『壹』 數據科學與大數據技術專業怎麼樣前景如何謝謝！
真的很好嗎？
任何專業都有優缺點，好不好都是相對的，如果你喜歡，也做好了努力的准備，那就盡管去努力吧，但一定要不討厭統計學和計算機，不要因為名字的高大上就忽視了自己的能力。專業名字再高大上，課程如何搭建，教師的水平和資源問題解決不了也是白扯。
電子商務等就是個案例，從高大上到爛大街沒幾年時間，當然不是說這個專業也會像電子商務那樣很快泛濫成災，只是告訴大家不要有急功近利的蹭熱點的心理。
想做相關工作，學什麼專業不是最重要的，怎麼學才是，學計算機、統計學、數學都可以從事大數據工作，用人單位不會因為你專業名字高大上高看你一眼，還得看真本事（學校學歷也很重要）。
照這樣下去，不排除將來會出現雲計算、區塊鏈等令人哭笑不得的專業
到底怎麼樣？
專業還是不錯，但這個專業對數學與物理的功底要求不是一般的高。物理必須非常好，數學是計算，物理是思維與想像的嚴密。如果高中數學、物理不好，還是謹慎報考。否則進去後，聽不懂，作業做不了，最後掛課很多，畢業證都沒了。因此，高中數學不好，物理不好的，一定要小心報考。
另外，從對數學和物理的要求這么高看，相對而言，高等級的學校（如985、211或雙一流）開設的會得心應手，而一些低端的學校，可能差一些；尤其是民辦（獨立）學院，可能師資都成問題；但這些低端的學校，在宣傳上可能比高端學校做得好，羅列一大堆證書和獲獎，可能是都是化錢買的。
報考學校時，要多比較，看看有沒有碩士點、博士點。如果都沒有的，那相對差很多，畢竟這是一個高智商的專業。
如果沒有碩士點，博士點，再看看師資中正式教師的學歷（不是外聘老師），博士多不多？如果這也很少，那麼這個學校很可能就是一個跟風招生的，渾水摸魚的，甚至一些學校連老師的簡歷都不敢貼出來，則更水了。
總之，追熱門專業一定要慎重選擇學校，否則大學4年可能浪費了。
大數據專業前景怎麼樣，細心看看近期的政策心裡就有數了。
今年3月份，教育部公布了第二批獲准開設「數據科學與大數據技術」的高校名單，加上去年獲批的北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學，一共35所高校獲批該專業。今年開始，部分院校將招收第一屆大數據專業本科生，開設數據科學與大數據技術本科專業 大都是重點大學。
今年2月份，教育部發布《教育部高等教育司關於開展「新工科」研究與實踐的通知》，隨後「新工科」的討論在高校里逐漸升溫，培養「新工科」人才成為新的指導方向。其中新工科專業就包括數據科學與大數據技術、網路空間安全、物聯網工程、飛行器製造工程等專業，國家重視對整個社會轉型和經濟升級需要的人才培養。
考大數據研究生的話，北航在13年開了大數據技術與應用軟體工程碩士的專業，是國內很早就開設大數據相關專業的高校。清華大學的數據科學研究院於2014年招收大數據專業的學生，復旦大學於2015年9月開設數據科學專業，貴州大學、華南理工、武漢大學、對外經貿大學這些學校與慧科集團合作共建了碩士層次的大數據技術應用專業，這些學校的大數據專業開設時間長比較成熟，這些高校可以考慮。
「大數據」專業畢業以後干什麼？
事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。
目前全國各類高校、高職院校已陸續開始圍繞大數據專業建設展開研究並申報大數據專業。作為交叉型學科，大數據的相關課程涉及數學、統計和計算機等學科知識，「數據科學與大數據技術」專業也強調培養具有多學科交叉能力的大數據人才。該專業重點培養具有以下三方面素質的人才：一是理論性的，主要是對數據科學中模型的理解和運用；二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力；三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力。
培養目標
數據科學與大數據技術專業，旨在培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。掌握計算機理論和大數據處理技術，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，實際提升學生解決實際問題的能力，具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。
主要課程
C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。
畢業方向
畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。
『貳』 大數據方向和數據挖掘方向,哪個博士更有前途
個人覺得還是大數據方向比較好一點，因為數據挖掘本身就屬於大數據方向啊！
至於導師，我覺得解放軍理工大學的劉鵬博導在雲計算、雲存儲、大數據方向專業性非常的強，他是江蘇省雲計算論壇主席，中國電子學會雲計算專家委員會雲存儲組長，中國雲計算專家咨詢委員會副主任/秘書長等等，在業內是權威
『叄』 讀人工智慧博士未來10年就業前景如何
很好。
因為人工智慧專業對於當下來說是非常熱門的一個專業，而且基本上是互聯網發展的下一個目標另外一個原因是博士畢業的學歷文憑是很受企業青睞的，尤其是大型企業，這種畢業以後一般從事的是科研方面的工作的，所以是可有前途的一個分工作崗位。
人工智慧專業讀博士是非常有前途的，隨著科學技術的發展，人工智慧越來越被廣泛應用，各大科技企業非常急需這種人才，從事人工智慧方面研究的人才各科技企業都搶著招聘，都為他們開除了高薪，給出了很好的崗位。因此說人工智慧專業讀博士是非常有前途的。
『肆』 想問問，做資料庫開發的有發展前途嗎，我用的是sqlserver和Oracle
看你能做到什麼樣子，如果僅僅是會寫sql寫存儲過程什麼的，只能做別人給的工作，沒什麼前途。
也就是代碼工。
但是如果你要是機會寫存儲過程又精通業務（比如銀行業務或者保險業務什麼的，這里的業務不是前台業務，而是後台業務），那麼你的前途是某行業內的資料庫優秀人才。不過有一定的限制，因為如果你是電信行業業務精通，你再去保險行業的資料庫公司，那麼你沒有優勢。
你知道資料庫管理（比如元數據管理，數據治理，甚至數據倉庫，數據挖掘等，這些其實都算是開發），那麼你可以是部分通才，關鍵看你以上幾個部分掌握的情況。
粗通的話，還不如第二個好找工作。
一般的話，那麼只能是在多了解一些業務，然後你的機會才會更大。
精通的話，那麼你一定是掌握了第二個，雖然這一點有一部分可以通用，但是如果不掌握第二點，你很難發現一些行業的規則，也就稱不上精通。這種情況下，你就是絕對的人才，前途可期。
如果你還精通演算法，並能靈活運用（比如建立某類對象的數據模型），那麼前途是絕對光明的，當個資料庫架構師或者數據挖掘總監，或者技術總監都不是不可能的。
不要嘗試直接去涉及演算法，雖說演算法萬變不離其宗，可總有些不好理解，而且什麼情況下用什麼演算法，是要去積累經驗的。
『伍』 學習資料庫有前途嗎它在就業市場上的需求怎麼樣求解釋…
有前途，現在特別缺少高級DBM（資料庫管理員）。而且好的DBM薪資也是非常的高的，
該職業要求從業人員掌握資料庫的安裝、配置、維護等基礎能力；對於資料庫管理人員則要求掌握安全管理、存儲、備份恢復、故障排除等技能；對於高級的管理和開發人員則要掌握專門的技能和豐富的實踐經驗，要求同時掌握兩種或兩種以上的資料庫產品的相關知識，如數據遷移、數據建模、數據分析、資料庫優化等。
總的來說，資料庫管理人員所從事的工作主要包括：（1）安裝、配置和啟動關閉資料庫；（2）使用基本SQL語句；（3）創建和修改表、視圖、存儲過程、觸發器及其它資料庫對象；（4）查詢和操作資料庫中的數據；（5）建立合理的數據結構；（6）用戶管理及安全策略；（7）數據備份和恢復；（8）資料庫系統優化。
『陸』 讀博士有前途么博士畢業後留校的概率有多大
讀博士肯定有前途，而且在大多數情況下，都比讀碩士有前途。
但是有一個前提：那就是選對行業。
近年來，傳統行業相比計算機、互聯網和通信行業，顯得有些老態龍鍾、步履蹣跚。因而傳統行業的博士，從就業機會和薪酬待遇來說，競爭力並不比碩士大。諸如能源行業，有許多企事業單位在招聘時，門檻都降低到了碩士學歷，反倒是博士畢業的人才爭著搶著去競爭那些薪酬較低的崗位，讓本科生和碩士生頗感無奈。
從就業形勢來看，碩士生比人才市場上充斥的本科生學歷高，比讀了二十多年書的博士年齡小、好溝通，思想活，因而更受企事業單位的待見和青睞。當然，博士畢業生肯定有博士的優勢，不但發展前景好，在國企和事業單位的上升通道，都是大多數本科生和碩士生所無法相比的。
毫無疑問，好大學難進。想要進入985和211高校，你得是行業內5%的精英科學家，往往需要海外留學經歷和導師的影響力「鼎力相助」。能夠留在名牌大學當老師，當然是最好的選擇，雖然工資薪酬並不是很高，但是生活和工作環境相對舒適，對孩子教育有很大裨益。
對於不曾海外留學的「土博」來說，還是留在普通高校的幾率較大。
