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其實無論名稱怎麼花裏胡哨，都只有兩種：EE 和 CS，具體自己的方向也是得通過不斷的學習，知識的拓展才能形成的。就好比有人高中喜歡生物，化學，覺得自己所謂的「喜歡」這個專業，高考完就報這個，實際上都是主觀的一廂情願而已。大學的課程特點，體系，學習方法和高中都有根本的不同。

你可以去看看目標院校的培養計劃，大數據，人工智慧，計算機等學的本科課程幾乎一樣。物聯網，通信工程，電子信息工程等也同理。這些專業都是大類之下給你固定方向好而已，就拿學人工智慧來講，你完全可以報計算機，學完兩年專業分流的時候再決定自己的興趣方向，而不要一開始就去追求所謂的人工智慧，因為學的東西幾乎一樣。

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以畢業後找工作的角度看，招聘方對面試者的考量主要分幾個方向：

1. 學校等級
2. 專業所屬的學院/系
3. 學校在專業領域的強項

所謂學校等級，958、211、雙非、二本之類的，很好理解。很多HR做第一輪簡歷篩選時就是這麼乾的。學校等級如何，在HR眼裡不是簡單的985/211那麼簡單，有些985還不如211，甚至不如雙非是個常識，同時也有些學校在特定幾個領域裡則是國內頂尖的。篩選過程遵循的是人們傳統經驗，而不是簡單的標籤。

一個專業的名字再怎麼炫酷，其不難猜出其所屬的學院和系。大部分時候，如果崗位需要專業知識，考慮的也是候選人所在的系，而非具體專業。國內專業設置過於繁雜是師承蘇聯教育體系，這樣在戰爭時期可以儘快讓所需的人畢業。而西方的大學教育則傾向於院系劃分比較模糊，看過《三傻大鬧寶萊塢》的同學應該知道三位主角學的專業叫「工程學」，裡面機械、電子、編程之類的都要學。在和平年代的需求其實也是如此，細分的專業真的沒多大意義。一個系，或者一個學院裏的學生，學習的課程95%以上是一樣。就算跨學院，通常70%以上課程也是一樣的。區別真的很小。

至於學校的強勢專業，往往是歷史形成的，在特定領域還是很有用的。比如北郵就算做了很多不光彩的事情，但在通信領域的專業性是不會被懷疑的。

過去多年國內高校針對熱門領域搞了很多新的專業。我也去看過這些新設專業的課程設置情況。其實大部分與所在院系課程高度重合，能有一門特色課程就已經不錯了，大部分甚至與同系專業課程完全相同。而且新設專業往往也缺乏對應的專業師資，實際情況就是名字改得歡，但到了就業時，大家都明白，不過是老專業改個名字。所以除了給HR和麪試官增加點識別專業名字背後院系的映射關係，基本沒什麼影響。更何況前沿一些的技術，真的不太適合由大學裡的講師來傳授。

所以針對題主的問題，分析幾個專業的背景：

1. 物聯網：通常是電子工程學院/系，偏通信的方向，會有嵌入式開發之類的課程
2. 大數據：通常為計算機或軟體工程學院/系，課程極大概率與計算機專業完全相同
3. 信息安全：通常為計算機/軟體工程，也許會加一點案例方面的簡介
4. 人工智慧：有可能在計算機，也有可能在數學院系，看學校的專業傾向，計算機的概率高
5. 通信工程：存在至少十幾年的專業了，以通信為主，計算機為輔的專業

題主在看的5個專業裏，基本可以看作分為電子和計算機兩個大類。具體專業的選取就不那麼重要了。想好自己想要走電子路線還是計算機路線，具體專業名字隨便選一個就行。

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首先，在當前產業結構升級的大背景下，信息安全和物聯網專業未來的發展前景都比較廣闊，可以根據自身的能力特點、知識結構和興趣愛好來選擇。

