1. 自學大數據或者軟體工程是可能的嗎
我也在自學大數據，共同努力。
2. 求解:大數據與軟體工程的關系
這個問題有意思：
現在處理大數據真是工程問題了，屬於各種軟體、業務領域、領域專家和業務流程的組合，因此要實現大數據的任何一個方面（存儲、分析等）都是一個復雜的工程問題，而且一定是軟體工程！
3. 軟體工程碩士研究生畢業能從事大數據方面的工作和人工智慧方向工作嗎
軟體工程碩士，研究生畢業，能從事大數據方面的工作和人工智慧方向工作。？答：能完全可以。
4. IT程序員可以從事大數據開發方面的工作嗎
新的想法誕生新的技術，從而造出許多新詞，雲計算、大數據、BYOD、社交媒體、3D列印機、物聯網……在互聯網時代，各種新詞層出不窮，令人應接不暇。毫無疑問，這些新趨勢的到來，會誕生一批新的工作崗位，下面將分別為大家介紹杭州大數據程序員的就業崗位：
一、演算法工程師
演算法工程師，根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。
二、商業智能分析師
演算法工程師延伸出來的商業智能，尤其是在大數據領域變得更加火熱。商業智能分析師往往需要精通資料庫知識和統計分析的能力，能夠使用商業智能工具，識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據，提供行業報告，分析技術的發展趨勢，確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。
三、數據挖掘工程師
數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是經由分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。數據挖掘專家或者說數據挖掘工程師掌握的技能，能夠為其馬上創造財富。
四、資料庫開發和管理
資料庫開發和管理在大數據時代顯得尤為重要，相關的資料庫管理、運維和開發技術，將成為廣大BI、大型企業和咨詢分析機構特別看重的技能體現。
比如知名的Hadoop分布式資料庫HBase的數據管理，需要藉助HRegion、HMaster、HClient組成的體系結構從整體上管理數據。這些也都需要有對Hadoop深刻理解和業務的精通才能勝任。而除此以外的大數據的存儲管理、內存計算、包括基於這些應用上的平台開發等等，也得會越來越受市場歡迎。
五、系統架構師
眾所周知，雲計算和大數據的出現，使得傳統的數據中心基礎設施難以勝任;另一方面，日益激烈的市場競爭和移動互聯等商機的出現，勢必會給企業業務帶來深刻變革。這種變革和IT架構轉型，都會牽扯到IT系統架構這個核心問題。相比之前介紹的那些IT技能和所對應的崗位，系統架構師的規劃部署能力顯得尤為重要，它牽扯的是整個面而不是某個領域某個點的痛點。
六、系統安全師
同樣的，網路、計算、存儲還是系統架構，也都需要關注安全問題，而安全在現在的雲計算環境下，個人隱私和企業敏感數據的保護也不斷被強化。相比傳統來說，系統安全師將更多的會結合具體的業務展開，而根植於系統平台和底層基礎設施的系統安全，則更多的會出現在運營商、服務商對此類人才的需求上。
當今世界，科技進步日新月異，互聯網、雲計算、大數據等現代信息技術深刻改變著人類的思維、生產、生活、學習方式，深刻展示了世界發展的前景，學習大數據技術已經成為一股不可阻擋的新潮流。
5. 軟體工程大數據和雲計算專業好嗎
雲計算是趨勢，傳統結構不利於彈性擴展，已經使得大部分商業應用採用雲架構了
6. 軟體工程大數據與與雲計算方向好不好難學嗎
大數據和雲計算、物聯網是未來計算機技術發展的三大方向，出來都是炙手可熱的人才，但學起來也沒那麼容易，因為這些方向都是新技術，以往的教育體系裡，這方面的內容少，相關的文獻資料也不多，而且，國外可能走在了前面，需要多看些外文資料。最好的學習是在實踐中，建議你如果對這方面感興趣，就多找幾本這樣方向的書看看，然後多做兩年這方面的開發工作，相信你會在此有所作為的。
7. 軟體工程方向和大數據方向哪個更具學習價值
