python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？

python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？

我个人认为大数据方向会更有前途。原因有两点，一是深度学习需要你的机器学习算法要有一定的功底，尤其是神经网络相关算法，而神经网络算法学起来很难。

二是算法岗位想要往上升，需要你在算法层面要有一定的影响力才行。比如发表知名论文、将算法应用到业务场景取得很大的提升。而大数据偏于工程类，工程类相对于算法类的工作内容，更容易进行提升和做出成绩。算法类需要你有很强的数学功底才行。你选择深度学习视觉方向，首先你接触到最多的机器学习算法应该是神经网络相关算法，什么卷积神经网络、神经元、激活函数、优化函数等等。之前我同事在做分享的时候，说实话，讲了很多关于神经网络的，我很多地方都没有听懂，这些点比较晦涩难懂。如果你喜欢偏向于工程类的工作，不建议你选择深度学习视觉方向。

同时，深度学习视觉方向，肯定也有很多名校高学历的同学和你一起竞争，尤其是互联网大厂的岗位，毕竟研究生以上做工程的很少，几乎都是算法。所以整体下来，这个岗位的竞争会非常激烈，可能你非常棒，最后还是输给了其他学历比你高的同学，比如博士。结合拿 Offer 的成功率来说，我也建议你选择大数据而不是深度学习。

大数据技术说实话，现在国内很多互联网公司都在使用，数据量大肯定要使用大数据技术来进行解决。使用大数据技术的公司多，那么需要大数据岗位的公司也就多，从而你的就业公司选择机会就多了起来。

我学习python就是奔着大数据方向去的。个人感觉大数据应用更宽泛些吧

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随着移动互联网和物联网的快速普及，全球数据总量呈指数级增长。据雷锋网统计，我们每天创造约2.3万亿GB数据。

过去，人们对海量数据无从下手。随着大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等前沿技术的紧密融合以及硬件基础设施的快速发展，这些新兴技术为数据增值提供了强有力保障，由此带来了巨大商业应用价值，并逐渐成为各国抢占下一步发展机遇的战略性技术。

最近，美国政府启动了大数据研究计划，致力于提升大数据分析算法和系统的效率；同时，日本对信息产业提出新的战略规划，将大数据作为重点发展的科技领域，着重强调数据采集与分析；近年来，我国大数据产业蓬勃发展。中国信通院在2018年发布的《大数据白皮书》进一步调动了全国各地发展大数据的积极性，各行各业开始利用大数据进行智能升级转型。

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两个都是非常好的发现方向，第一个需要更多的专业知识支持，偏向于研究；第二个也是时代所需，往这方面发展也不错，需要的技能没有第一个多，平常办公也会用的到，可以选择往这方面发展！

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