這是一個(gè)非常好的問題，也是當(dāng)前很多計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)同學(xué)所面臨的問題之一，作為一名計(jì)算機(jī)專業(yè)的教育工作者，我來回答一下。

首先，從當(dāng)前大的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)來看，人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)都有非常廣闊的發(fā)展前景，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動(dòng)下，隨著諸多企業(yè)紛紛實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)云端化，大數(shù)據(jù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)將逐漸開始在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域落地應(yīng)用，這個(gè)過程也會(huì)釋放出大量的人才需求。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)是當(dāng)前比較熱門的方向之一，但是由于當(dāng)前大數(shù)據(jù)尚處在落地應(yīng)用的初期，所以行業(yè)領(lǐng)域往往更關(guān)注于以研究生為代表的高端研發(fā)型人才和高端應(yīng)用型人才（專碩），所以如果要選擇數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)方向，應(yīng)該考慮讀一下研究生。相對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)方向來說，智能科學(xué)與技術(shù)方向的技術(shù)成熟度和行業(yè)成熟度更低，所以更需要考慮通過繼續(xù)讀研來提升就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

物聯(lián)網(wǎng)方向雖然是相對(duì)比較傳統(tǒng)的方向之一，學(xué)科建設(shè)也相對(duì)比較成熟，而且隨著5G通信的落地應(yīng)用，未來物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的前景非常廣闊，但是長期以來，物聯(lián)網(wǎng)方向的就業(yè)表現(xiàn)并不算好，不少同學(xué)會(huì)轉(zhuǎn)向從事軟件開發(fā)方向，所以如果選擇物聯(lián)網(wǎng)方向，要同時(shí)重視自身開發(fā)能力的提升，這會(huì)明顯拓展自身的就業(yè)面。

最后，從這三個(gè)方向來看，當(dāng)前可以重點(diǎn)關(guān)注一下數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)方向，選擇該方向也可以看成是一種“進(jìn)可攻退可守”的方案，既可以從事大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域的崗位，退一步又可以從事傳統(tǒng)的軟件開發(fā)崗位。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會(huì)有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評(píng)論區(qū)留言，或者私信我！

其實(shí)光看名字，三個(gè)專業(yè)差不多，都是本世紀(jì)人工智能領(lǐng)域比較好的方向的相關(guān)專業(yè)。都很有發(fā)展前途，談不及那一個(gè)專業(yè)好，人工智能大背景下，這三個(gè)專業(yè)肯定會(huì)相互配合、交叉，才能碰撞出最燦爛的人工智能之光。

所謂的沒有好與不好之分，只要你在你擅長的崗位工作，就有很大可能走的很遠(yuǎn)！

但是何謂擅長？很多人會(huì)將擅長和喜歡混為一談，其實(shí)擅長和喜歡仔細(xì)一想并不一樣。我擅長打籃球和我喜歡打籃球，是兩碼事！喜歡打籃球但是并不擅長的人比比皆是！但是以打籃球?yàn)橹鳂I(yè)的籃球運(yùn)動(dòng)員們，他們一定是擅長打籃球的人！所以在這三個(gè)專業(yè)里我建議你多和直系的學(xué)長學(xué)姐了解一下每個(gè)專業(yè)學(xué)一些什么，找一個(gè)你覺得你比較感興趣的專業(yè)，深入了解，如果可以就選你感興趣的專業(yè)深入學(xué)習(xí)。掌握這個(gè)專業(yè)方面更多的知識(shí)和技術(shù)。慢慢的你會(huì)發(fā)現(xiàn)你會(huì)漸漸地擅長這個(gè)專業(yè)相關(guān)的工作。加油！[奮斗][奮斗]

目前只能從名字分析，更主要的還是要看專業(yè)課。

智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)該是人工智能領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)應(yīng)該是大數(shù)據(jù)處理。

物聯(lián)網(wǎng)更多的是各曾經(jīng)之前的通信協(xié)議。

因?yàn)檫@幾方面，我基本上算都有所涉獵。下面我來簡(jiǎn)答聊聊這些具體都是做什么的。

1、人工智能

人工智能，聽起來很高大上吧，不過目前的人工智能就是線性推演和深度學(xué)習(xí)。

之前我有一期問答詳細(xì)說分析過。這里簡(jiǎn)單誰一下吧，線性推演，就好比下棋，我們將規(guī)則預(yù)設(shè)，推演利用的就是計(jì)算機(jī)的速度優(yōu)勢(shì)。如今的計(jì)算速度，不靠預(yù)先錄入棋譜，單考超算的硬實(shí)力也能碾壓人類頂尖棋手。

深度學(xué)習(xí)就是卷積的訓(xùn)練，通過多次訓(xùn)練不斷矯正和完善。為了進(jìn)一步優(yōu)化響應(yīng)速度和并發(fā)，現(xiàn)在有些國內(nèi)的前端領(lǐng)域從芯片著手，放棄了通用的精簡(jiǎn)指令集，而采用了專業(yè)度邏輯運(yùn)算電路進(jìn)一步提升速度。

人工智能簡(jiǎn)單點(diǎn)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，車牌識(shí)別、語音識(shí)別，人臉識(shí)別。這些基本上一點(diǎn)都不智能，推理這方面基本上還是剛起步。人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者也很少說自己是做人工智能的，前幾年一般都說自己是做數(shù)學(xué)研究的。為啥這樣，就是現(xiàn)階段的確不怎么樣。

我就用小愛音響控制空調(diào)的語音識(shí)別交互邏輯為例你就明白了�？照{(diào)組是要執(zhí)行的類組的一個(gè)實(shí)體化的對(duì)象。每個(gè)空調(diào)的對(duì)象都有一個(gè)屬性叫所在房間。語音識(shí)別到“臥室空調(diào)關(guān)閉”，口音的也許會(huì)近似匹配。在空調(diào)組里找到屬性“臥室”，執(zhí)行“關(guān)閉方法”。這樣的智能你還感覺高級(jí)嗎?

