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大数据和软件工程是两个不同的专业，它们之间有一些区别。

首先，从定义上来看，大数据专业主要研究计算机科学和大数据技术的基本知识和技能，包括数据采集、数据预处理、分布式存储、数据库原理、数据分析和挖掘等。而软件工程专业则主要研究软件开发和维护的方法、工具和管理技术，包括需求分析、系统设计、编码实现、测试和维护等。

其次，从课程设置上来看，大数据专业的课程主要包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数据结构与算法、操作系统、数据库原理、数据挖掘与机器学习等。而软件工程专业的课程主要包括计算机组成原理、计算机网络、编译原理、软件工程导论、软件设计与体系结构、软件质量保证与测试等。

此外，从就业方向上来看，大数据专业的毕业生主要从事大数据分析、数据挖掘、数据可视化等工作，可以在互联网公司、金融机构、政府部门等领域找到工作。而软件工程专业的毕业生主要从事软件开发、系统集成、项目管理等工作，可以在IT企业、科研机构等领域找到工作。

软件工程与大数据都是当下的热门专业，那么软件工程好还是大数据好呢？下面是我整理的详细内容，一起来看看吧！

软件工程专业在近些年来有非常好的就业表现，如果没有读研的打算，本科期间选择软件工程专业是不错的选择。软件工程专业比较重视软件开发和软件管理方面的知识，课程体系当中也有很多实践环节，不少高校也会与大型科技企业联合设立一些实验室，这也会为学生提供更多的实践场景。

大数据专业是近几年刚设立的专业之一，从行业发展趋势和人才需求趋势来看，大数据领域的人才需求量还是比较大的，而且不少岗位的附加值也比较高，这一点从近几年大数据方向研究生的就业情况就有所体现。

大数据专业是一个进可攻退可守的选择，进可以选择从事人工智能领域的相关岗位，退可以选择从事传统的软件开发岗位，随着大数据技术开始逐渐在产业领域落地应用，未来大数据人才的需求量还是比较大的。如果学习能力比较强，而且数学基础比较好，也可以重点考虑一下大数据专业。

数据科学与技术课程学习内容中的工程部分要少于软件工程中的工程内容，但是大数据部分内容更加有体系。

软件工程大数据方向主体课程学习软件工程专业课程大三外加大数据导论，数据挖掘等三四门与大数据有关的课，主要学出来在工程中的应用；

就业区别：总体区别不大，因为搞大数据这块的岗位，本科生能做的只有两种：

（1）大数据分析

（2）数据挖掘（低层次的）这两个岗位是大数据对口岗位，薪资和难度数据挖掘大于数据分析，再往深的学就是人工智能这块了，自然语言处理、计算机图像处理、智能推荐、神经网络、机器学习、深度学习等（这部分都是研究生阶段选择其一深入学习，虽然难度较大但是薪资很高）

软件工程主要课程：程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、设计模式等等。

大数据相关课程：统计学、数据库、计算机系统基础、大数据分析等等。

两者其实是有交叉的。但是软件工程更偏工程，大数据更偏学术。从这个角度上看，大数据前景明显要好一些。

但是专业的选择兴趣也很重要，可以预见的是大部分软件工程出来的最后都做了程序员，天天码代码。

大数据专业出来的，也会敲代码，但没有那么高的比重。还要去做数据分析，弄各种图表等等。

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