工智能的方向发现,数据都在时时刻刻的产生的,我们可以用这些现有的数据来帮助我们进行一系列的工作,所以我个人觉得如果数据挖掘与人工智能结和起来会更加的有利于自己后面的发展!
参考:
应该说这几个方向都是当前的本科和研究生专业选择的热门方向,同时也是目前国家重点引导的技术方向,但是如果我们去几个大的求职招聘网站,具体对应的岗位则不那么清晰,这是因为专业方向和就业岗位中间需要有行业的加持,比如人工智能专业的理论和方法是可以应在工业、农业和信息服务业,而这几个行业本身的就业情况是有巨大差别的,而硕士的就业岗位方向和导师的研究方向和应用领域密切相关,这几个专业应该说就业方向最好的还是信息服务方向,包括最好的当然是BATJ几个大厂,第二梯度是美图、美团等互联网垂直领域龙头企业,其余应该是通信服务企业,包括中兴、华为等都有巨大的这几个专业硕士人才需求。

参考:
作为一名科技工作者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,对于当前的硕士研究生来说,在选择就业方向的时候,除了要考虑到自身的知识结构和能力特点之外,还需要考虑一下行业的整体发展趋势。
对于边缘计算的硕士研究生来说,当前可以重点
在当前产业结构升级的大背景下,智能化是一个必然的发展趋势,所以选择人工智能相关方向会有更多的发展渠道,而且当前人工智能相关岗位的附加值也比较高,这会促使更多的行业资源向人工智能方向汇集。
从近两年硕士研究生的就业情况来看,当前要想进入到人工智能行业发展,需要重视自身开发能力的提升,当前开发岗位的人才需求量相对比较大,而算法岗位的人才需求量相对比较少,所以竞争也比较激烈。
当前大型科技公司纷纷布局人工智能平台的研发,这个过程释放出了大量的岗位需求,而研究生从事这些岗位也相对比较适合,不仅成长空间比较大,而且研发环境也相对比较好。
目前计算机视觉和自然语言处理这两个方向的热度相对比较高,也逐渐形成了较多的应用案例,所以选择这两个方向会有较大的就业选择空间。
另外,从工业互联网发展的趋势来看,也可以重点
最后,人工智能研发对于开发环境(团队)有比较高的要求,所以在选择就业公司的时候,应该重点
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以
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,或者私信我!
参考:
本人本科软件工程专业毕业,毕业四年,做过一年开发。
就目前的行情来看的话,数据挖掘和人工智能都是比较火热的方向。
如果从企业而言,有数据挖掘的需求的一般都是大企业,可以给企业创造更多价值的岗位。
人工智能的话可以说未来可以做很多事情,但不是每个公司都有这种需求,而且被替代性也很高。
总的来说,数据无价,掌握了数据对你以后的发展也会更好,也更有可能出来自己单干。

参考:
这个要看你的优势是什么,数据挖掘相对简单一些,但是出价值的空间小,在一般只有大的公司会有这个岗位,而人工智能空间就比较大,但是牵涉的知识面也不小,不光要懂算法,同时还需要懂得神经网络等各个学科的知识!
参考:
互联网+是当前国家主要推广的发展趋势,特别是国家提出智能制造、工业4.0、智能制造2025等战略目标,从而换发出了人工智能领域的春天,个人比较熟悉的有工业巨头三一集团与树根互联网公司开展人工智能合作,树根互联网公司与蓝思科技开展人工智能合作,以上均是十分成功的案例。
在人工智能的推动下,让传统工业插上了起飞的翅膀,节约了资源,提高了工作效率。
随着经济的不断发展,我国要实现工业4.0,必须要全方位利用人工智能,参照德国模式,用互联网思维促进传统经济转型升级,只有互联网与实体经济相结合,才能让人更踏实。
不凡看看网上招聘,很多都是在招聘人工智能方面,而且待遇也不低。
2018年在天津召开的第二届世界智能大会上,阿里创始人马云谈到人工智能人才缺乏的问题时,马云说中国在人工智能领域人才极端缺乏,全世界都缺乏人才,只有中国加强对人才的培养,才有可能实现弯道超车。
结合现状分析,数据挖掘技术主要算法包括决策树法、模糊集法、神经网络、遗传算法、关联规则法。
数据挖掘技术发展比较早,1995年,首届KDD&Data Mining国际学生会议上,数据挖掘技术与工程领域挂钩,因此相对于人工智能而言,数据挖掘技术发展历史比较长远,毕竟已经比较成熟。
我国虽然发展相对较晚,但是很多大学已经研发了不少数据挖掘软件,例如中科院研发的MSMiner。
数据挖掘技术和人工智能两个方向,相对于计算机行业来说,就业均比较好,但是人工智能刚起步,发展潜力无限,且传统的实体经济发展已经到了瓶颈,急需进行产业转型升级,优化自身产业结构,因此让传统经济搭载互联网人工智能这架飞机将会飞的更远。
因此,在这两个专业方面选择,个人建议毫不犹豫选择人工智能方向,人才稀缺,而且现在已经有好几所高校成立了人工智能学院,专门针对人工智能方面人才培养,如2017年中科院成立了全国首家人工智能技术学院,随后西安电子科技大学人工智能学院成立,湖南工业大学、上海交通大学、南京大学等相继成立。
由此可见,人工智能行业的春天来了。
因此,在这两个专业方向选择,个人建议毫不犹豫选择人工智能,既能让你看到前途也能看到钱途。