但是，或許你能在當地一所普通211大學任教，或是在外省一所科研實力尚可的院校工作，你可能會擁有再當地來說相當不錯的科研資源和課題選擇，可是你想要更進一步，走出一條「學術逆襲」的道路，肯定是難上加難。
畢竟，對於國內大多數高校來說，都是科研人才和資源相對集中。你想要科研有建樹，就只能爭著搶著去985、211大學；如果你想要畢業後工作穩定、待遇良好，就要提前准備、勤奮科研，拿著漂亮成績進入985、211大學任教。
誠然，博士畢業生留在普通高校的幾率相對較高，但你的遠大理想，很可能會安安穩穩地留在「舒適區」。
『柒』 誰說說資料庫就業前景怎麼樣啊
朝資料庫管理員DBA發展吧，年薪保底10W（這還是小公司），很不錯，我們公司的DBA那是相當的富裕……不過一般沒有純粹的DBA，所有的DBA都要兼一些資料庫開發的工作。個人覺得很有前途
我狂暈……第一行就說了資料庫管理員DBA--Database Administrator（而且偶不是大哥，性別。。額）
這個職位對不同的人意味著不同的意義。一個小的軟體開發工作室和一個分工高度明細的大公司相比，DBA的職責來得更加寬泛一些。一個公司，不管它是自己開發應用軟體，還是購買第三方的應用軟體，只要涉及到資料庫（有多少不涉及資料庫的應用軟體呢？資料庫是商業的靈魂和大腦啊），就需要確定是否僱傭一個或幾個DBA。知道DBA這個職位有哪些要求，對於企業內部這個職位的定義或者對於那些未來的DBA將是至關重要的。下面我列出了DBA的一些職責：
安裝和升級資料庫伺服器（如Oracle、Microsoft SQL server），以及應用程序工具。
資料庫設計系統存儲方案，並制定未來的存儲需求計劃。
一旦開發人員設計了一個應用，就需要DBA來創建資料庫存儲結構（tablespaces）。
一旦開發人員設計了一個應用，就需要DBA來創建資料庫對象（tables,views,indexes）。
根據開發人員的反饋信息，必要的時候，修改資料庫的結構。
登記資料庫的用戶，維護資料庫的安全性。
保證資料庫的使用符合知識產權相關法規。
控制和監控用戶對資料庫的存取訪問。
監控和優化資料庫的性能。
制定資料庫備份計劃，災難出現時對資料庫信息進行恢復
維護適當介質上的存檔或者備份數據
備份和恢復資料庫
聯系資料庫系統的生產廠商，跟蹤技術信息。
『捌』 做博士有前途嗎博士畢業後留校的概率有多大
做博士當然是有前途的了，按照現階段來說博士相對來說還是非常的緊缺的，在很多地方都是需要大量的博士的，而擁有博士學歷的人相對來說還是比較少的，那麼做博士當然是有一定的發展前途的了。
其次做博士之後，其實留在本校的概率也是比較大的，因為一個學校當中尤其是一些普通的學校，可能博士生的數量很少，如果成功的獲得了博士，那麼留在本校的概率其實還是非常大的。
『玖』 現在學習資料庫有前途嗎
什麼行業都是有前途的，看你是否精通。
數據就是信息，在這個掌握信息就掌握命運的時代是不錯的行業。
如果你學業不精再有前途的行業也是無前途可言。
『拾』 美國計算機博士找工作前景怎麼樣
一、developer/programmer/software engineer
不管你是碩士，還是博士，不管你是學CS哪個方向的，研究演算法(algorithm)的也好，搗鼓人工智慧(AI)的也罷，或者是啥軟體工程(software
engineering)、圖形處理(graphics/image processing)、網路(network) etc etc
etc，大家將來都有一條共同的也是CS里最大的出路，就是去寫code編程做軟體開發。
很多人申請的時候，或者在學校讀書學習期間，很在意各個方向的區別，痴迷於某個領域，但是工作幾年回過頭來一看，沒啥區別，大家都有一個光榮的頭銜，好聽點叫軟體工程師，難聽點叫程序員，職稱(title)和工資高點低點而已。區別無非是有的人通過學校期間的學習或者研究，具有domain
knowledge(比如說常見的image
processing演算法，資料庫知識，各種網路協議和分布式系統知識)，然後去開發各種相應的domain-specific
application(比如圖形圖像處理軟體，資料庫管理軟體，網路設備/分布式系統上運行的軟體)。等你每天寫了無數programs之後，可能對領域上的區別早就麻木了;等你工作多年，做了無數個project以後，可能早就不care到底算是那個domain/area的了，來了通殺。
不管你是在哪個行業工作，IT也好，金融保險也罷，或者是啥咨詢、生物技術、whatever，不管你的工作頭銜(job
title)聽上去很好聽還是很丟人(比如architect/Principle/Technical Lead vs
