人工智慧跟大數據哪個好

① 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。

② 大數據和人工智慧哪個好

人工智慧的前景更好，現在基本上好多公司都在做人工智慧。

③ 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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④ 大數據和人工智慧那個前景比較好的呀

從定義來說，大數據技術，主要是對海量數據實現處理的技術，包括數據採集、整理、存儲、分析、可視化等方面。
而人工智慧，則主要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方面的研究，是個典型的交叉性學科，涉及到諸多領域。
那麼大數據培訓還是人工智慧培訓好？
從技術層面上來說，大數據和人工智慧之間有密切的聯系，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。
人工智慧是基於大數據的支持和採集，運用於人工設定的特定性能和運算方式來實現。大數據最後要實現的是數據超融合，應用到應用場景，大數據的價值才會體現出來。人工智慧就是大數據應用的體現。
一方面大數據和人工智慧的關系是相當密切的，通過人工智慧幫助了大數據的價值實現，反過來說，有了大數據這個技術，可以讓人工智慧做的更好，所以兩者關系相當大。
人工智慧和大數據結合，產生不只是1+1的價值，大數據向後發展，人工智慧是重要的一個原因方向。所以學大數據，還是人工智慧，區別只在早期比較明顯，未來的發展趨勢是走向大融合。

⑤ 大數據與人工智慧哪個發展好

關於大數據和人工智慧這兩個技能領域，首要都很新，這是事實，一起開展勢頭也很好，前景可期，可是對專業技能的要求，也都不低。

在學大數據仍是人工智慧這個問題上，首要需求考慮的一點就是，自身的基礎水平，以及未來的開展規劃。

首要，假如有Java基礎，那麼主張學大數據。

Java是大數據開發編程的主要言語，假如你有Java基礎，並且Java還不錯，那麼學大數據是有天然的優勢的。

Java作為一門歷史悠久的言語，在大數據主流技能結構傍邊，根據Java以及JVM系言語(比方Scala)的編程任務許多，假如Java基礎好，那麼學習大數據也能快速上手。相比於一般的Java開發，大數據開發在久遠的開展來看，薪資待遇和生長空間都要更具優勢。

而假如沒有Java基礎，那麼學大數據仍是學人工智慧，其實都需求從零開始，開展到後期，大數據跟人工智慧也基本上算是平起平坐。

其次，學大數據仍是人工智慧需求額外注意的一點是，人工智慧更重視學歷。

人工智慧、機器學習、數據發掘等技能方向，對專業布景比較垂青，假如學歷不夠優勢，那麼在後續的工作競賽傍邊，就需求付出更多的時刻和成本去平衡學歷帶來的缺乏。

不管是學習大數據，仍是學習人工智慧，都主張先選一個方向，找到入門的路線，至少有通曉一門言語，再圖謀其他。要想在某個方向要通曉，是需求足夠的時刻去研究和堆集實踐經驗的。

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⑥ 大數據和人工智慧專業那個好呀

就業前景

• 人工智慧是近年來較火的新興行業，市場也有一定的人才需求，發展前景還是不錯的，但是入行門檻較高，對於轉行者想要直接進入行業相對有一定難度。

• 大數據行業人才稀缺，市場需求量大，目前人才缺口達百萬+，隨著人工智慧、物聯網、雲計算的發展，大數據人才需求急劇加大，未來大數據在細分領域的發展還將增加更多就業機會。
  大數據行業薪資也普遍較高，其中，大數據開發工程師作為行業的「大熊貓」崗位，薪資也十分可觀。

知識學習

• 人工智慧也是比較復雜的知識體系，需要系統的學習，也是有一定難度的。

• 大數據的學習也是有一定難度的，而且也需要學習java和python，但是java方面的學習並不需要像java開發那樣深入，側重學習javase，python是大數據的進階提高學習，當然，大數據重點學習的還是大數據處理技術。

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。

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。