机器学习导论，软件工程和计算机科学与技术的区别在哪？
软件工程
软件工程专业是2002年国家教育部新增专业，随着计算机应用领域的不断扩大及中国经济建设的不断发展，软件工程专业将成为一个新的热门专业。
中国的软件工程基础技术研究始于1980年代初。当时，软件开发方法学成为研究热点。1980年在北京召开了中国首届软件工程研讨会，之后，许多高等学校和科研单位陆续开展了软件开发方法学、CASE工具和环境、面向对象技术等软件工程基础技术的研究。"软件工程核心支撑环境"，"软件工程技术、工具和环境的研究与开发(SEP)"等课题列入国家重点科技攻关项目，其科研成果代表了中国软件工程技术研究的水平。与此同时，部分高校面向研究生开设了软件工程课程，开始引进和编写软件工程教材。1984年和1985年，国家科委选择重点高校招收了两批(200人)软件工程硕士，为软件工程教育积累了经验。此后，高等院校开始为本科开设软件工程课程。部分高校从1988年开始试办软件工程专业(后来在学科调整时又归并到计算机科学与技术学科)。
1990年代，软件重用和软件构件技术成为研究热点，面向对象方法和技术成为软件开发的主流技术，软件过程研究及软件企业的过程改善受到广泛重视。随着软件工程技术的发展，高校又增设了面向对象技术，支持面向对象技术的Smalltalk语言、软件过程管理、软件测试技术、软件过程度量等课程，软件工程领域的教学内容不断丰富，教学时数不断增加，教学改革不断深入。
为适应中国经济结构战略性调整，实现软件产业和软件人才培养的跨越式发展，2000年发布了18号文件《国务院关于印发鼓励软件产业和集成电路产业发展的若干政策的通知》，2001年经教育部和国家计委批准，全国成立了35所示范性软件学院。各高校软件学院和计算机学院(系)为培养高层次、实用型、复合型、具有国际竞争力的人才，要求学生在思维创新的基础上，提高技术创新和工程创新能力，提高软件工程实践和软件工程管理能力。这有效地促进了中国软件工程学科的发展，中国软件工程教育开始走向成熟。
本专业是培养适应计算机应用学科的发展，特别是软件产业的发展，具备计算机软件的基础理论、基本知识和基本技能，具有用软件工程的思想、方法和技术来分析、设计和实现计算机软件系统的能力，毕业后能在IT行业、科研机构、企事业中从事计算机应用软件系统的开发和研制的高级软件工程技术人才。
Java方向：JAVA初级程序员、JAVA计算程序员 、 JAVA工程师 、J2EE系统工程师等。
.Net方向： .Net程序员网站开发工程师 .Net工程师等。其它方向： 简单的管理信息系统开发和维护人员 、网页制作和客户端脚本程序编写人员 、初级数据库管理和 维护人员 、数据库开发工程师 、系统分析设计工程 、软件项目配置管理员 、文档编写工程师。本专业学生毕业后可以从事各级各类企事业单位的办公自动化处理、计算机安装与维护、网页制作、计算机网络和专业服务器的维护管理和开发工作、动态商务网站开发与管理、软件测试与开发及计算机相关设备的商品贸易等方面的有关工作。计算机科学与技术计算机科学与技术，本专业主要学习计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基础知识和基本技能与方法，接受从事计算机应用开发和研究能力的基本训练等。开设的院校毕业薪酬对比
毕业生分布
岗位分布
毕业生工作地点
计算机科学与技术，亦即计算机科学与技术专业。下属三个二级学科，本专业培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级科学技术人才。
就业前景第一，短期内社会需求仍然很大，计算机专业毕业生的就业市场前景广阔。从全球IT行业的发展看，经过几年的低迷发展，IT行业已经走出低谷、大有东山再起之势，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。从中国情况看，从事计算机软件开发的人才远远低于发达国家。美国从事计算机软件开发的人才达到 180多万，印度达到90万，而中国从事计算机软件开发的人才不足40万。
第二，随着计算机专业毕业生的增多，就业竞争将更为激烈。有关资料显示，截止2003年，中国普通高校总数为1683所，本科学校679所，其中505所开设有“计算机 科学与技术”专业，是全国专业点数之首；2003年，计算机专业在校学生人数27万，占理工科在校生总数的14.6%，加上信息技术相关专业的在校生达到 63万人。也就是说，信息技术和计算机专业的学生数量占全国所有理工科学生总数的1/3。这样势必导致计算机学科专业毕业生的就业竞争将更加激烈。
