1. 大數據和網路安全在今後的發展前景哪個會更好那
應該說，兩個都是都是今後發展的重點，再加上人工智慧，個人覺得將會是互聯網乃至工業的一次革命。
1、大數據方面。大數據范圍很廣，每個行業都有相應的應用，但是投入也是很大的，例如鐵路系統，車輛違章監控系統，ETC系統等都應用了大數據，這些大數據將進行提煉後，用於基礎分析、客戶引導、智能管理等。對於提高政府職能，降低能耗，開源節流，人工輔助等都有很大很深的應用。總的來說，大數據中所有的數據都是有價值的，但是採集數據有很多的路要走，更多的需要物聯網、人工智慧的配合。
2、網路安全方面。這個應該是當下整個社會的一個突出問題。網路改變了人們的使用方式，推動了一系列的變革，但問題也是很突出，它是一把雙刃劍，有利有弊，但總體利大於弊，正因為網路的不斷發展，才推動了大數據的進步。
3、人工智慧方面。人工智慧應該是一個 今後發展的這個重點及亮點。人工智慧主要利用語言、圖像識別、感測器等設備集中進行運算，發揮其特定的作用，來執行任務。
2. 網路安全前景如何值得培訓么
值得，未來網路安全是非常重要的。
3. 網路安全培訓去哪個機構
網路安全的前景趨勢怎麼說呢，即使是這個安全形勢日益嚴峻，人們安全意識越來越強的今天，它的趨勢依然不是很好。
原因很簡單：它除了協議等一些比較精尖的技術外，其他的並沒有什麼太深技術含量，很多都是安全安全一般性質的，日常的工作，例如路由，防火牆，安全運維等等。大多數的網路安全工作成長的空間很小。培訓機構不是很了解，不推薦了。
現在安全行業相對比較適合發展的有兩個方向：web安全和底層信息安全。
web安全你可以通俗地理解為網站端的安全，是滲透測試，前端漏洞，網站數據這些，應用面較廣，入門也較為簡單，但是和網路安全一樣技術性一般。web安全的培訓機構很多，基本上市面上的安全培訓機構都是web安全這一系列。i春秋還可以，但是好像是網課，有沒有實地不知道。此外農夫好像也還不錯。
底層信息安全是安全裡面注重技術的一個方向，有病毒反病毒，漏洞挖掘利用，軟體逆向，以及當下比較火的移動安全等。入門難，就業面相對較窄，但是前景光明，從業幾年的人，年薪幾十萬算是保守的
4. 大數據應用工程師與智能網路安全工程師哪個更難學
網路安全工程師門檻更高。因為它需要涉及很多像密碼學一樣的，比較艱深的理論。
大數據應用開發工程師只是做應用開發，那就跟Java開發工程師一樣，是普通的程序員，日常工作就是寫一些業務流程代碼調包和調參。
5. 大數據在網路安全中的挑戰與機遇
大數據在網路安全中的挑戰與機遇
雖然大數據是一個需要捍衛的挑戰，但大數據概念現在已廣泛應用於網路安全行業。
而大數據的高速、多樣化、數量大的特性使其應用成為組織面臨的一種挑戰，它也為潛在的攻擊者提供了一個誘人的目標。
但大數據技術也被用於幫助網路安全，因為許多相同的工具和方法可用於收集日誌和事件數據，快速處理，並發現可疑活動。
更多的數據，更多的大腦
Bitdefender公司的高級威脅分析師Bogdan Botezatu表示：「現代網路安全解決方案主要由大數據驅動的。」
首先，所有主要的防病毒和端點防護供應商以及網路安全和防火牆提供商，都會對他們的系統進行大量的惡意軟體和已知的攻擊途徑的培訓。
有了數百萬份樣本，安全供應商可以訓練他們的系統識別已知的攻擊，但也可以識別允許他們發現以前從未見過的攻擊的模式。
