大數據和多媒體哪個專業好

A. 軟體、人工智慧、大數據、多媒體那個專業就業更好呀

選擇一門學科學習，我們不能從哪個好學開始，我們得從自身的興趣和技能優點出發，做一個客觀的決定。下面我們先好好捋一捋大數據和人工智慧的概念和研究方向。
1、大數據
大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。
2、人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。
3、大數據與人工智慧
大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。
目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智慧也會相對比較容易。人工智慧涉及的領域非常廣泛，工業、航天、商業都有應用，並且已經深入人們的生活，打開手機中的Cortana或者Siri，這就是AI的產物。
分析讓大量的數據有了價值，機器開始懂得用戶想要什麼，可以預測未來的天氣和球賽的比分，這種人工智慧與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。具體來說，很多過去只有人能做的事情，現在更多的情況下能夠通過機器實現，典型的例子包括語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬體性能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。
4、兩者的未來發展方向
聚焦新零售
在最近的大數據和人工智慧的應用熱潮中，幾乎沒有哪個領域像零售業這樣可以讓企業受益。無論是沃爾瑪還是當地的母嬰店，各地的企業似乎都在利用這些技術來降低管理費用，同時擴大業務范圍。例如，客服人員可能會被人工智慧助理徹底取代，但更重要的是，零售商可以通過人工智慧跟蹤他們的庫存，而消費者的興趣很快就會發生革命性的變化。隨著越來越多的零售商將大數據和人工智慧應用到他們的商業模式中，預計這個行業現在可以利用人力和機器的力量來獲得更多的利潤。
聊天機器人應用越來越廣泛
Facebook，Skype和Slack等公司都在其服務中添加了聊天機器人，他們對消費者來說非常有趣，包括法律幫助熱線，技術創新讓聊天機器人越來越智能。這意味著它們可以為人們解析法規，通過有效的診斷來指導患者。
如果大數據繼續以目前的高速度增長，那麼預計在日前使用的社交媒體平台上將會有應用更廣泛的聊天機器人。這可能比人們想像得還要快，這些由 人工智慧技術 驅動的機器人可能會更加有效地與人們聊天，人們甚至可能無法判斷是否正在與另一個人交談。
人工智慧和雲計算的結合
隨著越來越多的企業採用人工智慧解決方案以應對其業務困境，其中許多公司將尋求加強其IT基礎設施，並將業務轉向雲端。隨著大數據應用者的規模越來越大，人工智慧越來越成為一種主流，隨之而來的數據需求將給企業的本地伺服器帶來更大的負擔，這意味著他們需要在別處滿足他們的數據需求。
雲計算非常適合幫助滿足和管理這些不斷增長的需求，因為內部部署的伺服器和數據管理對於企業來說變得過於混亂並且成本高昂。
更加智能的市場營銷
市場營銷是利用大數據的力量革命化的關鍵領域之一，通過梳理大量的數據，企業能夠比以往任何時候都更准確地針對特定的消費者，將廣告和交易直接發送到潛在消費者的郵箱或家門口。
隨著越來越多的公司試圖利用自動演算法來分類數據以找到潛在的客戶，人工智慧領域將受益於行業投資的增加。而實時定位可以為正確使用的公司帶來20%以上的銷售機會，這意味著採用人工智慧可以獲得十分豐厚的利潤。

B. 大數據技術還有計算機應用技術、計算機網路技術、數字媒體技術哪個容易學哪個好就業

專科的話，其實哪個專業區別都不大。建議你選擇計算機應用專業，覆蓋的面會廣一些。對於就業會有一定幫助。

建議你努力一下，讀一下專升本，那個意義會更加明顯一些。