第三，用人单位对毕业生的选择余地增加，导致对毕业生的要求将越来越高。由于今后一段时间内，由于中国经济发展的不平衡，中国计算机专业毕业生的就业仍将存在结构性的矛盾，最终导致计算机专业毕业生在职业选择时会出现“冷热”不均的现象。经济发达地区或工资待遇高的地区，仍将成为学生职业的首选，致使毕业 生的需求显得相对过剩。用人单位在选择毕业生时有充分地选择余地，致使用人单位对毕业生的要求会越来越高，不仅要求毕业生具有一定的专业素养和综合素质， 而且还要具备一定的职业能力，包括核心技能、行业通用技能和职业专门技能。因此，提升计算机专业学生的综合素质、培养职业能力日显突出和必要。
就业现状1．网络工程方向就业前景良好，学生毕业后可以到国内外大型电信服务商、大型通信设备制造企业进行技术开发工作，也可以到其他企事业单位从事网络工程领域的设计、维护、教育培训等工作。
2．软件工程方向 就业前景十分广阔，学生毕业后可以到国内外众多软件企业、国家机关以及各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。也可以继续攻读计算机科学与技术类专业研究生和软件工程硕士。
3．通信方向 学生毕业后可到信息产业、财政、金融、邮电、交通、国防、大专院校和科研机构从事通信技术和电子技术的科研、教学和工程技术工作。
4．网络与信息安全方向宽口径专业，主干学科为信息安全和网络工程。学生毕业后可为政府、国防、军队、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机网络系统和信息安全领域进行管理和服务的高级专业工程技术人才。并可继续攻读信息安全、通信、信息处理、计算机软件和其他相关学科的硕士学位。
发展方向计算机科学与技术类专业毕业生的职业发展路线基本上有两条路线：
第一类路线，纯技术路线；信息产业是朝阳产业，对人才提出了更高的要求，因为这个行业的特点是技术更新快，这就要求从业人员不断补充新知识，同时对从业人员的学习能力的要求也非常高；第二类路线，由技术转型为管理，这种转型尤为常见于计算机行业，比方说编写程序，是一项脑力劳动强度非常大的工作，随着年龄的增长，很多从事这个行业的专业人才往往会感到力不从心，因而由技术人才转型到管理类人才不失为一个很好的选择。深度学习数学基础的书有哪些推荐？
深度学习涉及到的数学知识主要有线性代数、概率论和微积分，这三门课程也是理工科学生必学的数学课。
深度学习要对未知的类别或变量值做预测，就要面对不确定性，而概率论是对不确定性的描述；深度学习将图像、语音、文本等原始数据转化成高维的向量并学习，这个过程结合了矩阵运算与非线性变换，比如，卷积神经网络中的矩阵卷积运算就属于线性代数的内容；在深度学习的优化过程中，为了分析深度学习模型的表现并寻找改进的方法，我们需要根据微积分知识，有针对性地尝试模型的优化，比如选择合适的优化算法、调整学习率等。在这里为题主分享几本精选的数学书，不仅有对数学理论的阐述，还有与计算机知识的结合，能够帮题主更顺畅地理解深度学习。
概率论《程序员的数学2：概率统计》作者：平岡和幸 堀玄，译者：陈筱烟这本书讲解了程序员必须掌握的各类概率统计知识，例证丰富，涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、伪随机数等及各类应用。
《概率导论：第2版·修订版》，作者：Dimitri P.Bertsekas，John N.Tsitsiklis，译者：郑国忠 童行伟这本书是MIT 等全球众多名校使用的教材，从直观、自然的角度阐述概率，是理工科学生的入门首选。其内容全面，例题和习题丰富，结构层次性强，能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基本知识，以及矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、最小二乘估计等高级内容，是一本在表述简洁和推理严密之间取得了完美平衡的经典作品。
《应用随机过程 概率模型导论（第11版）》作者：Sheldon M. Ross，译者：龚光鲁这本书是国际知名统计学家 Sheldon M. Ross的作品，是应用随机过程的经典教材，精算学、人工智能、机器学习的必备参考书，被加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、普度大学、密歇根大学、俄勒冈州立大学、华盛顿大学等众多国外知名大学所采用。与其他随机过程教材相比，这本书非常强调实践性，主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等。
线性代数《程序员的数学3：线性代数》作者：平岡和幸 堀玄，译者：卢晓南这本书以通俗的语言和具象的图表讲解了程序员所需的线性代数知识，涉及向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。
