导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关智能制造与大数据分析哪个好的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
智能制造工程这个专业怎么样
智能制造工程专业不错。
智能制造工程专业毕业后，可从事智能制造相关领域的系统架构和规划，开展产品全生命周期管理、科研和教学，具有研究应用(硕士)和创新型、RD高端人才(博士)发展潜力。
智能制造工程是一个比较新的专业。和大数据、人工智能一样，是为了适应产业结构升级而推出的专业。从发展前景来看，智能制造工程是个不错的选择。
目前，虽然智能制造领域发展前景广阔，岗位需求量大，但人才需求仍以RD人才为主。所以，想要在智能制造领域拥有更强的职场竞争力，就要进一步提升自己。
教育部的大力支持不无道理。智能技术关系到中国未来社会生产力的提升。毕业生可以从事智能技术与工程的科研、开发和管理工作。随着现代智能的发展，该专业社会需求大，就业前景好，薪资高。
大数据专业和人工智能专业哪个好?
首先，人工智能和大数据这两个专业的前景都比较广阔，随着产业结构升级的持续推进，未来大数据和人工智能专业的人才培养规模会逐渐扩大。
人工智能与大数据具有密切的联系，大数据是人工智能的重要基础，二者之间的发展会互相促进。在行业内，大数据工程师的工作内容会涉及到人工智能技术，而人工智能工程师在工作中也会使用到大数据技术，所以大数据和人工智能的技术边界是比较模糊的，当前也有不少大数据工程师开始转向人工智能领域的研发。
大数据专业的重点在于完成数据的价值化，而人工智能专业的重点在于完成智能决策，大数据为人工智能提出决策的基础，人工智能为大数据的价值化提供出口。如果把大数据比喻成“石油”的话，那么人工智能就可以比喻成“汽车”。
从技术的成熟度上来看，大数据技术目前已经趋于成熟，正处在落地应用的初期，所以当前选择大数据专业会有一个较为系统的学习过程，可以参考的案例也比较多。当然，由于目前大数据领域依然有很多课题需要攻克，所以当前大数据领域依然以研发型人才需求为主，从业者要想具有更强的岗位竞争力，建议读一下研究生。
人工智能相对于大数据技术来说，目前还远没有达到技术的成熟期，人工智能目前依然处在所谓的“弱人工智能”阶段，所以如果选择学习人工智能会面临一定的难度，不仅知识量比较大，学习的周期也会更长一些。实际上，目前不少人工智能领域的从业者，有大量的工作内容是基于大数据开展的，所以如果想从事人工智能领域的研发，也可以从大数据开始学起。
智能制造与大数据
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是由人工智能参与的机器设备，能够根据现场环境进行智能化预判和对数据的分析推理，提供决策分析支持的人机对话系统。简单来说，就是借助信息系统，参与到生产经营过程中，通过网络连接计算机和生产设备，参考可供分析和再利用的数据，帮助管理人员和操作人员决策的一个智能化体系,其实单纯来讲暂能制造是毫无意义的，这里有几个关键词需要说明
（1）必须有网络，这个网络并不是我们所说的计算机网络或互联网，而是能够有效将计算机网络和设备网络连接在一起的智能化网络，计算机网络可将信息化系统的指令发送给终编设备，终端设备可根据指令操作生产设备，计算机网络可控制设备网络的运行，简单来讲就是实现计算机网络和设备网络的“双网合"
（2）必须有数据。智能制造体系需要通过收集、整理、分析整个制造过程的数器，而数据来源于设备，能否实时、准确采集到设备在制造过程中的数据成为先决条件，如果不能解决数据的唯一性，数据来源多样则会造成数据失实，最终影响智能制造系统的预判和结果。
（3）必须有系统，智能制造是一个体系化的运维系统组织，是通过多个领域的信息系统的整合，数据的贯通才能为智能化提供可供分析决策的数据支撑，这中间涉及到系统的整合、枭构的整合、数据的整合、人员的整合等等，整合也成为智能制造要解决的核心问题。
综上所述，智能制造解决的是如何让数据带来价值的问题，大数据应用也成为了必须要攻克的壁垒.
大数据（Big Data）是指运用信息技术，对商量数据进行整理和分析，最终形成有价值的信息，对社会民生、企业经营、金融服务等诸多领域提供数据的一种服务，制造型企业在生产经营过程中，海量数据迅速产生，这些数据或多或少影响着企业的运营过程，借助云计算、分布式等信息技术，对海量数据挖掘分析，帮助利造企业做出正确决策。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于智能制造与大数据分析哪个好的全部内容了，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。