个人认为大数据方向会更有前景。python的深度学习愿景和大数据哪个更有前途？从目前大数据领域的岗位划分来看，大数据分析、大数据开发、大数据运维是三个常见的方向，这三个方向都有广阔的发展前景。目前大数据开发岗位对人才的需求比较大，岗位附加值也比较高。
网络安全大数据和AI方向哪个比较有前途？
从题主列出的这三个方向来看，目前AI是比较火的，AlphaGo，无人驾驶等等都是人工智能目前能看得到的优秀成果，但是AI的难度在这三个方向中也是最难的，看过几节吴恩达的人工智能课程，里面涉及到的神经网络，深度学习等等知识个人感觉难度还是很大的网络安全也是不错的方向，特别是现在很多大的互联网公司对于网络安全都越来越重视了，这两年也看到越来越多的一些大公司的优秀的网络安全人员出来自主创业的大数据感觉好像是前两年比较火，现在也火，但是在这三个方向中目前似乎次于AI，和网络安全齐平吧回到问题本身上来说，如果说考研三年之后就业哪个方向有前途，那肯定3年之后AI在这三个方向中是最吃香的，前提是你研究生三年在AI方向确实下功夫了，而且学有所成，但是话又说回来了，这三个方向任何一个方向你下功夫好好学三年，将来都很有前途，毕竟当前的互联网现状虽然从业者很多，但是中高级水平的人还是很欠缺的。
大数据有前途，还是网络安全有前途？
这是两个非常有前途的职业方向，用比较形象的语言来描述，这两个职业，一个是矛，另一个是盾。就象我们在看一场篮球比赛，一支球队的进攻非常重要，但防守也同样不容忽视。在未来的网络环境下，大数据相当于是一把锋利的矛，而网络安全则是一部坚实的盾。大数据行业，利用网络资源，通过分析数据，为我们的生活生产经营等活动提供更加有效的支撑。
对社会各项正向需求产生正向的影响。可以把它理解为是人类解放生产力过程中，能够开疆拓土的进攻型武器。网络安全，就很明显了，是我们在网络生活中的保护神。网络安全的主要作用就是防守，守住我们的个人信息，个人隐私，保护我们的重要数据与敏感数据。网络安全为大数据提供保驾护航。我们把网络安全理解为人类解放生产力的过程中，那个保护人类自身安全的一部无形的巨盾。
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。
大数据技术讲真，现在国内很多互联网公司都在用，数据量大必须用大数据技术解决。使用大数据技术的公司越多，需要大数据工作的公司就越多，你的就业公司要选择的机会就越多。大数据技术整体上倾向于工程化，不需要有很深的数学基础就可以学习。不像机器学习算法，如果你不理解一个知识点，你可能就不会理解一个算法的公式推导，最终你也不会理解整个算法的原理。
