數據和智能信息哪個專業好

① 計算機科學與技術、人工智慧和大數據哪個專業好（對女生來說）

計算機科學與技術，人工智慧和大數據哪一個專業適合女生？

說實話，只要是數學，物理好的，這幾個專業都適合女生就業《 關鍵問題是，就業環境中，存在的女性就業歧視 》

這幾個專業屬於熱門專業，除了計算機科學與技術相對成熟外， 人工智慧和大數據 是新興專業，並不是太成熟，還是在摸索階段，需要解決的問題還不少。

從女性就業上看，這幾個專業從理論上對女性不太有好，至少是工作強度上，我們在人工智慧方面占據絕對的位置，但是我們不否認我們的有利是靠 996完成的， 高強度的工作時間，確實不適合，不值得女性去拼搏，《 特別是女性到了婚姻階段，企業往往會找一些沒有道理的道理，來解決女性工作問題 》

當然我們也不能一概而論，在這些專業中女性期待成績的也不佔少數，只要你能適應高強度的工作壓力，應該比男性更容易取得成績。

其實在計算機科學技術專業中，適合女性的是網路安全。

這三個都是非常熱門的專業，根據2019年教育部公布的數據——在新增備案專業中新增最多的就是「數據科學與大數據技術」，全國共有196所高校爭相開設。其次是人工智慧類專業：機器人工程、智能科學與技術、智能製造工程。新增最多的審批專業是「人工智慧」專業，全國共有35所985大學獲得審批「人工智慧」專業首批建設資格。

計算機科學與基礎是一門研究計算機的專業。專業涉及面非常的廣，涉及到了計算機軟體，硬體，資料庫，操作系統，軟體工程等。如果將來打算考研往人工智慧大數據方向發展，我們建議在本科的時候，可以學計算機科學技術。

人工智慧專業可以理解為先要機器學習人類的語言、行為，再進行模仿為人類進行服務。目前開設的高校並不是很多，多為985工程重點院校，專業橫跨計算機、自動化、心理學、數學等學科。

大數據專業是計算機科學與技術跟數學、統計學的交叉學科，專業也會涉及到人工智慧的相關課程。要求對於資料庫，程序設計，計算機網路有足夠了解，同時對於數學的要求極高。

目前在這些專業裡面男女比例是比較失衡的，甚至有的專業會出現「和尚班」，沒有一個女生。如果女生從小對於計算機電子信息這一塊比較感興趣，那麼選擇了相關專業之後，將來就業的時候也會有一定的優勢。從團隊建設的角度來講在一些知名企業裡面也願意招收一些女生。

從三個專業來看，個人會推薦女生往大數據方向學習。但是大數據專業對於計算機和數學的要求非常高。本科階段，能夠把基礎學科學的扎實，這是最為重要的。考研就是對於職業生涯方向進行再一次的調整，熱門方向相應的門檻也會比較高一些。

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中國女性，有韌性，勤勞，聰明，善良，美麗，是世界上最偉大的女性，沒有之一！三個方向都適合中國女性，尤其是喜歡數學的中國女性！計算機最後發展的瓶頸在於數學！計算機科學與技術是基礎需要學習計算機原理，操作系統，數據結構，編程等！有了這個好的基礎，可以搞機器學習，深度學習，神經網路等，這是人工智慧的領域，人工智慧演算法需要大數據的訓練，才能形成相對穩定的預測模型！由此可見先學計算機科學與技術，其次是大數據，其次是人工智慧！當然可以只學計算機科學與技術，或者學前兩個，或者三個都學！我期待中國涌現出大量的計算機科學科學家！

人工智慧雖火，但眾多相關專業的研究人員都轉向人工智慧，競爭必激烈，從易就業易高薪的角度，人工智慧不是最佳選擇，再說你是女生，人工智慧更不適合，是因為工作強度的問題，建議搞計算機，將來做測試方向，相對輕松，薪水也不低