這個專業學好以後找工作肯定好，但問題是國內很多大學在課程上抓的不嚴，學生真正打代碼的好少。我之前在武漢理工大學讀了兩年，都沒打過代碼（武漢理工本科教學落實不好啊）。現在在美國普渡大學每天都打代碼到凌晨。確實感覺和代碼相關的專業真心要多練才好。我有個國內的同學現在在北郵讀研究生，做的是數據挖掘方向，聽說這個現在挺火的，找工作都很好，而且北郵抓的很嚴，那個同學也是每天都面對這計算機打代碼。
所以說，結論一條，入了這個專業，如果你確實在天天打代碼，相信你以後不愁好工作。
8. 學習軟體開發和大數據哪個更有前途
就我所了解的，在現在以及可預見的未來，這個行業對軟體工程師的需求絕對是碾壓硬體工程師的。也就是說，招軟體工程師的職位比硬體工程師的職位要多的多，而且軟體工程師找工作上來說會比硬體工程師更容易。
先從企業的角度來講講。我個人認為造成這個差異的原因，第一個是基本上所有的公司，從初創公司到全球百強，都有對軟體工程師的需求。現在哪個公司不需要幾個碼農來開發app，或者做個web。但是做硬體這種工作並不是所有公司會去做的。舉個簡單的例子，摩根大通銀行在我們學校的招聘會上明確招軟體工程師，expedia也明確招聘軟體工程師，如果這個兩個公司突然說要招電子工程師，這不是逗我嗎。。而且哪怕是硬體公司，也需要大量的軟體工程師來支持硬體前端工作。
第二點我覺得要歸功於現在的創業潮。不管在美國在中國互聯網創業都是趨勢，但是可以說絕大部分的初創互聯網公司做的都是軟體方向。有個點子，有點技術，找幾個合夥人抱著電腦就能開幹了。但是初創公司要專注做硬體開發就比較難了，因為成立設計硬體公司的門檻和起步開銷比較大。所以這也導致大部分初創公司以互聯網為主，能做的了硬體設計的公司基本上都是處於壟斷地位的大企業。
第三個很重要的原因就是硬體設計在現在來看已經是相對成熟的技術，我甚至有ee的同學跟我說大部分硬體的東西已經步入夕陽產業的范疇，因為很多東西已經成了規范，也因為很多東西被自動化所取代。前一陣子全球大牌的硬體公司才裁了不少人，intel更是裁掉了接近20%的硬體工程師。但是互聯網熱從90年代開始到現在熱頭還沒過，而且未來諸多產業如人工智慧、機器學習、圖像識別、大數據都才剛起步，所以還有一定的上升空間。
還記得當初我們學校的初創公司招聘會上幾十家公司只有一家招硬體工程師，而且還是偏軟體的硬體工程師，剩下的公司里98%都在找會碼代碼的人；大企業的招聘會上才能見到nvidia、arm、 intel、 TI 的身影，但是哪怕是這樣，基本上所有的公司招牌上都會有大寫加粗的招computer science的字樣。。
再從個人的角度來講。想成為一名軟體工程師找到工作的門檻遠比成為一名合格的硬體工程師低很多。要想以軟體工程師的身份混到個飯碗，學兩門語言學好，常用的數據結構，刷點題就基本上能找到薪水小幾千的崗位。我甚至知道國內有專門的軟體工程師培訓機構，那種專門教java和演算法，兩個月速成班，而且所聲稱的學生就業率還挺高的。
但是要想成為一名合格的硬體工程師，不是科班出身的不好好學幾門模電數電信號邏輯設計的課，沒有在學校實驗室里自己焊點電路做實踐，連簡歷都發不出去。而且現在要想學個什麼語言框架，網上搜一搜「」xxx語言入門教程「」就有非常豐富的資源，但是要是在網上搜「如何學好超大規模集成電路設計」，要想找到可以受用的資源幾乎是不可能的。而且就我所參加的招聘會來說，如果有招硬體工程師基本都要求有研究生的學位，但是對軟體工程師的要求基本上就是熟悉演算法數據結構，會web編程有相關經歷就夠了。
軟體工程師很多時候吃的是體力，硬體工程師大部分時候是吃經驗，所以硬體工程師一般得有一定的經歷積淀才能脫穎而出。尤其像模電這種上手程度很高的方向，沒個十年八年的相關經驗根本不算學成出師。所以說本身對從業者的資質要求更高，也是硬體工程師不好找工作的原因之一。
上面是我所認為的短時間內軟體工程師就找工作方面來說會比硬體工程師更容易的原因。但是這並不意味著會編程就肯定找得到工作，也不意味著硬體產業就會低迷下去。軟體工程師的職位多，但是每年從事這個職業的人也更多，雖然我認為現在軟體工程師短期內還沒有出現飽和的趨勢（畢竟那麼高的工資還擺在那），但是總有一天這個行業也會像金融產業一樣降溫（人才供過於求）。
