自動化專業(yè)和大數據專業(yè)哪個好？數據自動采集技術的發(fā)展產生了大數據。機械自動化專業(yè)和物聯(lián)網關系大嗎？Q2:學自動化肯定可以參與物聯(lián)網項目的研究，專業(yè)相關性還是很大的，自動化專業(yè)和人工智能關系大嗎？自動化專業(yè)和人工智能關系不大，目前人工智能和傳統(tǒng)自動化行業(yè)關系不大，互聯(lián)網行業(yè)的人工智能主要是通過大數據和算法來實現的。大胡子凱文·凱利的《失控》其實對人工智能講得很好，《未來簡史》中對算法的預測更令人恐懼。

電氣工程及其自動化電氣工程及其自動化(簡稱:電氣)本身就是一級學科，電氣和控制知識很強。有五個二級學科:電機與電器、電力系統(tǒng)與自動化、高電壓與絕緣、電力電子與電力傳動、電氣理論與新技術。本專業(yè)本科一般按照一級學科招生，研究生階段按照兩個學科會有明顯差異。本科專業(yè)的課程安排和偏向各校略有不同，大致可分為:動力系統(tǒng)方向和傳輸方向，后者與控制重疊較多。

自動化(對應一級學科:研究生階段的控制科學與工程)是一個跨專業(yè)、寬口徑的專業(yè)，控制弱，實力強。我覺得這個專業(yè)比較弱，但是和通信、電子科學與技術完全不一樣，側重于工業(yè)控制。下屬兩個學科:控制理論與控制工程、檢測技術與自動裝置、系統(tǒng)工程、模式識別與智能系統(tǒng)、導航制導與控制、企業(yè)信息系統(tǒng)與工程、生物信息學。

此后200多年的歷史，也是人類社會各領域自動化的歷史。滾滾的汽車車輪解放了人類的雙腳，鋼鐵廠用錘子和鐵砧以無與倫比的速度為逼近天空的城市提供了建筑材料。直到信息時代，人們只需一個手掌大小的屏幕，就能觸摸到整個互聯(lián)的世界?？梢哉f，在整個現代化進程中，自動化扮演著幕后核心角色，從根本上改變著每個人的生活。

但是面對自動化專業(yè)，很多人還是被“基礎工業(yè)”“機械制造”等傳統(tǒng)領域所折服，認為學自動化以后只能是高級藍領，拿著不銹鋼飯盒去工廠上班。或許正是因為自動化這個概念長期以來深入人心，所以很多人對這個專業(yè)的印象都是固定在十幾年前的，跟不上這個專業(yè)的內涵發(fā)展。

大數據涉及的專業(yè)有數據科學、數據分析、數據工程、人工智能、云計算、數據隱私與安全、商業(yè)分析、數據可視化和數據治理。1.數據科學:數據科學是研究如何從大數據中提取有用信息和見解的學科，結合了統(tǒng)計學、機器學習、數據挖掘和可視化等領域的知識。2.數據分析:數據分析側重于收集、處理和分析大規(guī)模數據集，以識別模式、趨勢和相關性，為企業(yè)和組織提供決策支持。

4.人工智能:人工智能涉及大量數據集和模型訓練，為自動決策、自然語言處理、計算機視覺等應用構建智能系統(tǒng)和算法。5.云計算:云計算為處理和存儲大數據提供了強大的基礎設施，包括分布式計算、彈性存儲和數據處理服務。6.數據隱私和安全:鑒于大數據的隱私和安全問題，專業(yè)人士致力于保護數據的完整性、機密性和可用性，以避免數據泄露和濫用。

1。數據分析技術核數據分析數據處理過程占據十個重要位置。隨著世代的發(fā)展，數據分析逐漸顯示出核數據的價值。數據集的智能處理已經發(fā)展到一定規(guī)模。必須對數據采集的信息進行分析和挖掘。數據收集、存儲、管理是基于數據分析的步驟。數據分析應用于數據相關領域。數據技術的進步和發(fā)展與數據分析技術密切相關。2.如今，真實數據處理被廣泛用于更快地獲取信息和滿足需求。數據處理系統(tǒng)的處理類型需要與時俱進。目前，數據處理系統(tǒng)主要采用批處理方式。限制主要用在數據上報頻率需要達到時鐘級別的場合，數據處理類型滿足更高場合的要求。傳統(tǒng)的數據倉庫系統(tǒng)、鏈接挖掘等應用往往適應數據本身的發(fā)展點，數據處理強調數據的真實性，真實性的線性推薦、股票交易處理、真實路況信息等數據處理室要求極高的時鐘甚至秒級。有些數據應用需要和獲取信息，要適當處理和丟棄，否則很容易產生空間。真正的數據處理主流數據技術發(fā)展進步不發(fā)達。3.基于云的數據分析平臺更加完善。近年來，云計算技術的發(fā)展越來越快，相應的應用范圍也越來越廣，云計算技術的發(fā)展為固定數據處理平臺提供了技術支持云。

關系不大，屬于不同的科學方向。自動化專業(yè)以數學和自動控制理論為基礎，但人工智能的主要方向是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴展人類智能的理論。自動化專業(yè)是以電子技術、計算機信息技術、傳感器和檢測技術為主要技術手段，利用各種自動化裝置分析設計各種控制系統(tǒng)，為人類生產生活服務的專業(yè)。人工智能是計算機科學的一個分支，試圖理解智能的本質。這方面的研究包括機器人學、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)，不同于自動化專業(yè)。

自動化專業(yè)和人工智能關系不大，現在的人工智能和傳統(tǒng)自動化行業(yè)關系不大?；ヂ?lián)網行業(yè)的人工智能主要是通過大數據和算法來實現的。大胡子凱文·凱利的《失控》實際上對人工智能講得很好，而《未來簡史》中對算法的預測更令人恐懼。自動化行業(yè)的控制主要是通過PLC和上位機等邏輯控制來實現的，兩者不是一回事。自動化專業(yè)主要研究自動控制的原理和方法，自動化單元技術和集成技術及其在各種控制系統(tǒng)中的應用。

Q1:IOT的覆蓋面太廣了。有關系的話肯定是有的，機械自動化類還是有很大關系的。與IOT系統(tǒng)相比，它需要一些前端傳感器來收集周圍環(huán)境的數據，并且需要一些儀器。說到儀器，可以聯(lián)系到機械，而且是機械自動化，更符合IOT的智能化需求。Q2:學自動化肯定可以參與物聯(lián)網項目的研究，專業(yè)相關性還是很大的。

現在所有人都在談論大數據，但其實很多關于它的言論都太夸張了。就業(yè)數據顯示，大數據似乎是企業(yè)招聘人員非常需要的，然而，更多的數據表明，企業(yè)不知道該拿這些大數據專業(yè)人員怎么辦。然而，比大數據本身更重要的是對大數據的分析和管理，而這種趨勢正使得大量的服務器自動化配置系統(tǒng)工具涌現出來。木偶等人是“DevOps”潮流背后的勢力。