机器和数据科学哪个好

1. 机器学习和数据挖掘哪个更有前途

说实话，现在的时代发展确实太快了！有时候感觉根本就跟不上节奏，更别说去预测和掌控了；特别是互联网方向，各种新技术不停的冒出来。
对于数据挖掘这个方向吧，也就是最近几年突然大热起来的。结果很正常，一边是这个方向本身的飞速发展，这给了我们很多机会；但另一边是社会上各种相关甚至不相关的人才蜂拥而入，大家都想来搞搞（趋利性是人的本性）！
结果会怎样呢？这个觉得也是大家各抒己见，因为任何时候，对任何事物，总会有人唱好有人唱衰，其实没有谁说的一定是对的；只能说大部分时候，那个大群体和总趋势对的概率要大很多。所以建议你也不要偏信偏听，总归还是要有自己的批判性思维。
我个人的看法呢，照目前这种发展情况来看，数据挖掘迟早会人才饱和，造成知识红利下降，最后到达一个跟现在的Android开发差不多的情况（以前安卓开发多火，大家一窝蜂涌入，现在慢慢饱和了，大家就归于理性了吧？）
目前就我来看，首先，一方面虽然想学数据方面的人好像特别特别多，但是实际上能坚持下来，并且真的学好的人并不多（高校这个专业一年培养不了多少人，大部分还是在自我摸索和学习），你作为这方面的博士，你的专业性肯定会遥遥领先绝大多数人的。
其次，数据挖掘目前并没有很多人感官的那么神，它目前还存在很多的欠缺与不足，从这方面说，我觉得数据挖掘目前还仅仅只是刚过了一个婴儿期不久，它正在走向青壮年的路上，但毫无疑问这需要一个过程。为什么这么说呢，因为数据科学现在不管是从算法建模还是实际应用都还需要进一步的成长，特别是实际应用方面，未来，数据科学肯定会进一步落地，真的跟各行各业去结合，去驱动各行各业的发展。这些难道在你博士期间就都能做完吗？反正我是不信！
所以个人建议，总体来看，你不用担心这个行业会马上过气，好好发挥你自己的优势，把理论基础打扎实，后面跟具体的业务去结合应用，你的竞争力绝对很高的！

2. 浜哄伐鏅鸿兘銆佽＄畻鏈虹戝︿笌鎶鏈銆佹満鍣ㄥ︿範涓庢暟鎹绉戝﹀摢涓涓撲笟濂斤紵

杩欐槸涓涓寰堟湁瓒ｇ殑闂棰樸傛牴鎹褰撳墠鏈鏂扮殑AI鎶鏈鍜屽︾戝彂灞曡秼鍔匡紝鎴戜細閫夋嫨杩欎簺涓撲笟锛

.1:浜哄伐鏅鸿兘锛氶殢鐫浜哄伐鏅鸿兘鐨勫彂灞曪紝鎴戣嚜鐒朵細瀵逛汉宸ユ櫤鑳界殑鐩稿叧涓撲笟棰嗗煙鏇存劅鍏磋叮銆傞殢鐫AI鎶鏈鐨勫彂灞曪紝浜哄伐鏅鸿兘涓撲笟棰嗗煙灏嗕細鎴愪负鏈鏉ユ渶鐑闂ㄥ拰閲嶈佺殑棰嗗煙涔嬩竴锛屾垜甯屾湜鑳藉熸洿娣卞叆鍦颁簡瑙ｅ苟鎺屾彙杩欎釜棰嗗煙鐨勭煡璇嗗拰鎶鏈銆

.鎬讳箣锛屽氨鎴戠洰鍓嶇殑鏅鸿兘鑼冨洿鑰岃█锛屽湪浜哄伐鏅鸿兘銆佽＄畻鏈虹戝︿笌鎶鏈銆佹満鍣ㄥ︿範涓庢暟鎹绉戝﹁繖浜涢嗗煙涓閫夋嫨涓涓涓撲笟锛屽彲浠ヨ╂垜鏇村叏闈㈠湴鎺屾彙浜哄伐鏅鸿兘鎶鏈鐨勬牳蹇冨唴瀹癸紝浠庤屾洿濂界殑鍙戝睍銆

3. 数据科学与大数据技术与测控仪器比哪个好

数据科学与大数据技术的话，它的操控以及比较好的话，那肯定是有大数据技术要好一点，因为它的测试的过程中它的数据量是比较大大嘴的话，也可信性比较高。