programmer)，也不管你的工資是1萬一個月還是5000一個月，最關鍵的是你的工作性質是什麼，只要是以軟體開發/編程為主，那麼你就是此類的。
這么一說，可能大家就明白了，原來學CS的，不論你是什麼方向，殊途同歸啊，那我還計較個啥?區別還是有的，比如說現在cloud
computing比較hot，不少公司在做相關的東西，如果你在學校里是研究這類技術的，公司可能會因為你的domain
knowledge招你而不是一個研究圖形學的，但是你將來的工作性質，跟開發圖形處理軟體的兄弟們是一樣的，說高尚點叫large scale system
design and development，說俗了就是coding, coding and coding。
大家都說做IT的是民工活，其實公司里資歷久，對核心產品底層architecture懂的多的技術骨幹，工資也是很高的，而且地位高工作也穩定。
二、software QA(quality assurance)/testing
每年網上都有很多人發帖子表示「我學cs，但是我編程能力比較弱或者不喜歡編程，將來我能不能不去coding?」做軟體測試(QA/testing)就是一個選擇。
從軟體工程的角度來說，有人寫軟體，就得有人專門跟在後面找bug提高軟體的quality。QA的活一直被輕視，以前曾經被認為是可有可無的東西，不需要專門的QA，現在被越來越重視了，當然還是有些人覺得qa不如做developers更重要，但是不可否認的事實是，QA不可或缺，QA工作現在很多，已經在計算機行業里佔了很大的比例了。
QA對技術的要求相對低。QA可以粗略的分成兩種，一種是mannual
testing，全手工測試，你不需編程，基本就是分析軟體系統，制定測試計劃和用例，然後用滑鼠去點擊為主，從技術角度來看，的確低級了點，早些年，developers覺得去做QA是降級，跟發配充軍一個意思，所以QA不得不到處找，來源很復雜，做QA的整體技術能力也比較低下;現在隨著公司對產品質量和測試工作的重視，有CS技術背景出身的qa越來越被青睞;第二種QA，做的是自動化測試(automated
testing)，就是用軟體工具或者自己編程來自動化測試，這個就要求懂技術甚至要會編程，但是要求又沒有developer那麼高，這種技術性的QA也比較缺乏，現在的趨勢是很多公司盡量用automated
testing替代mannual testing來提高效率。
同樣經驗/教育背景，QA的工資應該比developer低，但是差別也不是很大。很明顯，學cs任何一個方向的人，都可以勝任QA的工作。
三、Database/network administration
developer和qa已經囊括了cs大多數的工作機會，繼續寫這個類別還是為了滿足有些人既想學cs又不想編程的願望 ---
話說回來，如果不想編程，最好別學cs了。
資料庫/網路管理對編程要求也很低，你不需要像開發資料庫或者網路管理軟體的人那樣子，天天耗在編程里。這類工作優點很多：
1、就業范圍廣，稍微大點的公司、學校或者任何機構都需要有高級管理員來管理維護網路和存儲備份資料庫;
2、工作經驗越豐富越受歡迎，因為很多job就是得經驗豐富的administrator才能處理好，不是隨便扒拉一個沒多少經驗的人就能湊合著做的;
3 、信息社會，公司對資料庫和網路依賴嚴重，所以有時候一個經驗豐富的database/network
administrator對公司可能非常重要，如果他突然撒手走了，公司又沒有準備好替代人員的話，會損失慘重的。
因此，這類工作工資高，也比較穩定。前段時間有些金融公司即使大幅度裁員，核心的網路和資料庫管理員也會被保留。
這類工作的缺點是入門比較難，公司希望你能有相關的實戰經驗而不僅僅是會點學校里的理論知識，剛畢業的學生往往根本沒有這方面的經驗;有時候需要在晚上或者周末工作，也可能有on
call的情況出現。
四、Others
其他的工種也有，比如release management，用戶界面(UI, user interface)設計，usability，Technical
support等等，但是一方面這些工作數量相對少，另一方面，不同的公司里，相同的職位名稱可能具體的工作性質不太一樣，比如做release
managment的，有的公司要求做很多QA的活，有的公司更靠近developers，還有的公司可能讓你安裝/搭建系統來管理不同的releases，跟個系統管理員似的，所以就不一一詳敘。