大专学云计算很扯淡吗，未来有哪些行业会是暴利行业？
一说起“暴利”两个字相信很多人都是比较心动的，毕竟生活在一个处处都要用钱的社会，为了提高生活的品质，创业致富似乎成为了很多人的不二之选。我们先说一下什么是暴利？暴利是指生产者、经营者用不正当手段获取超过合理利润幅度的行为。但是其具体界限和认定通常由有权机构（物价部门、法院等）认定。但普通消费者认为超过50%、甚至超过100%足以视为暴利。
比起细水长流的来赚钱，大多数人都应该更倾向于暴利赚钱，所以选对暴利行业很重要，十大暴利行业你知道么？途上小编推荐给大家。
十大暴利行业一：地产
从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山。随着国家一系列宏观调控政策的出台，2011年全国各地的房价开始松动，但房地产的暴利时代并没有终结。
十大暴利行业二：药品行业
根据药品零售价格与生产成本之比，众多药品的零售价在生产成本的3倍以上，将药品列入全球十大暴利行业排行榜中的第二位， 似乎是一点也不冤。药品价格高，对于医药企业而言是虚的，大部分的差价没有归入生产企业利润账户。
十大暴利行业三：美容整形行业
美容整形业也是绝对暴利的存在。像隆鼻这样一些小手术，三分钟就能完成一个漂亮的鼻子，付出的却是近万元的手术费用。
十大暴利行业四：幼儿教育和成人在职教育行业
孩子的教育成了很多中国家庭最大的一项消费支出。望子成龙的家长们，不得不为孩子的未来，对各种乱收费埋单。从幼儿园开始，为了不让孩子输在起跑线上，家长们就不得不给一些高级幼儿园交纳上万元的赞助费。而在中小学阶段，重点中学的择校费则高达几万元。招生录取时有捐资助学费、提档费、查卷费等;新生入学时有择校费、建校费、复读费、借读费等;离校毕业时有就业指导服务费、派遣费、信息费、毕业证书费等。而在成人教育方面， 大学生就业难重新回炉，白领充电，给成人教育市场带来了商机。
十大暴利行业五：眼镜制造业
数据表明，中国3.2亿老人有百分之九十都需要眼镜，2000万在校生中有百分之八十需要眼镜。并且眼镜的损坏率很高。5000万的年销售量，百分之十的年增额，产生了巨大的市场。
十大暴利行业六：新能源行业
从本质上讲，石油天然气是祖先留给全人类的财富，但由于种种原因，该行业只有少数的几家大公司在做。打个洞，把地下的油抽出来就能卖钱，这样的好事给谁都能让它成为亿万富翁，大家去看看中东就清楚了。
十大暴利行业七：医药、保健品行业
据一位业内人士透露，一个出厂价12元钱的药，销售价是40，那么差价28元钱里，流通成本大概要7元到15元，而所谓的“流通成本”绝大部分是回扣，也就是说，回扣占药价的30%到40%。在药价虚高的声讨声中，一些平价药房在全国遍地开花。有的平价药房以“比核定零售价平均低45%”的价格销售。但是，即使降价45%，仍能有利可图，可以想象医药零售业的暴利程度。另外，随着中国人知识水平和支出水平的提高，对健康越来越关心，近几年来保健品市场看好，特别在逢年过节时，保健品销量猛增。
十大暴利行业八：网络游戏行业
其主要原 因在于，一方面厂商只需对网络游戏进行维护与升级管理，无需厂房、仓储与制造，很大程度上节约了成本。另一方面，网络游戏由于游戏编码存储在一个安全系数 很高的服务器上，由专业的机构负责管理，使之与其他产品，特别是单机版游戏相比，大大减少了外界的可复制性——盗版。因此各大游戏厂商才趋之若鹜。
十大暴利行业九：婴幼儿用品行业
婴幼儿用品市场究竟有多大-据第五次人口普查公布的统计公告，中国每年重生婴儿1600万，0-3岁的婴幼儿约6900万，其中乡村0-3岁的婴幼儿数量超越1000万，相当于澳大利亚的人口总和。
从市场资料剖析得知;婴幼儿用品市场每年将超越1000亿元的市场范围。一个家庭只需一个孩子，孩子是家庭消耗的轴心，且家长们在为婴幼儿选择衣物、玩具等商品时，特殊注重商品的平安性、教育性和特性化，这就使得家长们把目光自然盯在了婴幼儿用品的专卖店或其大商场的专柜上。
由于，一些质量优秀、价位适中的品牌儿童用品的专卖店运营方式，将成为未来婴幼儿用品市场的主流。
十大暴利行业十：金融行业
在中国，由于金融业的相对垄断性，直接导致金融业的暴利。在申银万国的行业分类中，金融业类上市公司过去十年平均净资产收益率高达14.46%。这并奇怪，大家去看看银行的存贷利息差，全世界恐怕没有几个国家超过中国。
以上就是未来的十大暴力行业 ...
