人工智慧和大數據哪個好

『壹』 大數據和人工智慧哪個比較好

人工智慧更多的是和製造業結合到一起，我認為還是這個行業有更好的未來，有更多的就業機會。

『貳』 人工智慧和大數據哪個發展方向好

人工智慧的發展現狀處於成長期，由於相關人才的數量比較少，人工智慧的人才市場處於空缺，出現了供不應求的狀況。加之國家發布相關政策促進人工智慧的發展；一些省份也比較重視人工智慧的發展

『叄』 大數據和人工智慧哪個好

想了解大數據與人工智慧孰優孰劣，首先我們得從認知和理解大數據和人工智慧的概念開始。

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、大數據與人工智慧孰好孰壞

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。總的來說，兩個技術之間並不存在孰優孰劣的問題，發展空間都非常大。

『肆』 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。

『伍』 大數據和人工智慧哪一個前景更好零基礎學習要多久

大數據和人工智慧在概念上是包含關系大數據和雲計算是實現人工智慧的左膀和右臂。你上計算機專業的大學的話，一般的話大數據專業4年就夠了，人工智慧的話還要讀研。

『陸』 大數據和人工智慧專業那個比較好呀

在學大數據還是人工智慧這個問題上，首先需要考慮的一點就是，自身的基礎水平，以及未來的發展規劃。
首先，如果有Java基礎，那麼建議學大數據。
Java是大數據開發編程的主要語言，如果你有Java基礎，並且Java還不錯，那麼學大數據是有天然的優勢的。
其次，學大數據還是人工智慧需要額外注意的一點是，人工智慧更注重學歷。
人工智慧、機器學習、數據挖掘等技術方向，對專業背景比較看重，如果學歷不夠優勢，那麼在後續的就業競爭當中，就需要付出更多的時間和成本去平衡學歷帶來的不足。
不管是學習大數據，還是學習人工智慧，都建議先選一個方向，找到入門的路線，至少有精通一門語言，再圖謀其他。要想在某個方向要精通，是需要足夠的時間去鑽研和積累實際經驗的。

『柒』 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。

『捌』 人工智慧和大數據哪個發展方向好

我覺得最重要的第一點，首先得問自己的興趣和能力所在，畢竟無論選擇哪個方向，可以支撐我們走下去的，都是興趣和能力。因此，我們來好好捋一捋這兩者的區別和聯系。
第一，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。
第二，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。
可見，相比大數據某，人工智慧涉及的領域更加高深和高端，因此知識含量也更高，學習起來也需要付出更多，對個人的數理和邏輯能力要求很高，不過兩者也是有聯系的。
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。
所以啊，沒有必要太過完全區分開兩者，還是打好基礎，一步一個腳印學起來，唯有最佳之選。

『玖』 人工智慧專業好還是大數據好

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、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。
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」，也可能超過人的智能。
人工智慧的定義可以分為兩部分，即「 人工」和「 智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。