本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关cv和大数据哪个难以及cv都是专业的吗的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、数据科学与大数据专业和空间信息与数据技术专业哪个好学2、人工智能难学还是大数据难学 哪个更难一些3、大数据技术难学还是虚拟现实技术那个难学?4、生物工程专业和数据科学与大数据技术哪个难学些5、为什么相比于计算机视觉(cv)，自然语言处理(nlp)领域的发展要缓慢？数据科学与大数据专业和空间信息与数据技术专业哪个好学
数据科学与大数据专业相对较为困难，但就业率高。
本科学习大数据还是有一点难度，大数据需要逻辑，只要你逻辑思维比较好，那么就可以学习，
文科的话培养是偏数据管理、商业分析那种。我们学校好像是今年才开的大数据专业，我觉得培养可能会和信管有一点点像。就是不涉及过多的技术和编程，可能大三会学下数据挖掘、数据仓库什么的。但是想想总体应该不会像统院和计算机那么教吧，毕竟以后走的路子也不一样。你看比如复旦新开的大数据学院专业硕士，培养就分几个方向：统计、商业分析、金融。像中山也有大数据，但是就是和计算机学院一块办的。说明虽然大家学的专业都叫大数据，但是以后参加工作也各有侧重。
至于找工作有很多因素，就专业而言，感觉大数据本科毕业没有完全对口的工作，会去应聘些相近学科的岗位，信管（信息管理和信息系统）应该是最相似的。
人工智能难学还是大数据难学 哪个更难一些
人工智能专业和大数据专业哪个更难学是没有定论的，主要取决于同学们的实际情况，如果对人工智能方面更感兴趣，就会觉得这一专业有趣，也更好学一点，反之亦然。
人工智能难学还是大数据难学
人工智能学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能、社会与人文、人工智能哲学基础与伦理等；
大数据专业全称为数据科学与大数据技术，学习的课程主要有数学分析，高等代数，普通物理数学与信息科学概论，数据结构，数据科学导论，程序设计导论，程序设计实践。
可以看到大数据专业学习的内容都是技术型，因为大数据专业属于计算机类的专业，所以学习的内容都跟计算机有关系；而人工智能专业学习的更多的是对人的研究，不过这并不代表人工智能专业不学习计算机知识，毕竟人工智能的制造还是需要计算机类的技术作为支撑的。
其实要比拼两个专业哪个更难学是没有什么定论的，因为这两个专业的学习的主要内容是有差别的，但是人工智能的研究还是离不开大数据的支撑，这两个专业也是相辅相成的。
人工智能和大数据介绍
人工智能专业：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。
大数据专业：大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
大数据技术难学还是虚拟现实技术那个难学?
差不多。
首先，大数据作为一门交叉复合型学科，涉及到数学、统计学、计算机等几个学科的知识，相对于单一学科来说，确实是要难度更高。同时，大数据技术与应用，作为新兴技术学科，很多人其实不够了解，担心学习难度大。
但实际上来说，难不难，具体哪个难都因人而异，归根结底来说，还是因为这个专业值得，出来以后的工资能够值得现阶段付出时间和精力去学。
我相信，系统的课程规划和专业的老师指导，外加自己努力，都可以学得很好。
生物工程专业和数据科学与大数据技术哪个难学些
生物工程专业和数据科学与大数据技术相比，数据科学与大数据技术难学些。生物工程专业和数据科学与大数据技术是两个不同的大方向。数据科学与大数据技术比较新是未来科技的制高点，各行各业的高端智囊团都需要。生物工程专业也包含很多方向，是一个老牌专业。
为什么相比于计算机视觉(cv)，自然语言处理(nlp)领域的发展要缓慢？
主要原因是涉及到序列的东西都不好做。CV那边搞视频一样头疼结果上不去。
而且另外一方面，个人理解cv目前做的东西更多的是extraction和generation，understanding的很多好，大量论文集中在前两点。如果设计understanding更多的是image caption和inpainting那些。
而且，个人理解understanding得到的东西必须是不能通过边缘一步一步不全得到的（比如style-transfer在我看来更像step-by-step generation的过程）。
CV的路线好在extraction和generation带来的是优质的classification质量和快速的应用可能性，这就能代理工业界的重视和资金。而NLP的任务因为很难通过单纯的extraction，而NLP的生成任务（NLG）本质上也是离开understanding基本做不了东西。
顺便提一下，国内NLP也在迅速发展，可以关注一下学术范这个网站上的学者，和相关研究方向什么的： Nlp Indi Dharmayanti-学者概述 (xueshufan.com)
其实，NLP和CV都已经是很大的领域了，很难总体上说哪个更难。NLP领域中也很多比较容易的问题，CV领域也有很多很难的问题。
直观感受上，NLP在工业界应用很少，不成熟。但实际情况也并非如此。比如拼音输入法，几乎每个人都在用吧，其背后就是NLP的统计语言模型。每个大厂背后都有很多NLP的技术支撑。大厂对NLP工程师需求一点都不亚于CV工程师。
补充一下，为什么感觉上NLP不成熟呢？主要有两个原因：
1 预期太高。NLP的技术发展永远落后于人们对他的预期。人们对NLP的预期等同于对科幻片中对AI的预期。NLP技术的难度和人们理想中的NLP水平很不一样。比如人们会认为实现类似SIRI的日常对话系统的难度低于专业领域的问答系统，但是实现难度可能刚好相反。
2 不能标准化。像语音识别、图像识别可以是相对比较标准化，输入和输出特别明确。这种可以利用大数据的优势，通过机器学习算法相对容易。而NLP应用的大部分场景都是非标准化的，输入数据十分“dirty”，需要大量的预处理，输出也和场景结合十分紧密，没有统一标准。比如NLP中就连最底层的分词，也没有统一的标准，不同场景对分词的标准要求都不一样。这样就带来一个问题，NLP的大部分应用场景都缺少足够规模的标注数据，并且标注成本也非常高。因此准确率通常也不会很理想。 同样道理，CV中涉及个性化的应用场景其实也都非常难。
另外，感觉上NLP在工业界的应用比较少，是因为大部分NLP的应用还都是在后台，为搜索、推荐等应用作为一个技术支撑，前台看不见而已。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于cv和大数据哪个难和cv都是专业的吗的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。