從知識結構上來看，信息安全涉及到的知識面比較廣泛，包括計算機網路、操作系統、密碼學等內容，無論是大數據、物聯網領域，還是雲計算、人工智慧等領域，都離不開信息安全，大數據領域更是如此，所以學習信息安全專業需要面對較大的知識量。信息安全專業的就業崗位比較多，涉及到的行業也比較多，隨著大數據等技術的落地應用，信息安全專業的就業前景還是比較不錯的。另外，選擇信息安全專業需要具有紮實的數學基礎。

物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以用戶體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂。

物聯網專業雖然已經經過了多年的發展，但是近幾年得到了大量的關注，相信在5G時代，物聯網專業的發展前景非常廣闊。物聯網專業受到關注有三個主要的原因，其一是物聯網是產業互聯網的基礎，所以物聯網在產業互聯網階段必然會得到大量的發展機會;其二是物聯網是雲計算、大數據、人工智慧等技術重要的落地應用場景;其三是物聯網涉及到大量的創新，比如AIoT領域的創新機會就非常多。物聯網專業的知識結構集中在設備、網路和物聯網平臺三部分，目前也會涉及到一部分大數據和人工智慧方面的知識。另外，選擇物聯網專業需要具有紮實的物理基礎和較強的動手實踐能力。

希望大家都能找到適合自己的方向，並有所建樹，加油！

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題主謹慎，給您點個贊。

是的，專業的選取涉及到自己以後的長期發展，也就是關乎自己的前途。謹慎的選擇一個前景好的專業很是必要的。

題主想來是對這幾個專業，有點不熟悉，先簡單介紹一下：

一、物聯網

物聯網工程專業介紹

物聯網應用從技術層面講主要涉及三個部分，即對外感知、感知信息傳輸（可能需要節點利用無線組網實現信息傳輸）、信息處理與回饋控制。智能技術貫穿整個物聯網之中，是核心技術的核心。 感知可以是智能感知，可以是多節點協同感知，還可以是智能識別感知系統。

物聯網工程就業前景

物聯網工程的市場龐大，因此就業前景也非常好。畢業生可從事信息傳播時代內容方面的深度、綜合、跨學科的信息傳播工作,同時也能在新聞傳播技術方面從事設計、製作等方面的傳播技術類工作或者在政府管理部門、科學研究機構、設計院、諮詢公司、建築工程公司、物業及能源管理、建築節能設備及產品製造生產企業等單位從事建築節能的研究、設計、施工、運行、監測與管理工作等等。

這個專業通常是電子工程學院/系，偏通信的方向，會有嵌入式開發之類的課程。

二、大數據

大數據專業介紹

大數據是在獲取、存儲、整理、分析和傳播方面，比傳統資料庫更高效的一種數據集合，它擁有四大特徵，分別是大規模的資料庫，高速的數據流通、豐富的數據類型和極高的價值。

它不僅包括大量的數據，更重要的是強大的分析能力，電腦和程序，可以對蒐集的信息進行專業的處理和整合，更方便大家的搜索，並且可以進行有效的數據加工，發揮數據的作用。

各行各業的發展都已經離不開大數據了，對於大數據的人才來說，需要掌握計算機、應用數學、統計學的相關知識，並在某一領域有所見長，這樣未來的就業就不愁了。

大數據就業前景

未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代。」阿里巴巴創始人馬雲不止在一個場合重複講到。大數據是未來的一個發展趨勢，大數據在市場上的需求量會越來越多。現在正處於大數據的發展初步階段，未來的就業情況會更加廣闊。

在各大院校新增專業中，數據科學與大數據技術專業備受歡迎，全國共196所高校新增了該專業。

大數據一般是計算機系或是軟體學院，兩者的課程是差不多的。

三、信息安全

信息安全專業介紹

本專業課程覆蓋計算機科學與技術的主幹課程，並和軟體工程、通信工程專業交叉，同時設立兩個專業方向：主機系統安全和通信網路安全。開設密碼學、網路信息安全、惡意代碼分析與防治、電子數據取證技術等多門特色課程。培養具備紮實的數學、自然科學基礎知識和必備的專業知識，具有良好的學習能力、實踐能力、創新意識、國際視野和團隊合作精神，能在信息安全及計算機技術領域內從事研究、設計、開發、應用、維護、管理等工作的高素質專門技術人才。