物联网大数据云计算和人工智能之间的关系是怎样的？
人工智能、大数据、物联网以及云计算，彼此之间存在着千丝万缕的“亲缘”关系！半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－time observation）找出对于未来预测性的洞察（predictive insights）。如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现，比如刷脸支付已经在来的路上了！先以人工智能为例，抛弃其他任何，也便不会有今天大红大紫的人工智能！
不得不说的人工智能背后的基石：大数据
大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。简单而言何为大数据？虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。但是，这个说法并不准确！“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能！没有人工智能的物联网：没大戏
而物流网又让人工智能：更准确
物联网：英文名为Internet of Things，可以简单地理解为物物相连的互联网，正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。在未来，虚拟世界的一切将真正实现物理化！物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界，物联网将会把两个世界融为一体。物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等等！人工智能背后强大的助推器：云计算
云计算（详情参阅之前回答：什么是云计算？）是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云）云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！而反之，人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！人工智能也好、大数据也好、物联网及云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！组合拳出击才更有力量：给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！
为什么有些人不建议普通一本考计算机专业？
作为一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。
首先，普通一本的计算机专业依然是值得选择的，而且在当前的大数据、智能化时代背景下，学习计算机相关专业会有较好的就业前景和发展空间。
之所以一部分人不建议选择普通本科院校的计算机专业，原因主要集中在三点，其一是普通本科院校的资源整合能力相对重点院校要差一些，而计算机相关专业对于教育资源的要求又相对比较高，所以在普通高校学习计算机专业有一定的劣势；其二是从就业的角度出发，普通本科院校在就业上与重点高校相比也有一定的劣势；其三是计算机相关专业比较辛苦，需要学习的知识量比较大，对于学生的学习能力有较高的要求。
随着大数据、云计算等技术体系的逐渐成熟，未来IT行业内不仅需要大量的研发型人才，也同样需要大量的技能型人才和应用型人才，这些人才同样有较多的发展机会，所以从就业的角度出发，即使选择普通本科高校的计算机专业，依然会有一个较好的就业机会。目前IT行业内有大量的技术人员都是出自普通本科高校的，而且这其中有不少人也发展的非常好，所以如果对于计算机技术比较感兴趣，普通本科高校也是完全可以选择的。
最后，对于普通本科高校的计算机专业学生来说，如果想进一步提升自身的职场竞争力，也可以通过读研来实现，读研也是再次选择高校的机会，可以选择一个资源整合能力更强的高校。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
大学生考研有用吗？
先说说几个行业招聘情况，医学招聘除了中年人具有高级职称的可以不看学历外，金融行业基本上都是要求硕士以上学历，政府部门招聘高学历优先录用。