都可以，跟著你的心走就好了。

我簡單跟你說一下這兩者的不同吧。

1.計算機科學與技術 就是傳統的大學科，什麼都學，軟體、硬體、網路三個大方向，計算機組成原理，操作系統，代碼重構，C語言，C++，Java都是有的，不知道現在有沒有Python。

學這個可以系統性地了解一下計算機的東西，搞軟體也未必就接觸不到其他方向的東西了，起碼網路協議有時候還是非常重要的，搞大數據，那資料庫總得非常熟悉吧。

這個專業的好處就是全面，側重點在哪，主要想學什麼，自己定。

2.數據科學與大數據技術 是近些年新開的學科，主要學習內容是數學，統計，軟體三個方面的東西。除了計算機相關，還得學很多數學課程，統計的一些東西。

搞大數據其實也分好多場景和類別的，像是大數據開發工程師，那是妥妥的程序員，需要先學Java打好底子，然後學Hadoop搞大數據。還有些數據科學家是搞科研的，還有各種數據分析師，就是類似金融和各行各業的做分析的那些人才了，雖然也可能會用到編程的知識，但不一定是重點，也不一定都會學到什麼程度。怕是自己要多用點心，多努努力了。

3.人工智慧同理，女生與男生也同理。在編程這塊區別不大，不拼體力，主要看思維。

至於選擇哪個么，就看你是想系統性地學習一下計算機，打好基礎，還是想直接學大數據對口的相關東西了。或者人工智慧。

選計算機科學 就好好打基礎，自己分析查看以後做大數據開發需要用到的東西，把課程體系裡沒有的東西自己找資料來補上，自學，或者參加培訓，找人教，帶著做項目。

選大數據科學 就看看大數據都講什麼，自己想往哪個方向發展，看看企業，目標單位都要什麼技術。搞科研就多弄數學，編程就補計算機，統計就好好弄統計。想學好都是得自己下功夫的。

人工智慧也是同理。

不過211的學生嘛，挺優秀的了，自學能力OK的。知道怎麼做了，剩下的就去做就好了。

順便給你貼一下大數據的學習路徑吧，可能用得到。

如果需要學習線路圖或隨堂筆記的話，評論區給我回復111，找我就好了。

建議人工智慧，現在人工智慧人才十分稀缺，學這以後就業方便，收入高，而且要花的精力不會比另外兩個方向多很多

看樣子你是走不了研究路線的，建議計算機專業，做做產品設計、前端開發、項目測試及管理。人工智慧和大數據專業，不讀研讀博，不讀名校，打造不出核心競爭能力。

② 大數據和人工智慧那個好學，學那個比較好就業呢

選擇一門學科學習，我們不能從哪個好學開始，我們得從自身的興趣和技能優點出發，做一個客觀的決定。下面我們先好好捋一捋大數據和人工智慧的概念和研究方向。

1、大數據

大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。

2、人工智慧

人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。

3、大數據與人工智慧

大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。

目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智慧也會相對比較容易。人工智慧涉及的領域非常廣泛，工業、航天、商業都有應用，並且已經深入人們的生活，打開手機中的Cortana或者Siri，這就是AI的產物。

分析讓大量的數據有了價值，機器開始懂得用戶想要什麼，可以預測未來的天氣和球賽的比分，這種人工智慧與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。具體來說，很多過去只有人能做的事情，現在更多的情況下能夠通過機器實現，典型的例子包括語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬體性能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。

4、兩者的未來發展方向

聚焦新零售

在最近的大數據和人工智慧的應用熱潮中，幾乎沒有哪個領域像零售業這樣可以讓企業受益。無論是沃爾瑪還是當地的母嬰店，各地的企業似乎都在利用這些技術來降低管理費用，同時擴大業務范圍。例如，客服人員可能會被人工智慧助理徹底取代，但更重要的是，零售商可以通過人工智慧跟蹤他們的庫存，而消費者的興趣很快就會發生革命性的變化。隨著越來越多的零售商將大數據和人工智慧應用到他們的商業模式中，預計這個行業現在可以利用人力和機器的力量來獲得更多的利潤。