《线性代数应该这样学（第3版）》，作者：Sheldon Axler，译者：杜现昆，刘大艳，马晶这本书的中文版是累积销量最高的线性代数图书，原版畅销30多个国家，被200多所高校教材采纳为教材。本书在内容编排和处理方法上与国内通行的做法大不相同，它完全抛开行列式，采用更直接、更简捷的方法阐述了向量空间和线性算子的基本理论。书中对一些术语、结论、数学家、证明思想和启示等做了注释，不仅增加了趣味性, 还加强了读者对一些概念和思想方法的理解。
微积分《微积分入门（修订版）》，作者：[日]小平邦彦，译者：裴东河这本书是日本数学家小平邦彦晚年创作的经典微积分著作。作者着眼数学分析的深处，结合自身独到的思考与理解，从严谨的实数理论出发思谋微积分，通过巧妙引导，启发读者自主思考，提升对微积分的领悟理解程度。 本书是小平邦彦为后人留下的一份重要文化财富，不仅值得数学专业人士研读，对于需要微积分知识的其他理工科学生和专业人员也具有深刻启示。
《普林斯顿微积分读本 》，作者：阿德里安·班纳，译者：杨爽，赵晓婷，高璞这本书是普林斯顿大学知名教授班纳的作品，绝对是地球上最畅销的微积分教材之一，风靡美国各大高校。本书专注于讲述解题技巧，详细讲解了微积分基础、极限、连续、微分、导数的应用、积分、无穷级数、泰勒级数与幂级数等内容，将内容的深度与数学的严谨完美结合。本书不仅可以作为参考书，也可以作为教材，是学习一元微积分的绝佳指导书。
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计算机科学与技术和应用统计学哪个好？
1、计算机科学与技术好。计算机科学与技术是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。
2、主修大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、操作系统等课程，以及大数据方向系列实验，并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节，要是培养人才重要作用。
这几个专业哪个专业比较好？
上大学，就要上名牌大学，上重点大学，什么是重点大学？
以前重点大学有一个名录：全国重点高等院校名单。在名单上就是全国重点大学。从最早的首批16所全国重点高校，到后来的1960年64所全国重点大学。
最著名的是1978年88所全国重点大学。一直到后来实行211/985工程，不少全国重点大学没有入选211工程，成为只有帽子没有实质的全国重点大学，而211/985工程成为实际的全国重点大学，当然现在双一流成为真正的全国重点大学。
不过，基本上这个名单基本上变化不大，名校仍然是名校，清华北大永远在名单上。
当然上大学，不单单是上一个好大学，更重要的是上一个好专业，专业的重要性有时候比大学更重要。
如果想学理工科的朋友，让我推荐专业，我一般就是：计算机，通信电子，电气。当然这个说得很粗。
有人问，电子信息、电气工程、物联网这三个专业怎么选择？
这三个专业，基本上属于三大种类，一个是计算机类专业，一个是电子信息专业，一个是强电专业。
这些专业，在外国，一般都叫EE，电子电工，当然现在计算机基本独立了，叫CS，其实本质是一个大类。
任何理工科大学选择专业次序：第一选择计算机类，第二选择电子信息类，第三选择
电气类当然这个是通用规则，对于特殊大学另当别论，比如华北电力大学以及电力部六所，优选选择它的电气类专业。
计算机类专业计算机类专业呢，比较多，最著名的就是计算机科学与技术，现在的软件工程，物联网，人工智能，网络工程，信息安全，大数据等。
目前计算机专业是最好的专业，就业最容易，毕业待遇最高的专业，基本上所有的理工科大学，就业最好的就是计算机。
计算机类专业，基本上都是想学电子信息类基础课，比如模电，数电，信号系统，然后学数据库，计算机组成原理，编译原理等。
注意，除了电力六所外，任何理工大学，相学理工科专业，都最先选他们的计算机专业，不论这个大学是清华北大，还是北邮，还是北科，还是中国农业大学。
清华就去姚班智班，计算机学院，毕业绝对收入最高，当然分数也是最高，去北邮，他通信最牛，但是分数最高的仍然是计算机。
电子科技大学，电子通信学科全国第一，但是他分数最高的专业仍然是计算机（英才学院是本硕连读，另当别论）。
电子信息上面说完了计算机类专业，第二热门专业就是电子信息了，电子信息类是一个大类，包括通信，微电子，光电子，自动化，生物医学工程，轨道信号等。
当然任何一个专业都是很庞大的学科，一般常见的是通信工程，电子工程，电子科技，微电子学，集成电路设计，光电子，光电科学与工程，电子信息科学与技术，微波天线等。
我个人的建议，任何大学，选择不论计算机，就优选选择电子信息类专业，最佳是通信工程，电子工程，自动化，然后是微电子，光电子等。
当然电子信息类专业的最著名的大学是两电一邮：电子科技大学，西安电子科技大学，北京邮电大学。
这三个大学的电子，通信，计算机类专业都是全国一流水平。
电子A+:电子科技大学，西安电子科技大学，北邮是a
通信A+:电子科技大学，北京邮电大学，西电是a