有人说，能力比学历重要。年代不同，起点不同，有什么好比的！你大学刚刚毕业，我们已过不惑之年，我们那一辈人上过大学的非常少，读过研究生的更是如凤毛麟角，经过二十多年的的拼搏，没成功的绝不是因为学历的问题。尽管不少中年人说学历不重要，但几乎都把孩子送入大学，甚至送出国去留学。自己还会名校花几万至几十万学EMBA或在长江学院、清华北大学习一下弄个“文凭”。
大学生同学与同龄人或同班同学比，如同时毕业找工作，你211或985的本科，他是同校的硕士研究生，都去一家世界500强企业应聘试试；如果你们都是学医学或金融的，还是去同一家顶级医院应聘试试。这样的比较才有意义，和你不对等的人去比，人家是30年前的初中文化，今天成功并不是说这30年他没有学习，仍然停留在初中水平。
高学历意味着高起点工资、高起点的职位。前年一个朋友说到她的儿子，金融博士毕业，到深圳应聘入职年薪百万，自豪的的表情常挂在她脸上；我的一个侄女，金融硕士毕业报考政府公务员，年薪也有十几万。如果换成本科，差距就不是一点点了。在很多城市都规定了最低工资标准，我们都很清楚，那不是针对高学历规定的，随便哪家公司也不会把研究生工资定得与本科生一样高，除非这研究生不懂行情。
学历是块敲门砖，没有它你就难进门，先别谈能力，进门后再谈能力问题。所以，考研是有用的。但是不能在打游戏或恋爱中混两年。
学习云计算？
云计算是一种基于互联网的计算方式，要实现云计算则需要一整套的技术架构去实施，包括网络、服务器、存储、虚拟化等等。云计算目前分为公有云和私有云。两者的区别只是提供的服务的对象不同，一个是企业内部使用，一个则是面向公众。目前企业中的私有云都是通过虚拟化来实现的，建议你可以了解一下虚拟化行业的前景和发展。
虚拟化目前分为服务器虚拟化（以VMware为代表）、桌面虚拟化（思杰要比vmware的优势要大）、应用虚拟化（以思杰为代表）。
学习虚拟化需要的基础：
1. 操作系统，懂得Windows操作系统（Windows Server 2008、Windows Server 2003、Windows 7、Windows XP）的安装和基本操作、懂得AD域角色的安装和管理、懂得组策略的配置和管理
2. 数据库的安装和使用（SQL Server）
3. 存储的基础知识（磁盘性能、RAID、IOPS、文件系统、FC SAN、iSCSI、NAS等）、光纤交换机的使用、使用Open-E管理存储
4.网络的基础知识（IP地址规划、VLAN、Trunk、STP、Etherchannel）
所有计算机入门都一样：计算机网络，操作系统原理，计算机组成原理，数据库原理，数据结构，这几门先好好看，慢慢琢磨，先有个感性的认识再慢慢深入。
运维要学的可以分为4个阶段：
基础，Linux基础和网络基础，包括基本命令的使用，Linux系统的基本结构原理，系统管理，磁盘管理，raid阵列，常见的故障拍错,系统性能的监控调优，网络方面除了学好网络基本原理还要深入tcp/ip http 等；
深入，基本的服务的搭建和配置，例如Apache，nginx，bind，DHCP FTP等，还有shell脚本一定要会，有能力一定要学Python；
进阶，一些集群的搭建，负载均衡，高可用,数据库，常见的自动化运维工具和监控的使用等，集群高可用比如lvs,keepalived,heartbeat,brdb,memcached,然后MySQL数据库一定要会，常见的MySQL集群什么的也要会，自动化运维工具有：puppet,ansible,saltstack，监控工具有：zabbix,nagios。
高级，就是虚拟化技术，比如VMware,xvm,xen，还有目前非常火的docker可以试试。
至于学习方面，还是强烈建议先好好看完这几本书：计算机网络，操作系统原理，计算机组成原理，数据库原理。这样的话，到后面不至于很多概念不清楚然后自己陷入其中，大千世界万变不离其宗。
然后就是在win平台上用VMware或者virtualbox搭建Linux系统，从最基本的Linux知识开始学，也可以找网上的视频教程。扎扎实实学好基础，在慢慢学高级的内容。
最后还是强烈建议：不会编程的运维不是好程序猿，一定要学好shell编程，一定要学会Python，数据结构块内容也一定要会些。
