1、广播电视工程专业方向：数字电视技术、数字影视制作技术、网络视音频技术，多媒体技术。
2、广播电视工程专业简介广播电视工程专业主要学习广播电视技术、多媒体技术以及相关基础理论等方面的知识。主要是以视音频技术为核心，并与计算机科学、通信技术、网络技术、视听艺术等学科融合的复合型专业，重点培养广播电视行业所需要的高素质综合型专业技术人才。
3、广播电视工程专业主要学习广播电视技术、多媒体技术以及相关基础理论等方面的知识，能在广播电视系统和相关部门从事设备维护、使用和管理等方面的基本能力。
4、主干课程 该专业主要学习广播电视技术、多媒体技术以及相关基础理论等方面的知识，能在广播电视系统和相关部门从事设备维护、使用和管理等方面的基本能力。
网络与新媒体、以及大数据管理与应用都是当今信息时代中非常重要的领域，它们在不同方面都发挥着关键作用。无法说哪个更好，因为它们服务的目标和应用范围不同，各自具有独特的优势和挑战。网络与新媒体：网络和新媒体的主要优势在于实现信息传播的全球化和即时性。
这两个专业哪个好，其实并不分上下，俗话说兴趣是最好的老师，要看您具体喜欢那方面发展，网络与新媒体是个新兴的专业 但就业前景和大数据不相上下。
比如，网络与新媒体专业和大数据管理与应用，这两个专业基本上都和大数据有关，就业前景也不相上下。但是大数据主要学的JAVA等一些编程语言，而网络新媒体专业学的东西比较广，涉猎的比较广泛。如果你以后想多点选择，建议你选我们这个专业。
网络与新媒体属于新媒体、营销运营领域，而大数据技术属于开发领域，更偏编程。
沈阳工学院王牌专业排名，排名前十的分别是：学前教育、网络与新媒体、会计学、电气工程及其自动化、人力资源管理、物流管理、智能制造工程、大数据管理与应用、金融学、工商管理。
个人认为是数据科学，数据科学是数学的一个分支，学起来晦涩难懂，且枯燥乏味。并且，你学数据科学很多时候为了做实验还必须会使用大数据技术和matlab等开发。
大数据的研究方向有很多， 数据存储和管理：包括数据存储系统的设计、优化和实现，和数据管理策略的制定。 数据分析和处理：包括大数据分析算法的设计与实现，和数据处理技术的利用。 数据安全和隐私保护：包括数据加密技术、数据安全策略的制定和数据隐私保护的实现。
大数据的研究方向主要有以下几个： 大数据管理与处理技术 这一研究方向主要关注大数据的存储、处理、分析和优化。随着数据量的不断增长，如何高效地对大数据进行管理和处理成为了研究的重点。这包括数据的存储架构、分布式计算框架、数据流程管理以及数据质量保障等方面。
大数据的方向主要有以下几个： 大数据挖掘与分析 大数据挖掘与分析是大数据领域最核心的方向之一。通过对海量数据进行深度挖掘，提取出有价值的信息，再经过详细的分析，为企业或组织的决策提供重要依据。数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、序列挖掘等。
计算机科学专业。计算机科学是大数据领域的基础学科，涵盖了大数据处理、分析和应用等方面的知识。在这个专业方向，研究生可以学习大数据相关的算法、编程语言和工具，以及如何处理大规模数据集。 数据分析专业。数据分析是大数据领域中的重要分支，主要研究如何从大规模数据中提取有用信息。
大数据工程：主要研究大数据的存储、处理、分析与应用技术，以高效地组织、存储和访问海量数据。人工智能与数据科学：主要研究人工智能算法在大数据分析中的应用，如何通过人工智能技术提升大数据分析的效率和准确性。
大数据安全方向。当我们在用大数据分析和数据挖掘获取商业价值的时候，黑客很可能在向我们攻击，收集有用的信息。因此，大数据的安全一直是企业和学术界非常关注的研究方向。通过文件访问控制来限制呈现对数据的操作、基础设备加密、匿名化保护技术和加密保护等技术正在最大程度的保护数据安全。
1、大数据处理技术有以下内容：数据挖掘技术 数据挖掘技术是大数据处理的核心技术之一。通过对海量数据的分析，挖掘出有价值的信息，为决策提供科学依据。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等。云计算技术 云计算技术在大数据处理中发挥着重要作用。
2、分布式处理技术 分布式处理技术使得多台计算机通过网络连接，共同完成信息处理任务。这种技术能够将数据和计算任务分散到不同的地点和设备上，提高处理效率。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。
3、大数据分析技术有以下内容：数据挖掘技术 数据挖掘是大数据分析中最关键的技术之一，它通过数据分析工具和算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的模式、规律和趋势。数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
据前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示，大数据对传媒业产生了革命性的影响，其实，不仅传媒行业会受到大数据带来的影响，大数据也对传媒学术研究产生巨大的冲击和挑战。
随着大数据、云计算等技术不断发展，媒体融合将进一步深化信息将更加丰富更加快捷地传播。技术不断进步，信息传播手段也在不断进步和发展，新的传播媒介和手段出现，融媒体就不再是一个概念，而是一种常态。新媒体的传播手段已经成熟并呈现出多样化的传播特点。
社会交往和人际关系的改变：社交媒体的流行使得人们的交流方式更加便捷，但同时也带来了信息真实性和网络安全的挑战。智能机器人的出现也正在成为人类社会的一部分，对个人生活和社会结构产生深远影响。 综上所述，大数据和人工智能推动下的网络发展，既带来了众多挑战，也创造了新的机遇。
G时代的高速率、低延迟、大容量等特点带来了传播的变化，这也是相关部门舆论处理和舆论引导工作面临的前所未有的挑战（众辉科技， Alphainfo，硕智库，大数据，网络舆论，舆论爆发，监测系统）。 首先，5G时代对舆论应对时效性提出了更高的要求。 2016年8月，国务院办公厅发布《关于进一步应对政府事务公开工作的通知》。
社会安全问题。中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。个人隐私。人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。
1、大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
2、大数据的关键技术支持包括： 分布式处理技术：分布式处理技术通过将多台计算机通过网络连接起来，实现地理位置不同、功能不同或数据不同的系统协同工作。这种技术能够有效处理大规模数据集，例如Hadoop就是一种流行的分布式处理框架。
3、大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。
4、大数据包含的技术有：云计算技术、数据挖掘技术、数据集成技术、分布式处理技术、数据实时分析技术等。云计算技术 云计算是大数据技术的重要支撑。云计算可以将数据存储、处理和分析任务分布到大量的分布式计算机上，以此达到数据处理的超大规模性和快速性。
5、大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据采集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、以及数据展示等方面。