聊天機器人應用越來越廣泛

Facebook，Skype和Slack等公司都在其服務中添加了聊天機器人，他們對消費者來說非常有趣，包括法律幫助熱線，技術創新讓聊天機器人越來越智能。這意味著它們可以為人們解析法規，通過有效的診斷來指導患者。

如果大數據繼續以目前的高速度增長，那麼預計在日前使用的社交媒體平台上將會有應用更廣泛的聊天機器人。這可能比人們想像得還要快，這些由 人工智慧技術 驅動的機器人可能會更加有效地與人們聊天，人們甚至可能無法判斷是否正在與另一個人交談。

人工智慧和雲計算的結合

隨著越來越多的企業採用人工智慧解決方案以應對其業務困境，其中許多公司將尋求加強其IT基礎設施，並將業務轉向雲端。隨著大數據應用者的規模越來越大，人工智慧越來越成為一種主流，隨之而來的數據需求將給企業的本地伺服器帶來更大的負擔，這意味著他們需要在別處滿足他們的數據需求。

雲計算非常適合幫助滿足和管理這些不斷增長的需求，因為內部部署的伺服器和數據管理對於企業來說變得過於混亂並且成本高昂。

更加智能的市場營銷

市場營銷是利用大數據的力量革命化的關鍵領域之一，通過梳理大量的數據，企業能夠比以往任何時候都更准確地針對特定的消費者，將廣告和交易直接發送到潛在消費者的郵箱或家門口。

隨著越來越多的公司試圖利用自動演算法來分類數據以找到潛在的客戶，人工智慧領域將受益於行業投資的增加。而實時定位可以為正確使用的公司帶來20%以上的銷售機會，這意味著採用人工智慧可以獲得十分豐厚的利潤。

暗數據的新紀元

隨著大數據的增長，利用暗數據獲得商業成功的機會也將隨之增加。所謂的暗數據就是企業正常商業活動期間搜集，處理，存儲的數據。但這些數據通常無法用於諸如分析，商業關系或者是直接變現獲利等目的。對於並不熟悉人工智慧和數據管理領域的許多人來說，這種數據不斷被證明是有用的。暗數據可能難以讓人理解，但隨著越來越多的企業投資人工智慧，這些迷惑可能就會消散，並導致人們對正在進行的數據革命的熱情更高。

③ 人工智慧與大數據培訓就業哪個好

大數據和人工智慧都是現在熱門的IT行業，相比較大數據開發入門簡單一點，而人工智慧包含的知識很多。想學習大數據課程推薦選擇【達內教育】。該機構獨創TTS8、0教學系統，1v1督學，跟蹤式學習，有疑問隨時溝通。

1、大數據】和人工智慧是目前以及未來都非常有前途的行業。
2、大數據給予人工智慧足夠有價值的數據支持，人工智慧才之所以智能，所以相對於人工智慧，大數據的人才需求量更大一些，也就是說人工智慧只是大數據的一個應用方向。
3、大數據行業人才稀缺，市場需求量大，而且覆蓋全行業，就業機會也多，發展前景還是相當不錯。而且大數據行業人才薪資也普遍較高。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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④ 人工智慧和大數據那個專業比較好呀

大數據
Big data，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
人工智慧
Artificial Intelligence，英文縮寫為AI。它的領域范疇是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
大數據技術主要是圍繞數據本身進行一系列的價值化操作，包括數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用等。大數據技術與物聯網、雲計算都有密切的聯系，物聯網為大數據提供了主要的數據來源，而雲計算則為大數據提供了支撐平台。
人工智慧目前還處在初級階段，主要的研究方向集中在自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學等六個方面。人工智慧是典型的交叉學科，涉及到哲學、數學、計算機、經濟學、神經學、語言學等諸多領域。
大數據與人工智慧的關系
大數據和人工智慧雖然關注點不相同，但關系密切，可以這樣說，大數據是人工智慧的基石，動力。大數據和AI中的深度學習是密不可分的，有了大量數據，作為深度學習的「學習資料」，計算機可以從中找到規律，海量數據，加上演算法的突破和計算力的支撐讓人工智慧獲得突破、走向應用。
一是人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，二是大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品）。
人工智慧就是大數據應用的體現，是大數據、雲計算的應用場景。沒有大數據就沒有人工智慧，人工智慧應用的數據越多，其獲得的結果就越准確。
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⑤ 大學新增的人工智慧大數據和計算機科學與技術相比，哪個就業前景好