信息安全就業前景

就業行業覆蓋公安（廳）局、國安局、金融機構、科研院所以及阿里巴巴、360、華為、騰訊、安恆、百度和通信運營商等知名互聯網企業。

這個專業跟大數據所在的系差不多，通常情況下，一般是計算機系或是軟體學院工程。

四、人工智慧

人工智慧專業介紹

人工智慧專業是中國高校人才計劃設立的專業，旨在培養中國人工智慧產業的應用型人才，推動人工智慧一級學科建設。2018年4月，教育部在研究制定《高等學校引領人工智慧創新行動計劃》，並研究設立人工智慧專業，進一步完善中國高校人工智慧學科體系。

人工智慧就業前景

人工智慧的週期發展還是很長的，而目前很多大學把人工智慧的核心的內容在研究生階段培養，本科階段用來測驗學生是否有學習的潛力和能力。同時人工智慧專業對教學設備和教學師資有過高的要求，而人工智慧行業但凡有獨特認知和能力的人才基本上在大型企業，沒有在學校。

人工智慧一般是在計算機系，但也有極個別院校是在數學系。

五、通信工程

通信工程專業介紹

通信工程分為兩個學科，一個是偏向於傳輸的「通信與信息系統，另一個是偏向於編解碼的「信號與信息處理。

通信工作就業前景

通信工程具有極廣闊的發展前景，畢業生集中在通信高科技公司、科研院所、設計單位、金融系統、民航、鐵路及政府和大專院校等。

通信專業是老專業了，在學這個專業的時候，裡面會涉及到部分計算機技術的知識。

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其實綜上來看的話，也就是兩個系的事兒「計算機系」或是「軟體學院」。也就是您說的大數據專業、人工智慧專業其實學的技術點是大同小異的，物聯網、通信工程也是差不多的，這個可以到您心儀的院校去看一下這2個專業具體學習的內容。

如果可以的話，建議您學大數據的，您可以先看一下大數據的教程，感覺自己能看懂的話，再考慮報大數據專業也行。 @尚矽谷教育 主頁【置頂文章】可查看獲取教程方法。

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謝謝邀請哦

一個躊躇滿志，立志於在閑暇時間內學點什麼的大學生經常會面臨選擇，到底把哪個方向作為自己的前途呢？

這是一個多麼美好的選擇，畢竟年輕就意味著無限可能。

為什麼會存在這種問題？

歸根結底還是因為現代科學的大廈已經非常巍峨壯麗，僅僅是觀其全貌便已經覺得高不可攀。

個人在追求知識寬度的時候，不得不尋找一條知識譜系作為主要的技能樹去點亮，才能獲得最大的收益。

新世界系列是面向所有希望瞭解這些領域的讀者，屬於科普和教學性質，我會盡量的用小白的語言向各位打開這個恢弘的世界。從而幫助那些對此有興趣的夥伴重新組織看待這個物質世界的視角。

