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人工智能跟电子信息类专业哪个好?

1、随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。

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2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

大数据职称和电子智能化职称哪个好，大数据职称和电子智能化职称哪个好些

感觉好多机构都有什么数据分析师证书之类，到底哪些证书是比较靠谱或比较有含金量的，哪些是浑水摸鱼的？

诚然大数据职称和电子智能化职称哪个好， 获得数据分析师认证证书，取得行业敲门金砖，并进而成功拿到心仪企业的Offer，是不少求职者的梦想。市场中的证书较多，有些是含金量高的，而有些是价值低的，大家一定要选择到好的认证。在这里给大家比较下目前市场中的数据分析类证书。

一般认证机构是两种类型，一种是国家部门认证，一种是行业性质认证。

l 国家部门认证

目前国家部门关于数据分析的认证还没有一个权威的机构。大数据属于新兴科技，一般前沿技术会先实践于企业之中，而相关部门的大数据职称和电子智能化职称哪个好了解会有滞后性，所以关于大数据和数据分析的专业化技能、知识体系等主要是流行于高科技企业之中，在这个行业成熟之前，国家部门是无法颁发具备专业性兼具认可度和权威性的证书。目前有发证的机构是工信部、教育部、人社部，这几个部门发的证书更多是一个技能的证明，因为在他们管理的上千个认证中，根本无法做到专业，这些证书可能会在国有企事业单位中有一定的参考作用，但并不具有评职称作用，在大数据行业内也无人问津。

l 行业性质认证

1. SAS认证

SAS全球专业认证是由SAS公司颁发的、国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国DT环境和应用的日渐进步，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，会让您在数据挖掘、数据分析领域积累丰富经验奠定良好的基础。但是SAS面临的问题在于，越来越多的竞争性开源软件进入市场，如R语言，PYTHON，Spark等等，由于SAS昂贵的费用，导致自身软件的使用率下降，市场占有率低，在中国一般是大型银行有用到SAS，而其他单位的使用逐年减少。因此SAS证书对于大多数的数据分析人士来讲，如果你是倾向于找国有大型银行的工作，可以考虑大数据职称和电子智能化职称哪个好；如果你是希望去北美发展，也可以考虑；但如果没有这种机会，更好还是考个其他的认证。by the way， Oracle的认证也类似，不过Oracle的认证没有SAS的好使

2. Coursera

Coursera是免费大型公开在线课程项目，由美国斯坦福大学两名计算机科学教授创办。旨在同世界顶尖大学合作，在线提供免费的 *** 公开课程。Coursera的首批合作院校包括斯坦福大学、密歇根大学、普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学等美国名校。

Coursera证书是每门课程的结业证书，代表修过这门课程并具备相关技能，在美国来讲一些学校是认可的，对申报留学也许有一些作用，但是在国内来讲也更多是一个技能参考作用。by the way， edx也类似

3. CDA数据分析师认证

CDA认证是由CDA Institute发起，在国内由经管之家承办的数据分析师专业证书。是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今全球大数据及数据分析技术潮流。每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。CDA认证目前已被德勤（Deloitte）、苏宁、中国电信、重庆统计局等企业单位纳入到了内部员工的考核之中，并且来自百度、阿里、京东、惠普、中国银行、IBM、联想、移动、华为、尼尔森宝马、奔驰及 *** 部门等企业单位的员工有考取CDA认证，并获得了不错的薪资和职位。由于CDA数据分析师专注于数据分析和大数据领域，每年投入大量的资金和人力用于研发，目前CDA认证算是国内更具认可度、含金量更高的证书。

4. BDA认证

BDA是由中国商业统计学会设立的数据分析师培训与考试项目，为提高数据分析工作人员的业务素质。分为初、中、高三个级别，该认证近两年才出来，属于一个新的证书，目前还没有一定的知名度。相关的宣传网站建设还不完善，知识体系还不够强，不推荐大家考取。

其他的一些机构认证大多是自己公司的培训证书，就更没有参考价值了。

以上推荐的相关资源，希望能帮助大家快速进步，学习到必备技术，获取到认证证书，为自己的数据分析职业道路做好扎实的铺垫大数据职称和电子智能化职称哪个好！

建筑智能化和机电工程职称那个更好些

感觉还是后者，智能化偏弱电那块，机电工程包含的范围更大一些，就业也广，机电也可以干建筑智能化。建筑智能化相对简单一些。

智能设备运行与维护和大数据应用哪个好

大数据应用。

智能化运维工程师的工资一般低于大数据运维工程师。

目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而智能设备运维尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到智能设备运维也会相对比较容易。

大数据开发和数据分析哪个前景更好哪个薪资高

近几年，大数据不可谓不火，尤其是2017年，发展大数据产业被写入 *** 工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在 *** 的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。

大数据产业的背景

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量更大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数更低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业 *** 的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据就业方向

大数据毕业之后的主要从事工作举例如下：

1.大数据开发工程师

基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。

2.大数据分析师

负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。

等等

大数据就业的钱景(薪酬)

大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资： 30230/月。

数据分析师

北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。

算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

目前，大数据人才数量较少，但是在数据驱动的未来，大数据人才市场势必会越来越大，而现在仅仅是大数据起步的初级阶段，现在入行正是恰逢其时。

未来从事大数据工作想考国家软考中级的哪个对未来的工作提升有用吗

软考，其实就是计算机专业的职称考试。考试过关，就拿到了相应的职称，这对从事相关工作显然是有利的。

但是，中级职称，有点不够用。最多算达标的状态。要想让自己占据更有利的地位，更好是能够拿到高级职称……这就相当于高级工程师了，对自己的帮助更大！