网络安全学什么网络安全好就业吗？-创新互联

网络安全好就业吗？行业要求

岗位要求

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网络安全工程师、渗透测试工程师、安全评估工程师、安全架构师、战略规划、安全运维工程师、技术支持、安全信息法相关从业人员等

与流行的Java、PHP和软件进行比较测试项目中，网络安全是一项低竞争、好就业、面子和高薪的职业。

以西安电子科技大学网络与信息安全学院首批本科毕业生为例，他们大多去了360、腾讯、今日头条等公司以及一些国家相关事业单位，起薪在1.3万元至1.5万元左右。

这一行的薪水很诱人，但真正有技术和经验的人才却很少。据测算，到2019年，全球网络安全专业人才短缺将接近200万人，到2021年，更可能超过350万人，可以说是世界上供不应求的专业。

由于各政企机构对网络安全人才需求激增，现有的网络安全人才储备不足以满足相关岗位的实际技能需求。因此，大型企业普遍希望通过提高薪酬福利来吸引高素质人才。可以说，网络安全是It行业薪酬飞涨的领域之一。

大学专业选择网络安全或信息安全的话，就业会不会很累很辛苦？

作为IT行业的从业者和计算机专业的研究生导师，让我来回答这个问题。

首先，工作的努力程度直接关系到行业、具体企业和具体工作任务，但不一定与专业有关。当然，如果你在IT行业工作，大多数工作都很辛苦。

安全相关专业是计算机相关专业的热门专业之一。一方面，在当前的大数据时代，网络安全变得越来越重要。另一方面，未来网络安全将涉及越来越多的领域，工作岗位也将越来越多。近年来，保障类研究生就业形势显示，总体就业薪酬和岗位水平都比较高，保障类领域的人才缺口也比较大。虽然对安全相关工作的需求没有对发展工作的需求大，但对工作的竞争并不激烈。

目前，网络安全专业的就业渠道相对集中在三个领域，一是互联网企业；二是通信企业；三是金融企业（机构）。此外，许多管理机构还需要大量的网络安全专业人才。一般来说，互联网企业的工作强度往往较高，但在从事网络安全岗位的互联网企业中，他们会积累很多经验，不断提高自己的技术能力。

网络安全也分为应用导向岗位和研发岗位。应用型岗位的工作强度往往很高，但工作难度往往不是很高。在大多数情况下，工具将用于解决问题。与应用级岗位相比，研发级岗位难度更大，这些岗位的任务往往集中在安全产品的研发或安全解决方案的设计上。目前，本科生多从事应用级岗位，研究生多从事研发级岗位。

网络安全现在就业怎么样，适合学习吗？

网络安全的前景非常好。未来世界将进入智能化时代，因此网络安全显得尤为重要。

网络安全就业前景？

网络安全技术的应用方向主要是计算机网络公司、软件行业、科研部门等，具体工作是安全系统的研究、设计、开发和管理。或从事日常网络管理与维护、网站设计与开发、网络数据库应用与维护、或信息安全产品销售与服务。

软测好就业还是网络安全？

作为一名it从业者，让我来回答这个问题。

首先，从目前IT行业的岗位需求来看，测试岗位对人才的需求较大，但从岗位附加值来看，网络安全岗位的附加值较高。

软件测试岗位在总体规模上对人才的需求比较大，而软件测试岗位对从业人员的知识基础要求相对较低，因此很多非计算机专业的毕业生，往往通过学习软件测试技术进入IT行业。与软件测试类岗位相比，网络安全类岗位对人才的需求略显不足，且对从业人员的要求相对较高，非计算机相关专业的毕业生也很难从事网络安全类岗位。

从知识结构来看，软件测试岗位的初级从业人员需要具备三个基本知识，一是操作系统知识；二是数据库知识；三是软件测试工具。虽然软件测试岗位对从业人员的知识库要求不高，但软件测试岗位涉及的知识面广，因此软件测试人员也需要有较强的学习能力。另外，软件测试人员在工作过程中需要经常与技术人员进行沟通，因此沟通能力对软件测试人员来说也是非常重要的。由于软件测试工作通常不需要面对复杂的编程任务，所以很多学生更愿意从事软件测试工作。

网络安全岗位涉及的知识结构比较复杂。它不仅需要有扎实的网络知识库，还需要掌握存储和编程的知识。此外，网络安全工程师还需要及时掌握最新的网络安全技术，以应对技术升级迭代带来的安全风险。如果想在网络安全领域走得更远，建议读研究生，这样不仅能提高自己的技术能力，还能开辟更多的就业渠道。

java、web、大数据、网络安全就业环境有好吗？至少需要什么学历？

Java大数据的使用环境、大数据安全和网络安全都非常好，因为在中国有很多应用场景

比如在城市环保方面，我们先把海量数据实时采集到云端，然后实时分析雾和污染的特点，并实现报警等功能。这就是数据分析，涉及大数据、云存储、人工智能（机器学习）、物联网等学科。我们说现在很多企业的数据采集和存储过程都非常好，海量数据还不够，它是一种资产，涉及到大数据安全和网络安全。

我们应该努力使大数据产生价值，这将产生大量的大数据工作。例如，电子商务网站和电信用户每天都会产生大量的用户数据。然后通过这些数据分析用户行为（购买行为、支付行为、点击行为、收款行为等），从而达到精准营销的效果。

现在，基于新时代的数据分析需要大量的专业研发人员来做，各行各业都需要数据分析，比如互联网（比如商品推荐系统）。因此，基于大数据、云计算和人工智能时代的数据分析无论是高校还是企业都有着强烈的需求。总之，数据分析涉及的领域太多。

该行业需要理工学士或以上学位，或高价值资格证书。

密切关注大数据与人工智能的交流，看高新技术的最新发展！

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