所有主要的安全廠商都已經將高級威脅檢測、行為分析和機器學習添加到他們的系統中，或者正在努力趕上已經這樣做的競爭對手。
Botezatu說：「機器學習演算法每天都會在大量惡意文件中進行多次訓練。質量保證運行在已知的良好文件上，以最大限度地減少誤報。」
供應商並不是唯一收集信息虛擬海洋的人。
在組織內部，數據中心運營商正在從本地和雲計算基礎設施收集數據饋送，以查找可疑文件、行為和通信。
Botezatu說：「事件關聯技術將攻擊的不同組件組合在一起以阻止其冷卻。」文件信譽系統會考慮客戶池中存在多少個應用程序正在運行的實例，以了解該應用程序具有多大的惡意可能性。
沒有存儲和分析大量信息的能力，這些都不可能實現，並且可以實時進行。
「大數據為網路安全世界提供動力。」他說，「關於如何保護大數據的知識方面，沒有垂直行業像我們這樣享有特權。」
這是至關重要的，因為安全事件的范圍越來越大。
據網路安全廠商Gemanto公司在今年4月發布的報告顯示，去年有26億條記錄被突破，這一數字首次突破20億，比上一年增長88％。平均每天超過700萬條記錄。
更加令人擔憂的是，根據最新的Verizon數據泄露調查報告，在大多數違規情況下，系統受損的時間以分鍾為單位進行測量，並在數小時內進行泄漏。
這將人們帶入了網路安全領域的下一個大數據即將產生影響的領域：事件響應。
隨著越來越多的數據收集的不僅僅是攻擊，還涉及到數據中心如何應對這些攻擊，安全行業正在開始創建自動化劇本，以便組織能夠對攻擊進行即時和智能的響應。
沒有這種規模的公司要麼必須等到收集足夠的數據才能使分析有用或與同行分享他們的劇本。
企業需要留意供應商在這個領域的出現，他們不僅可以幫助數據中心將事件響應劇本集中在一起並實現自動化，還可以將它們收集到一個中心位置，在那裡他們可以對響應進行分析，找出最好的策略，然後將這些知識添加到他們的推薦引擎中。
6. 如何正確使用網路及網路安全教育
切實加強對學生的網路安全知識教育，要求各教學系部按照國家課程方案的要求，積極開設計算機網路課程，讓學生掌握必要的計算機網路知識。
進一步深入開展《全國青少年網路文明公約》學習宣傳活動。教育學生要善於網上學習，不瀏覽不良信息。
加強電子閱覽室、多媒體教室、計算機房等學生上網場所的管理，防止反動、色情、暴力等不健康的內容危害學生，引導學生正確對待網路，文明上網。
加強網路文明、網路安全建設和管理。採取各種有效措施，提高青少年學生分辨是非的能力、網路道德水平和自律意識，以及在網路環境下防範傷害、自我保護的能力。。
7. 考研 大數據與網路安全 專業書
計算機 數字媒體技術 軟體工程啊 北京郵電 華中科大 北航 哈工大 北理工 電子科大 西安電子 這些難度大 武漢理工 華南理工 合肥工業 南理工 北交大 等211大學
8. 大數據應用工程師與智能網路安全工程師哪個專業會更好點
這個還是要看你未來的規劃、個人興趣點以及職業發展方向。
大數據和網路安全這兩個專業同屬於計算機專業大類，顧名思義，一個偏向於大數據演算法，也就是大量數據的分析方法，主要是數學研究方向，網路安全會學習一些諸如密碼學、網路防禦方面的課程，但是從本科就業來說，差別不大，計算機軟硬體方面的課程都會涉及。如果未來從事這些不同的方向，需要詳細了解各方向的研究內容，學科思維。
大數據現在就業率和待遇都非常好，比較推薦。
9. 大數據專業 與網路安全專業 相通嗎
不是一個方向，大數據分析用資料庫的東西會多，但網路安全應該不是