如果要我說的話，肯定是人工智慧、大數據這個專業就業前景好。因為計算機科學與技術大而不專。從專業名字就可以看出，這個專業屬於基礎專業。畢業生在畢業之後，只有一個基礎的本領，未來自己的方向還是要去主動學習。而人工智慧大數據專業不僅僅是當下熱門，學習的專業程度也比較高。所以我個人建議選擇人工智慧大數據專業。

第二、興趣愛好。人們常說興趣是最好的老師，而大學生的功課其實是很枯燥的。如果不是懷著一顆熱愛的心，肯定無法在大學階段學到東西。第三、地理位置。比如我位於上海，上海的IT行業非常發達。那麼如果未來我要回到上海工作，我肯定會選擇學習一個跟IT有關的工作。因為這樣可以方便我回本地工作和就業。綜上所述，如果要選擇自己的專業，首先看家庭資源，然後看地理位置，最後看自己的興趣愛好。

⑥ 數據科學與大數據技術、計算機科學與技術、人工智慧，三個誰好

作為一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，大數據、計算機科學與技術和人工智慧這三個專業都屬於當前比較熱門的專業，從專業本身的設置來看，大數據專業更偏向於大數據領域的專業人才培養，計算機科學與技術專業更注重學生知識結構的全面性，而人工智慧專業則主要以培養人工智慧領域的人才為主。

從當前行業領域的人才需求情況來看，在研發領域，當前大數據和人工智慧人才的需求量比較大，所以目前相關方向的研究生往往有較強的崗位競爭力，薪資待遇也比較高，但是在行業應用領域，目前更需要實踐能力比較強的開發人才。所以，如果當前選擇大數據和人工智慧專業，最好要繼續讀一下研究生。

計算機科學與技術專業是比較傳統的計算機專業之一，該專業比較重視學生基礎知識的培養，所以未來學生的崗位適應能力還是比較強的。如果未來要明確在IT行業內發展，本科階段選擇計算機科學與技術專業是比較穩妥的選擇，未來的選擇空間也會比較大，讀研時也可以向大數據和人工智慧方向發展。

大數據專業雖然開設的時間並不長，但是由於大數據技術體系相對比較成熟，所以學習大數據專業也會有一個比較系統的學習過程。大數據目前正處在落地應用的初期，所以目前大量的崗位還集中在平台研發相關領域，所以人才需求也以研發型人才為主。大數據是典型的交叉學科，涉及到數學、統計學和計算機三大部分，所以選擇大數據專業還是相對比較辛苦的。

人工智慧專業目前僅有一小部分高校在本科階段有所開設，而且由於人工智慧專業的學習難度相對比較大，所以選擇人工智慧專業的學生要具有較強的學習能力。相對於計算機科學與技術專業和大數據專業來說，選擇人工智慧專業需要付出更多的努力，學習的壓力也相對比較大。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

三者其實是相輔相成的，也是不可割裂的，舉個例子，要實現很多功能，都需要用到著三種技術：

1、電話機器人

基於多輪對話、語音識別、語音合成、語言理解等多項自研技術引擎，可實現多種可選音色自主呼入、呼出功能、媲美真人對話體驗，支持打斷、智能人工轉換、實現低成本、高效率精準觸達。

