大学里学机器人工程专业好还是数据科学与大数据技术专业好呢?

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下面先了解一下两个专业所学内容:

机器人工程专业

机器人工程专业属于典型的新工科专业,具有很强的新颖性、综合性和实践性,是顺应国家建设需求和国际发展趋势而设立的一个新兴专业。2016年被教育部批准成为本科新专业,是教育部重点扶持的新专业之一,近年来得到了社会的广泛关注。

专业课程

电工学、机器人机械系统、机器视觉、机器人控制技术、单片机原理及应用、ARM嵌入式开发、电气工程CAD、传感技术、C语言程序设计、电力电子技术、现场总线技术、电机学、电气控制与PLC、智能机器人、Python人工智能开发、机器人编程、工业机器人、服务机器人、人工智能控制等。

数据科学与大数据技术专业

本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业,它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中,北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业,就此来开了开设此专业的序幕。目前已有400多所院校开设此专业。

专业课程

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、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

点评:

一、机器人工程专业是为培养国家急需的高级机器人专门技术人才而开设,是服务于国家与地方的产业转型升级,服务于中国制造2025的国家战略。该专业融合了智能控制、机械设计、电子设计、计算机科学与技术等学科,主要研究各种机器人的运行控制方法及其在各行业中的应用技术。着重培养学生掌握机器人机械设计与控制等基础知识,具备在汽车制造、冶金、安防、医疗等工业和民生服务领域能够进行机器人应用、系统集成、设计、开发、运行维护以及管理的能力。

学生在校期间主要以工业机器人(包括码垛、搬运、喷涂、焊接)和服务移动型机器人为教学平台,系统的学习工程制图、机械基础、液压与气动技术、机器人机构学、机器人视觉识别、机器人仿真技术、工业机器人应用技术、移动机器人技术、智能控制、电气电子CAD设计等专业知识及必要的人文社会知识,毕业后主要从事机器人工作站系统开发、应用、生产、工艺设计、质量检测、营销等岗位工作。或者进入科研机构和学校从事教学和研究工作。也可以选择国内外其他高校的机械电子、控制理论与控制工程、仪器仪表等专业继续攻读硕士研究生。

机器人工程专业就业面广,工业机器人技术专业就业前景较好,全国地区高职层次的“机器人及其相关机电设备的运行、维护和管理”人才的缺口较大,需求较多。

全国地区高职层次的“机器人及其相关机电设备的运行、维护和管理”人才的缺口较大,需求较多,在人力成本上升的背景下,工业机器人前景进入了一个大发展的时代。

机器人正在代替人工完成劳动强度大、劳动环境恶劣的生产过程,工业机器人的应用也催生了大量新岗位,包括工业机器人的安装、调试及维护、维修等。同时,机器人制造商需求大量制造、编程与调试、安装与维护、销售等技术服务人员。

工业机器人已经越来越广泛应用在传统制造业,而机器人工程师空缺越来越大,掌握工业机器人维护,调试,故障排除,操作,系统集成等技术将拥有更多的就业选择。

很多人都认为机器人工程师是操作机器人,其实这是一个误解,操作机器人属于技术操作工,机器人工程师不受行业发展的限制,也不受学历和年龄的影响,反倒是经验越多,越吃香。

专业的设置也是随着时代的发展与时俱进的,专业设立的变化折射出的是社会发展的趋势。如今,“机器人工程”专业成为热门。

二、数据科学与大数据技术专业是为迎接国家"十三五"规划(2016-2020年)中提出:"实施国家大数据战略,推进数据资源开放共享"的人才需求而开设的,就业缺口量尤为巨大,前景看好!专业集当下最热门的大数据、云计算、人工智能、算法分析等技术于一体,旨在培养具有大数据思维,掌握计算机科学与技术、大数据采集、大数据存储与管理、大数据处理、大数据分析与挖掘、大数据可视化技术。可以从事云与大数据网络平台部署与维护、大数据系统研发、大数据应用软件开发、行业大数据分析与数据维护等工作。

大数据被誉为“21世纪的新石油”,是国家战略性资产,国内大数据人才稀缺。

近年的调查显示,国内大数据市场规模达到了168亿元,未来几年将以超过30%的速度持续增长。但是大数据专业刚刚开设,如今虽然有400所高校,但人才缺口仍然相当大。未来3至5年,中国需要180万数据人才,但截至目前,中国大数据从业人员只有约30万人。

腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》,数据显示,中国592家公司中约有4万位员工,而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万,人才严重短缺,迫使企业不断降低工作经验门槛,甚至不惜从零培养人才。人工智能人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中,有68%的人掌握至少3种技能,简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop,Python等。

大数据领域有Hadoop大数据开发,数据挖掘、数据分析和机器学习方向,大数据运维和云计算等技术方向,每个方向发展前景都很好,该专业毕业生可以从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。

而人工智能工程师的招聘主要集中在算法与开发两个大类, 本科学历及以上人才目前是人工智能领域的主力军,同时,就业人群在快速年轻化。

虽然两个专业目前都很火,但是选择是有条件的,个人建议:如果物理基础知识较好的话,选择机器人工程专业;如果数学基础知识较好的话,选择数据科学与大数据技术专业。


LaoHuang188


建议选大数据,毕业后你可以去互联网,金融,医疗这些行业,机器人就是进厂,环境恶劣,不推荐。


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