面向全體對大數據，人工智慧，物聯網，雲計算，信息安全有一定了解甚至完全小白的藝術師，希望會對你們的選擇有所幫助。

按照上手難度，當前形勢，未來發展，我會選用五星作為評分標準，從一到五依次遞增。

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正文

1.總體情況

2020年疫情末尾，為了刺激經濟發展，彌補第一季度因為疫情影響的市場環境，多地共計提出了35萬億的基建計劃。

但與以往不同的是，從中央到地方，新基建的概念在悄然興起。

何為新基建？

基建之所以稱之為基建，是因為現在社會運行或者發展需要其作為保證或者動力。

舉個栗子：

以城市運營來說，近些年來三線以上的城市，特別是省會城市都開始進行智慧城市的建設。

而所謂智慧城市，便是將整個城市的關鍵環節，包括醫療，教育，金融，安全通過這個項目連接到一起，提高整體城市運行和突發情況應急效率。

這個效果我們已經可以從2020年的疫情防控情況上可見一斑。

智慧城市建設必不可少的就是大數據平臺和政務雲。這便是基礎的含義。

通過前面的引入，大家應該已經瞭解了當今社會新型IT技術的巨大社會效益。

但即便是這些基礎，也是存在著前置與後置條件的。

首先，整個社會的信息流通是建設在基礎設施之上的公有運營網路上的，

公有主幹運營網由運營商編織而成，用以完成整個社會的信息交換和吞吐。而5G技術就是為了提升無線網路傳輸的速度和帶寬的技術。

在整個主幹運營網路架設好之後，各個組織和個人可以在其上開展自己的建設活動。

所以從這個角度上來講雲計算，大數據，人工智慧算是在此基礎上的上層應用，就算保守上來說，其也得算是整個IT體系下的中間層。

2.雲計算

與其說雲計算是一種技術，不如說其是一種商業模型或者技術框架。

在一二十年之前，社會組織進行信息化建設的基礎是IDC(internet datacenter)。

不瞭解的藝術師可以把他想像成一個大機房,各個組織在自己IDC裡面進行系統或者平臺的建設。然後接入公共網路(或者不接入)。

但是IDC的建設是存在很多問題的。

首先是成本高，就是說一套完整的IDC不僅包括機器本身，還包括UPS，散熱，空氣交換，損耗。設施多了也意味著IT硬體工程師或者運維工程師人數的增加，這也無疑增加了人力成本。

其次是可靠性低，需要大量的運維人員隨時準備應對機房的宕機，另外備份也比較差，最近有個非常著名的某商業組織程序員刪庫跑路事件，而且備份一起刪除。這樣如果是在傳統的IDC機房，如果備份做的不夠充足，就會是很大的損失。

當然其餘缺點還有很多，這些都可以通過雲計算來解決。

以一個創業公司為例，它可以將直接在某個大廠的雲上租一個伺服器，然後將自己的平臺和網站放上去，供給別人訪問，這樣就減少了建設成本和運維成本。

雲計算是時下非常火的就業方向，但其技術框架已經蠻成熟了，商業模式也定型了，換句話來說，這個桌子上的牌手已經大約固定了。當然相信做SAAS,PAAS層的廠家也還是會層出不窮的。他的入門對於新手來說也是非常友好的。

上手難度：兩星

行業現狀：五星

市場前景：三星

3.安全

安全或者安防是一個大的概念，它包括很多方向，從反滲透和滲透，DDOS攻擊，或者漏洞探查和修補等等技術方向。

從大的方面說也不僅僅包括這些技術方面，也有業務方向，包括信息分析，物證設備提取，黑產研究等等方面的內容，這些大多是為了特殊羣體客戶的合法應用而生，比如很多O 2 O產業就急需黑產研究的專業人才。

用戶平常最常可以感知到的莫過於個人PC上的安全衛士。安全作為目前護衛整個信息化社會的盾牌，存在於從基礎設施到上層應用的各個方面。從反爬蟲到安全衛士到雲盾，不同層面的信息安全技術是一塊非常大的市場，又因為其敏感性，所以一般不做主動宣傳，但隨著信息化社會的擴大，會一直存在市場。

上手難度：三星

當前形勢：四星

市場前景：四星

為了照顧到不同的受眾羣體，特別是大學生的閱讀者，這裡刻意減少了專業體系的內容，轉以場景化的描述，希望大家可以給予積極的反饋，

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以上就是本期的內容，下期會對人工智慧，大數據，物聯網等技術做出描繪和判斷，也會在知乎補充。

大家同樣也可以關注 微信號：IT藝術師 ityys001

大家可以積極在公眾號的留言區或者評論中進行反饋，會根據大家的反饋進行優先順序排序更新。

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-說更就會更的-

物聯網與人工智慧

-未完待續--

--未經允許不得轉載哦--

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