2、智能坐席系統

智能人機融合的工作模式，動態分類、智能調度、減少等待、同時充分發揮人工客服服務優勢，提升服務效率及滿意度；智能預判用戶是否已完成溝通，從隊列中主動接入更多用戶；高峰時段，可自動調整伺服器策略保證服務可用性。

3、坐席智能輔助

話術實時推薦、深度人機融合，幫助客服新手快速熟練業務，提升服務效率；基於多項智能語音、語言技術的實時質檢，對違規行為及時提醒，降低服務風險；同業務場景導航，關鍵節點遺漏提醒，建立服務標准，提升服務質量。

4、智能質檢

基於語音識別、語言理解等多項核心技術的主動通話質檢，無需人工干預；全量智能質檢，全面檢測服務質量，自動生成報表；智能數據分析，違規行為分析，自動生成建議，提升服務質量；服務話術沉澱，機會線索挖掘。

5、全渠道接入

全渠道客戶接入，涵蓋網頁、APP、微信公眾號、H5、小程序等渠道，實現不同渠道用戶的統一服務與管理，實現客服工作的標准化、可視化。支持文字、圖片、表情等多種類型富媒體消息。

5、工單管理系統

改變傳統工單系統的股優化流程限制，客服人員可根據實際情況自行創建、轉交等，更加靈活人性化，符合實際工作所需。一鍵實現跨部門工單流轉，促進多部門協同，提升問題響應速度與解決效率。

6、文本機器人

基於深度學習的語義級理解及知識庫，機器人擁有強大的理解能力，能夠實現文本城市的精準回復，單輪多輪交互，減緩人工客服壓力，提升服務效率。

7、智能CRM

支持對接內部CRM系統獲得數據，實現對客戶資料的智能標簽化管理，提醒、建立動態化、數學化客戶檔案。將客戶服務與後續管理形成一體化，沉澱有效數據，便於公司統一管理，跟進、監管，提升轉化率。

8、智能監控

對服務過程的實時監控，可自定義設置關鍵指標，觸發後實現智能提示、警告或轉人工干預，實現對服務過程的智能監控，是服務過程趨於高標准，合理高效的調配企業內部資源。

簡單粗暴一點吧！想要對比哪個專業好，首先要了解這個專業本身。如果連了解都不知道，又怎麼能夠對比出來呢？

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希望對你能夠有幫助！

數據科學與大數據技術屬於統計學范疇。人工智慧是一個復合型的交叉學科，本科上他的專業性質並不突出，和計算機專業大致相同，只不過多了一些其他專業的課，但是計算機學的也不深入。如果能夠考研繼續學習，然後選擇方向的話，這幾個專業都是不錯的，因為人工智慧的基礎，就是大數據在支持。用好您家裡的「文昌位」，和孩子的生辰的「文昌星」，擺上一套能旺文昌的文昌筆，學習就能進步，提升學習運氣和考試運氣，早日「開竅」。

在我看來，三門學科的特點：

1 雖然我只是一個測試，但前兩個學科的相關知識，我基本上都學過一些，屬於易學難精的那種，而人工智慧相關領域的教程，因為我數學差，所以完全聽不懂

2 前兩者畢業之後，工作競爭大，但好在崗位比較多；後者崗位較少

（找工作時，看到面試表格，發現大數據的面試者特別多，人工智慧僅僅兩三個）

數據科學與大數據技術，人工智慧，計算機科學與技術三個專業都非常好，都有著強大的生命力和廣闊的發展前景。考生可以根據自己的興趣愛好，以及人生職業生涯規劃進行選擇。

數據科學與大數據技術，人工智慧是計算機科學技術的不同的研究方向，在經濟， 社會 ， 科技 ，軍事，應急救援。氣象災害預報，農業生產，公安情報，醫療衛生，文化教育等領域都有著廣泛的應用。人工智慧已經深入到了我們生活的各個領域，推動了生產力的蓬勃發展；大數據科學與技術通過挖掘，整理，分析，能夠准確地提供某一領域的概率發生的基本情況，能夠便捷方便的為人們提供相關領域的專業服務，為人們科學的預測和精準的研判以及決策提供科學的依據，因此，這些專業都是具有強大生命力的專業，都是在未來相當長的時間內具有廣闊發展前景的專業都非常好。