但是就是因?yàn)榈拇_目前還在很基礎(chǔ)階段，后面才有更多的發(fā)展空間。人工智能設(shè)及的領(lǐng)域也超多，dsp，超算，邏輯新品，各種算法。高數(shù)和更高都數(shù)學(xué)不好的同學(xué)就別去嘗試了。一個(gè)傅立葉算法就可以應(yīng)用在圖像，聲音等多個(gè)領(lǐng)域。

2、大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)也是在信息化和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到今天不得不解決的。

大數(shù)據(jù)行業(yè)按照作業(yè)流程可以大體分為采集，存儲(chǔ)，分析三個(gè)階段。

采集

這個(gè)之前我也做過介紹，我這里就簡(jiǎn)單介紹下。就是把整理好或者沒整理好分布在互聯(lián)網(wǎng)各處的潛在有價(jià)值信息拿回來。這個(gè)過程就叫做爬蟲，現(xiàn)在的高級(jí)爬蟲也是利用到了人工智能的深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)，判斷下一步抓取的方向和感興趣的內(nèi)容。

隨著國家關(guān)于信息隱私的立法，這方面的采集更多只能通過標(biāo)準(zhǔn)搜索引擎蜘蛛爬行的方式。

存儲(chǔ)

海量的數(shù)據(jù)如何完整存儲(chǔ)，高效調(diào)用。左右手各帶一塊表，鏈表，哈希倒排索引（分詞）等基礎(chǔ)方式，在超大規(guī)模的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理時(shí)就不太夠用。根據(jù)項(xiàng)目需求采用列式數(shù)據(jù)庫，鍵值數(shù)據(jù)，圖數(shù)據(jù)庫，甚至于集中聯(lián)合使用。后面可能還需要一個(gè)大并發(fā)的框架。

分析

根據(jù)手中數(shù)據(jù)和目標(biāo)進(jìn)行建模，優(yōu)化。然就是仿真，實(shí)現(xiàn)，出報(bào)告了。

看看我一個(gè)朋友公司的招聘需求，就知道你大概的一個(gè)職業(yè)技能積累了。

任職要求：

1. 具有極強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度和商業(yè)敏感度，有通過數(shù)據(jù)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的具體案例；

2. 本科以上學(xué)歷；具有5年以上大數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)；具有扎實(shí)的大數(shù)據(jù)功底，有以數(shù)據(jù)視角和分析業(yè)務(wù)的能力，有規(guī)劃和設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)解決方案的能力。

3. 總體負(fù)責(zé)過大數(shù)據(jù)部門或類似技術(shù)部門，具有目標(biāo)和結(jié)果導(dǎo)向的管理思維和很強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)管理能力；具有豐富的項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)，具備技術(shù)團(tuán)隊(duì)建設(shè)及管理經(jīng)驗(yàn)；

4. 掌握主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括離線數(shù)據(jù)處理、流式數(shù)據(jù)處理和NoSQL技術(shù)，熟悉Hadoop生態(tài)相關(guān)技術(shù)，如Hive、HBase、Spark、Storm、Flink、Kafka等，熟悉數(shù)據(jù)接入相關(guān)工具，如Flume、Sqoop、GoldenGate等；

5. 具有很強(qiáng)的溝通能力，有同時(shí)面向業(yè)務(wù)和技術(shù)部門的協(xié)同工作能力；

數(shù)據(jù)庫，架構(gòu)，隊(duì)列，分析工具全方位要求。也有些小型公司，也許用python+pg就搞定了!

3、物聯(lián)網(wǎng)

這是個(gè)實(shí)現(xiàn)交互和通信的領(lǐng)域，期間也許會(huì)包含大量的協(xié)議。

這里說的協(xié)議可能是底層的，甚至IPv6，TCP，udp，也可能是xml，json。甚至?xí)�話層的教�?yàn)和加密，一類設(shè)備統(tǒng)一管理的協(xié)議規(guī)范，每個(gè)行業(yè)有自己的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，即便很像的兩個(gè)設(shè)備在不同行業(yè)應(yīng)用也要遵循所在行業(yè)的規(guī)范。。

WiF mesh，藍(lán)牙，zigbee，nfc5g等這些需要底層實(shí)現(xiàn)的也許都包括在內(nèi)。

做物聯(lián)網(wǎng)的更多的是做一個(gè)服務(wù)，提供API，或者就是調(diào)試接口。當(dāng)然前段也許還包括下面曉設(shè)備和下位機(jī)的嵌入式開發(fā)。

我估計(jì)應(yīng)該沒對(duì)手人比我說得更詳細(xì)了。

未來的職業(yè)技能要求，發(fā)展方向和工作領(lǐng)域我基本上都告訴你了。前兩個(gè)領(lǐng)域想做好基本需要碩士或者博士。第三個(gè)入門門檻稍低點(diǎn)，本科生勉強(qiáng)可以做入門工作。

希望我的回答對(duì)你有幫助。