计算机a类：西电，电子科技大学，北邮。
比如电子科大本科年薪12.5万，收入够高吧。其实里面最高的是学计算机的。
电气工程如果理工科大学，学不了计算机，电子信息，那么选择电气类专业。
电气类专业属于强点专业，毕业去国家电网，南方电网或者电子设备厂都是可以的。
电气工程基本属于传统老学科了，因为电气工程的基础专业也是把电子基础课都学了，包括模电数电，单片机，微机原理等，所以电气工程可以转行到电子信息，计算机类。
不过有几个大学，电气工程是王牌专业，就业非常不错，他们的电子工程也是最高分，他们都是原电力部高校：华北电力大学，上海电力大学，东北电力大学，三峡大学，南京工程学院，长沙理工大学，沈阳工程学院。
老铁们，说完了，看懂了吧。
人工智能与大数据专业怎么样？
接楼上刘老师的回答，这确实是个不错的问题。随着近几年人工智能技术和大数据技术的发展，大数据和人工智能在各行各业的落地应用变多，人才需求也变得越来越大，这两个词也逐渐被大众熟知。作为大数据与人工智能领域的一名从业者，下面我分享下我对这两个专业的一些看法。
人工智能专业和大数据专业分别是什么？1、人工智能专业：
人工智能专业：以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉
这里引用百度百科中的解释，个人感觉说的还是比较全面的。其中几个关键词为机器学习，深度学习、自然语言处理、语音处理、视觉智能，这几个关键词大概覆盖了目前人工智能方向的核心理论和核心应用。其实本阶段的人工智能的核心就是基于机器学习和深度学习的理论，研究自然语言（小冰机器人）、语音（ 讯飞翻译）、视觉（无人价值、人脸识别）三大大类方向的智能应用。
2、大数据专业
大数据专业在某些学校开设的可能叫数据科学与大数据技术专业，其培养目标为：
旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
目前的大数据专业大概可能氛围三个大的方向：
大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；大数据开发可能涉及到如各种云平台（阿里云、腾讯云、华为云）、大数据系统（大数据中台 ）等的开发；数据挖掘、分析和机器学习方向，主要对大数据进行分析，如广告推荐、视频推荐等等；大数据运维主要是保障大数据平台的稳定和可靠。
这两个专业的前景是怎样的？两个专业作为近年来的热门专业，肯定是有一定理由的。国家推广、商业应用前景大可能是这两个专业比较火爆的原因之一。
1、“新基建”浪潮，大数据中心、人工智能
最近国家提出“新基建”的七大领域：特高压、新能源汽车充电桩、5G基站建设、大数据中心、人工智能、工业互联网、城际高速铁路和城际轨道交通。其中人工智能和大数据中心都名列其中，可见国家对这两个方向的重视程度。
另外像人工智能技术，早就被国家定义为全民都应该掌握的技术，也是未来有可能超过美国的一个点。
所以从国家层面，这两个专业都是国家未来要着重发展的方向。
2、高实用性、各行业信息化、智能化转变的需要
数据是数字经济的命脉
随着移动互联网和智能终端的普及，基于信息技术的人类日常生产生活繁衍出诸多数据。这些数据成为社会生产者和消费者的行为分析最有效的依据。从信息经济向数字经济转变的过程，就是从人工知识到大数据驱动学习迈进的过程。
数据爆炸时代，将数据科学简单定义就是“从数据中提取有用知识的一系列技能和技术”。为“浩如烟海”的数据提供全强大的计算方式，进行数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘、实现数据价值的“精纯度”，正是大数据专业所要培养的技术核心所在。
我感觉在未来，大数据技术可能是每个行业必备的。而数据也将成为未来企业的巨大的竞争力，谁掌握了数据，谁就更具备优势。
两个专业的关系和关于专业选择的一些建议大数据智能是人工智能最基础的方向之一，必将推动新一代人工智能的发展。数据科学和大数据，通过建立驱动数据和知识引导的智能计算平台和方法，从数据样本中提取知识构建模型。形成从数据到知识，从知识到智慧的人工智能的进阶之路。因此数据是实现智能的基础，两个专业有所交叉，又各有特色。
一些建议：
从目前各高校开设这两个专业的情况来看，这两个专业还是属于计算机专业的分支，即使成立的单独的学院，师资力量也不一定雄厚。所以，如果国内牛校的计算机专业也不影响具体内容的学习，而计算机专业可能师资和培养计划会更加完善。目前计算机相关的各专业其实都在往这两个专业方向靠近，比如数据库、计算机软件、操作系统等等，都会有大数据-人工智能在本方向的一个更细分的应用作为结合，所以不是说只有读这两个专业才会进这两个专业对应的岗位，夯实基础、学好技能才是最重要的。回答终于回归到专业领域，哈哈！如果有其他问题也可以关注我或者想我提问！
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