现在来看当然是大数据有前途，况且网络安全还比大数据难学。所以还是大数据好一些。
行业需求：不同行业对专业需求也不同。网络安全大数据可以在金融、互联网、电商等行业中发挥作用；而IT则可以在软件、电子、通信等行业中就业。就业前景也需要结合不同行业的需求来考虑。
这四个专业都比较不错。移动通信和网络安全是比较传统的专业，时间较久，专业学科体系都比较完善，毕业后的就业方向已经确定。而物联网和大数据这两个专业是现在比较流行的趋势，随着技术的不断进步，衍生出的新兴专业，学科建设正在逐渐完善的阶段，就业前景很好。
网络信息与安全和数据挖掘都是比较好就业的专业，具体情况根据就业城市不同另有区别。
总结来说，未来就业爆款专业主要集中在人工智能、大数据、虚拟现实与增强现实、生物科技、网络安全、环境科学与可持续发展、医疗健康科技、无人系统、新能源与可再生能源以及创意产业等领域。这些专业将在科技进步、社会发展和人们需求的推动下，成为就业市场的抢手方向。
人工智能：分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
处理数据，反过来也可以称之为数据处理，对于处理数据来说，首先要知道数据主要分结构化数据和非结构化数据。 面对大数据的多样性，在储存和处理这些大数据时，我们必须知道两个重要的技术，其分别为数据仓库技术、Hadoop。
人工智能主要有三个分支：基于规则的人工智能；无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；基于神经元网络的一种深度学习。大数据分为“结构化数据”与“非结构化数据”。
通过 YonSuite 的大数据分析功能，您可以深入了解企业的财务状况，识别潜在的财务问题，为企业的经营决策提供有力的支持。2）？？ 人工智能预测：YonSuite 可以利用人工智能技术进行财务预测，包括收入预测、成本预测、利润预测等，为企业的经营决策提供有力的支持。
可视化分析 数据挖掘算法 预测性分析 语义引擎 .数据质量和数据管理 大数据分析的基础就是以上五个方面 方法/步骤 可视化分析。
但是大数据进行分析是利用人工智能，我们就可以深入剖析这个人的信息，他在人工智能面前是没有办法伪装的，因为他在电子设备上的一些表现都是他内心活动最直接的表达，所以会更加的准确。
想要数据安全，必须加强安全防护 优化传统网络安全技术：传统网络安全技术以加密技术、访问控制技术、防火墙技术、入侵检测技术、认证技术为主。
加强数据安全管理，实现数据的治理与清洗，从源头保证数据的一致性、准确性。首先升级基础服务器环境，建立多重防护、多级互联体系结构，确保大数据处理环境可信度。
加强员工培训和意识：提高员工的安全意识，教育他们如何正确使用和保护数据，以减少内部安全漏洞的风险。 定期备份和灾难恢复计划：定期备份重要数据，并建立灾难恢复计划，以便在数据遭受破坏或丢失时能够快速恢复。
大数据应用安全：除了防火墙、入侵监测、防病毒、防DDos、漏洞扫描等安全防护措施外，还应对账号统一管理，加强数据安全域管理，使原始数据不离开数据安全域，可有效防范内部人员盗取数据的风险。另外还应对手机号码、身份证号、家庭住址、年龄等敏感数据脱敏工作。
二）大数据信息泄露风险 大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。
数据在传输、存储和使用过程中可能面临安全威胁。制定全面的安全保障计划是预防潜在风险的关键。该计划应包括数据备份与恢复机制、加密技术在数据传输中的应用、具体的安全防范措施、灾难恢复计划以及紧急应对策略。 提升员工的安全意识 公司内部员工可能成为数据安全的潜在威胁。