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大数据为什么那么吃香？
大数据在2012年和2013年达到宣传高潮。2014年以后，概念体系逐渐形成，对它的认识也趋于理性。随着大数据相关技术、产品、应用和标准的不断发展，逐步形成了由数据资源和API、开源平台和工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等多个板块组成的大数据生态系统，并不断发展和完善。它的发展热点正逐渐从技术走向应用，再到治理。
在世界范围内，研究和开发大数据技术，利用大数据促进经济发展，改善社会治理，提高政府服务和监管能力，正成为一种趋势。
近年来，数据规模以几何高速增长。根据国际信息技术咨询公司IDC的报告，2020年全球数据存储容量将达到44zb（1021），2030年达到2500zb。目前，需要处理的数据量已经大大超过了处理能力的上限，导致大量数据无法处理或处理过晚。大数据现象迫使技术变革，这将使信息技术体系重构，这也带来颠覆性发展的机遇。例如，以数据为中心的计算机体系结构的宏观趋势和存储与计算一体化的微观趋势，软件定义方法的广泛采用，云边缘集成的新计算模式等；网络通信向宽带化、移动化、普适化方向发展，海量数据的快速传输和聚合带来的网络Pb/s带宽需求，千亿设备组网带来的GB/s高密度无处不在的移动接入需求…
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IDC属于什么行业？有发展前景吗？
IDC是一个数据中心。它租用或使用自己的土地建设一个数据中心，然后租给相关厂商，比如腾讯这样的移动互联网工厂，它还包括银行等金融企业。运营成本主要是服务器等因素，以及电力等运营成本，这对新经济基础设施具有一定的意义。目前，阿里巴巴、腾讯等移动互联网巨头是IDC的领头羊，数据港、宝信软件、奥菲数据、广环新网等也是国内知名的IDC提供商。在资本市场上，这些IDC个股有相对一定的业绩扣除趋势，因此今年以来受到二级市场的青睐。
大数据发展前景怎么样？自学可以吗？
我可以对此发表我的看法。我是IT专业的。我毕业于2012年，当时大数据在国外如火如荼，但在中国还处于起步阶段。很多公司开始涉足并尝试走这条路，因为随着网络的发展和各种社交应用的出现，数据正以高速发展。此时，大数据是企业间竞争的领域。
可以说，大数据是在客户需求、时代发展等多种因素影响下的最终趋势。。
俗话说，你需要为网络的长期成功做好准备，只要你真的做好了准备。
人工智能、软件工程、计算机科学与技术、网络安全，哪个专业比较好？这四个专业前景分别如何?
我于1998年从计算机科学专业毕业，来回答这个问题。
如果我们要安排订单，我想是这样的：人工智能>网络安全>计算机科学与技术>软件工程。
自计算机科学与技术诞生以来，普及度一直很高，随着社会的进步，分为四个子学科，如上所述。宽带技术不断突破技术瓶颈，走进寻常百姓家。3D打印、机器人智能、黑客技术、棱镜门事件等技术的应用，使人们认识到网络安全的重要性，人们开始谈论软件工程的高收益。
一般来说，这四个专业是相互联系的。目前，各高校的课程设置基本相同，90%的内容相同，各专业在各自领域的侧重点略有不同。！计算机科学与技术是其他三个专业的基础。类似于万金油专业。如果你很好地学习基础，将来就很容易转到其他专业。你只需要进一步学习。软件工程是一门面向软件的学科。它主要是编写各种程序代码，俗称编码器。一般来说，他们都是年轻人。他们经常加班写代码，熬夜是很平常的事。收入高、经济条件差的家庭可以优先考虑。一般来说，他们从大三到大四就开始在计算机上实习，并和企业一起写代码。一毕业，技能好的就直接到单位工作，经验丰富，熟悉企业的工作模式，不再需要磨合，更受企业欢迎。随着年龄的增长，每天加班加点写代码，身体越来越强大，如华为、阿里巴巴、腾讯等。但到了35岁，就有了转型的要求，他们通常会跳槽到比现在规模小一点的企业做技术经理。网络安全更适合于喜欢从事专业研究和科学研究的学生。他们对底层计算机技术有深入的研究，对网络安全和网络攻击有一定的重视。在互联网如此发达的今天，个人隐私和专利技术越来越受到重视，这与网络安全的保护密不可分。人工智能主要应用于广泛的工业领域，工业4.0有很大的发展机遇。各国都处于起步阶段，没有成熟的技术。人工智能不仅需要计算机技术，还需要精通其他学科的知识，如数学、物理、机械等，这些学科要求很高，只适合少数人。
网络安全和人工智能是国家重点发展领域。希望对你选择专业有所帮助。
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