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本文目录一览：
1、人工智能和大数据那个好呀？2、大数据和人工智能哪个好?3、大数据专业和人工智能专业哪个好?人工智能和大数据那个好呀？
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大数据
Big data，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
人工智能
Artificial Intelligence，英文缩写为AI。它的领域范畴是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等。大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。
人工智能目前还处在初级阶段，主要的研究方向集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。
大数据与人工智能的关系
大数据和人工智能虽然关注点不相同，但关系密切，可以这样说，大数据是人工智能的基石，动力。大数据和AI中的深度学习是密不可分的，有了大量数据，作为深度学习的“学习资料”，计算机可以从中找到规律，海量数据，加上算法的突破和计算力的支撑让人工智能获得突破、走向应用。
一是人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，二是大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品）。
人工智能就是大数据应用的体现，是大数据、云计算的应用场景。没有大数据就没有人工智能，人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。
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大数据和人工智能哪个好?
想了解大数据与人工智能孰优孰劣，首先我们得从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。
1、大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能 孰好孰坏
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。
大数据专业和人工智能专业哪个好?
首先，人工智能和大数据这两个专业的前景都比较广阔，随着产业结构升级的持续推进，未来大数据和人工智能专业的人才培养规模会逐渐扩大。
人工智能与大数据具有密切的联系，大数据是人工智能的重要基础，二者之间的发展会互相促进。在行业内，大数据工程师的工作内容会涉及到人工智能技术，而人工智能工程师在工作中也会使用到大数据技术，所以大数据和人工智能的技术边界是比较模糊的，当前也有不少大数据工程师开始转向人工智能领域的研发。
大数据专业的重点在于完成数据的价值化，而人工智能专业的重点在于完成智能决策，大数据为人工智能提出决策的基础，人工智能为大数据的价值化提供出口。如果把大数据比喻成“石油”的话，那么人工智能就可以比喻成“汽车”。
从技术的成熟度上来看，大数据技术目前已经趋于成熟，正处在落地应用的初期，所以当前选择大数据专业会有一个较为系统的学习过程，可以参考的案例也比较多。当然，由于目前大数据领域依然有很多课题需要攻克，所以当前大数据领域依然以研发型人才需求为主，从业者要想具有更强的岗位竞争力，建议读一下研究生。
人工智能相对于大数据技术来说，目前还远没有达到技术的成熟期，人工智能目前依然处在所谓的“弱人工智能”阶段，所以如果选择学习人工智能会面临一定的难度，不仅知识量比较大，学习的周期也会更长一些。实际上，目前不少人工智能领域的从业者，有大量的工作内容是基于大数据开展的，所以如果想从事人工智能领域的研发，也可以从大数据开始学起。
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