計算機科學與技術專業要求學生具備相當深厚的物理知識。數學知識，還有比較強大邏思維推理能力。學生如果要報考計算機科學與技術專業，可以選擇報考北京大學，清華大學，東北大學，上海交通大學，中國科學技術大學，戰略支援部隊信息工程大學，東南大學，電子 科技 大學，北京郵電大學，西安電子 科技 大學等院校。

謝了！三個技術應用到_恰到好處_適可而止_都好！過於依賴_都不好！為什麼？因為，能源 科技 體系的坍塌_將導致與這三個技術相關聯的一切產生_多米諾骨牌效應。呵呵，後悔，都來不及了！你說是不是呀？一棒子打回原始，你願意嗎？

個人覺得本科階段分這幾個專業容易讓人混淆，建議先學計算機科學與技術這類寬口徑專業，後期進一步選擇。但是不管啥專業，把數學學好。

聽起來都很高大上的專業，相信自己的數學成績可以繼續深造。否則，霧里雲里，輕輕的來了正如輕輕的走了。

計算機專業好嗎？聽說就業一般，畢竟學計算機的人太多了，人工智慧怕本科生學不到什麼東西，還是大數據稍微靠譜一點

⑦ 大數據專業和人工智慧專業哪個好

首先，人工智慧和大數據這兩個專業的前景都比較廣闊，隨著產業結構升級的持續推進，未來大數據和人工智慧專業的人才培養規模會逐漸擴大。
人工智慧與大數據具有密切的聯系，大數據是人工智慧的重要基礎，二者之間的發展會互相促進。在行業內，大數據工程師的工作內容會涉及到人工智慧技術，而人工智慧工程師在工作中也會使用到大數據技術，所以大數據和人工智慧的技術邊界是比較模糊的，當前也有不少大數據工程師開始轉向人工智慧領域的研發。
大數據專業的重點在於完成數據的價值化，而人工智慧專業的重點在於完成智能決策，大數據為人工智慧提出決策的基礎，人工智慧為大數據的價值化提供出口。如果把大數據比喻成「石油」的話，那麼人工智慧就可以比喻成「汽車」。
從技術的成熟度上來看，大數據技術目前已經趨於成熟，正處在落地應用的初期，所以當前選擇大數據專業會有一個較為系統的學習過程，可以參考的案例也比較多。當然，由於目前大數據領域依然有很多課題需要攻克，所以當前大數據領域依然以研發型人才需求為主，從業者要想具有更強的崗位競爭力，建議讀一下研究生。
人工智慧相對於大數據技術來說，目前還遠沒有達到技術的成熟期，人工智慧目前依然處在所謂的「弱人工智慧」階段，所以如果選擇學習人工智慧會面臨一定的難度，不僅知識量比較大，學習的周期也會更長一些。實際上，目前不少人工智慧領域的從業者，有大量的工作內容是基於大數據開展的，所以如果想從事人工智慧領域的研發，也可以從大數據開始學起。

⑧ 大數據專業和人工智慧專業那個比較好

當前開設大數據專業的高校比較多，選擇的空間也比較大，相對於人工智慧專業來說，大數據技術體系也相對比較成熟，學習難度也相對要低一些，所以可以重點考慮一下大數據專業。從知識體系結構來看，大數據專業的學生未來也可以向人工智慧方向發展。

⑨ 學人工智慧和大數據哪一個能好一點

大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習大數據可以按照路線圖的順序，

學大數據關鍵是找到靠譜的大數據培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1.師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業大數據技術性，也許的技術專業大數據技術性則絕大多數來自你的技術專業大數據教師，一個好的大數據培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向大數據學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的大數據培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的大數據教師領導並由大數據培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。