1.大數據方向:大數據方向主要是管理和處理海量數據。傳統的數據處理模式在大數據面前因為處理時間冗長而毫無意義，所以需要新的算法和處理模式來處理復雜的數據，大數據方向的入門門檻比較高。
但隨著之前算法的成熟，門檻逐漸降低，就業形勢相對優異，大數據與雲計算技術結合的上下限較高，其學習難度不低。
2.人工智能方向:人工智能方向更多的是在理論探索上，真正實現的技術其實比較少，這也導致了它相對於普通人來說門檻極高，下限較低，但是它的下屬技術如NLP、機器學習、文本識別、圖像識別等技術還是有很好的前景的，而且這方面的技術專業需求非常廣泛，不僅僅是技術、數學、離散知識等必要科目。
對於新手來說，友好度較低，職業前景方面，傾向於算法分析架構，前景不錯。
3.傳統計算機方向:互聯網公司的高分紅無疑給純軟件方向帶來了紅利。但隨著低端人才的飽和，互聯網的高薪逐漸偏向真正的技術人才。傳統的計算機方向也能獲得不錯的前景。只有根據個人興趣選擇相關方向，才能有更好的動力前進，實現目標。
擴展數據:
信息安全專業考研方向具體到大學學習，研究方向和側重點差異較大。值得註意的是，除了信息安全基礎專業，還有與文科、理工科交叉的專業。
比如計算機專業和文科、文科交叉:計算機藝術設計專業、網頁設計專業、影視動畫設計專業、環境藝術設計專業等。
與理工科交叉的專業有:數學與應用數學、自動化、信息與計算科學、通信工程等等。可見計算機專業的學習內容非常廣泛，計算機的應用也在不斷產生新的專業，專業前景也不錯。
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