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首先，从字面意思上看，计算机大数据比动态数学更好理解，跟计算机、大数据这样的名称关联，听起来既高大上，也符合当下的主流名词
。相比之下，动态数学，听起来似乎就抽象了一些，虽然应用数学的领域还算比较宽，但一般人也很难理解动态数学跟什么行业或者工作有关。其次，我们可以搜索一下，以招聘为切入口，看下相关信息：搜索结果很明显，计算机大数据的结果要比动态数学清楚，搜索引擎的招聘也有录入相关职位。
第三，我们从学科方向上看：计算机大数据的方向定位很准确，就是利用计算机处理数据相关的工作，可以应用到智能制造、金融模型、无人驾驶等各个行业，方向很清晰。态系数学从相关的资料和专业描述上看，依然比较模糊，例如处理动态系统长期的量化特性及研究基本运动方程系统，包括卫星运动方程，电路特性分析等。也许可以这样理解，动态数学是应用数学的重要分支，专业深度不容置疑，但应用的面相对窄，更偏向科研。工具化的学科，在技术全面市场化前期，就业的普适性可能就不如计算机大数据广
。以上是笔者的一些个人建议，仅供参考。
希望笔者的回答，对你有所帮助，欢迎在文末留言和评论；关注【思考大学】，让我们一起思考和探讨。如果觉得好，请点个赞，谢谢O(∩_∩)O~你的认可，是我们努力的方向！以上内容由考研网友：进崟跨境发布
从目前看大数据方向比较热门，大数据目前就业前景比较好
1、大数据人才需求及现状分析随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。未来三至五年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。到2020年，企业基于大数据计算分析存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国需要更多的数据人才。
目前各大招聘网站的岗位需求 前程无忧大数据岗位搜索，大概3万个职位满足条件；智联招聘大数据岗位搜索，共3万个职位满足条件；猎聘网大数据岗位搜索，共2000个职位满足条件；
2、大数据开发就业方向
大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，主要对口以下方向
方向❶：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等； 方向❷：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； 方向❸：大数据运维工程师等，大数据开发这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。以上内容由考研网友：雪李涵湘发布
从学科课程相似度以及人才培养方式分析，数学、统计学与计算机科学与技术三者相比，计算机科学与技术的专业课程以及教学方式更贴近数据科学与大数据技术专业;从具体的行业人才需求以及就业方向上看，计算机科学与技术在数据分析与挖掘的岗位技能需求和就业岗位分布更接近，最贴近数据分析与挖掘类工作的专业属于近几年兴起的“数据科学与大数据技术”专业。
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管理科学与工程学科是综合运用系统科学、管理科学、数学、经济和行为科学及工程方法，结合信息技术研究解决社会、经济、工程等方面的管理问题的一门学科。管理科学与工程的就业方向主要从事运用先进的管理思想、办法、组织的技术以及数学和计算机模型对运营管理、组织管理和技术管理存在的问题开展分析、决策和组织实施的工作。
这个专业顾名思义，是管理与实际就业方向交叉的一门学科，其带有典型的理工科属性，所以这个专业非常适合原来学的是工科专业的同学跨考，很多同学如果不喜欢自己的专业，想要跨考到管理类专业来，但又完全放弃原专业会很可惜，那么你可以考虑管理科学与工程这个专业。从长远看，现在技术更新速度很快，比如现在火热的计算机专业，3到5年技术就会更新一次，要时刻学习跟上行业发展，所以很多人到了力不从心的中年阶段就会考虑转管理岗，那么管理科学与工程专业的研究生，既懂基础技术又懂管理，从长远看发展前景是非常不错的。运作管理与质量管理、项目管理与工业工程、可靠性与质量管理、工程管理、战略管理与决策分析、建筑管理现代化等方向都是典型的工科和管理学的结合，具备一定的工科背景或者有工科学习兴趣的学生选择管理工程往往能够在研究生阶段入鱼得水。如果本科专业是建筑、土木、电子、计算机的考生具有很强的竞争优势，复试相比于其他跨考考生会加分！
报考的同学要注意2点
1、管理科学与工程，大多数学校是在管理学的一级学科招生（学科代码1201），还有少部分学校是在工学类的一级学科招生（学科代码0871），所以国家线也不一样哦！有的学校则在不同学院两个方向都招生，所以毕业证书分为工学硕士或管理学硕士。
2、高校的偏重点却有很大的差别，有工业管理、工程项目管理、物流管理、科技管理……基本覆盖了现在所有的工科管理领域。总之，涉及用管理学的研究方法解决实际生产问题而产生的所有学科方向，都可以纳入这个学科名下。因此，这个学科特别强调考生各自的专业背景，考生要去甄别所报考院校该学科的侧重点、行业背景等因素。
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从目前来说，大数据的应用越来越多，就业趋势发展的很快。但是大数据的体系、理论基础、应用模式还没有真正建立起来，不排除昙花一现的可能性。如果追求稳妥，应用类数学以后的适用性更宽一些。
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