硬體產業雖然大部分已經有步入夕陽產業的趨勢，但是曾經一度被宣稱沒啥好搞的供電網路最近也被smart grid搞得神乎其神，美國top5的高校都還設立了相關實驗室。此外，現在物聯網，車聯網，智能家居的概念被炒得火熱，我相信等相關成熟的支持技術（能量採集，低功耗通信）以及統一的開發平台一旦出現，硬體工程師的需求只會更多，雖然這些產品依舊只有那些有背景的大公司才做得動（不過因為歐美國家電子產業上的封鎖，國家也在硬體設計上砸了很多銀子，初創企業也會慢慢增加，相信國內的相關機遇也會更多）。而且畢竟軟體產業還是依靠硬體，如何設計低功耗，高穩定性，能夠承載大吞吐量計算量的硬體也是這個產業的挑戰，畢竟人工智慧，機器學習，視覺處理等領域是很吃硬體計算量的。沒有強大的硬體支持，阿狗要想打敗李世乭還是痴心妄想吧。
本人現在在一家為硬體的公司設計軟體的百強軟體公司實習，做的工作大部分還是偏軟體，所以本身對工作常態也並沒有非常深入的自己的感受。但是就我觀察身邊的同事以及跟別人的交流來看，不管是做軟體硬體，都是要：對。著。電。腦。。。
軟體工程師平時就是上班啊調試程序，比較低級的碼農只能給高級軟體工程師打打下手，幫他們做測試，實現他們設計好的東西。當然做到高級工程師了才有能力開發設計自己公司的產品。
如果在初創公司工作節奏更緊張，如果趕上產品要上線可能需要加班調試。遇到程序爆炸了可能還需要on call（就是你負責的東西突然出問題了，你的manager直接打個電話給你，你得馬上去公司修bug），至少我知道amazon是有這個機制。 我現在還沒有在純做硬體的公司實習過，但是從我知道的事實來看，硬體工程師不會比軟體工程師輕松。硬體工程師也需要調試電路啊調試腳本啊，反正也有跟軟體工程師交叉的工作。工作環境取決於細分的工作類別。開發FPGA的估計跟碼農一樣坐辦公室，搞MEMS的、嵌入式的就長期入駐實驗室了。因為大部分硬體公司都是相對成熟的大企業，所以工作節奏普遍不會像在初創公司那麼緊張，不過像在華為這樣的企業就另說了。。。
當然不管是軟體工程師還是硬體工程師，工作強度應該都是高於其他instry的職業的。畢竟這個行業競爭會越來越激烈，這也是聰明人聚集的地方。 至於工資的話，就平均來講，美國這里的軟體工程師年薪會略高於硬體工程師（從glassdoor以及其他門戶的數據來看），但是軟體工程師一樣也有收入低的，硬體工程師的收入也有碾壓軟體工程師的。只要你技術過硬，薪水都不是事兒。
有人說軟體工程師前景更開闊一些，我個人的感覺是不管怎樣，這兩個行業在未來都會有非常非常多的機遇與挑戰（詳細原因見第一點）。不管是軟體設計還是硬體設計，底下都有更多細小的分支（比如說你硬體設計是想做vlsi，dsp，處理器設計，通信，fpga開發還是嵌入式，軟體設計你想做web開發，app開發，軟體開發，嵌入式軟體工程師，操作系統還是distributed system）。 我個人是對兩個大方向都很有興趣，但是我決定自己最終的方向還是嵌入式設計和處理器設計，這兩個行業都應該算是夾在了純硬體設計和純軟體設計的中間。
尤其是產業對嵌入式工程師的要求更高，能夠自己設計mixed signal pcb，自己調試應用代碼寫kernel code，能調試無線通信，基本意味著一個合格的嵌入式工程師要對硬體和軟體相關方面有足夠的知識。我自己是比較討厭做web開發app純開發軟體的工作，因為這些工作的門檻太低，不是科班出身的人可能都能混的比你好得多，體現不出來自己的價值。而且我比較喜歡把電路板和各種元件握在手裡的感覺，而且我發現自己能夠設計一個可以用的硬體的時候那種成就感會高於debug之後的成就感。當你發現自己在經受了大學的磨練真正擁有了學習知識的能力以後，豐富的網上資源以及自身的積累都會讓你學習這些網頁app知識非常輕松，所以我個人更喜歡硬體底層，以及和硬體底層打交道的軟體領域。
軟體硬體的課程都不會簡單，而且兩個學科的工作量不是其他學科能比的（學工科的天天做project呆lab，學統計的上完課就回家看電影。。）所以要想學好，還是需要花一定精力，尤其美國的大學工科院系workload相對國內高校來說有增無減。確定這是你想要的，再給予考慮。
嵌友們，看到這里，是不是也深表認同，自己也是這么看好嵌入式工程師前景的！
9. 大數據與軟體工程的關系
我學的軟體工程專業，但是也要學數據課。。。