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學大數據還是人工智能好呢?

人工智能和大數據都是當下很火爆的領域,許多對這方面感興趣的朋友會産生這樣一個疑問:學大數據還是人工智能好呢
這兩個領域似乎不同,又看似有關,學習之前應該搞清楚它們各自研究方向和學習内容,還應該了解你自己的興趣所在。

1、大數據和人工智能有什麼聯系

大數據之所以盛行,主要是因為計算機技術的發展,其中海量數據存取效率提高是大數據得到有效應用的前提。大數據本質上是對海量數據進行歸類分析,簡單說就像用篩子一樣在篩選需要的東西,在對數據歸類後,進行數據分析,比如類别A在該數據中占比多少,B占比多少等等。最終形成各種數據報表,供人為來分析數據蘊含的意義。                         
而人工智能是依托于大數據的存在
可以說,大數據推動了人工智能,人工智能是依托于大數據的。今天人們都在做大數據的人工智能,如百度的一條搜索,今日頭條的排序,淘寶推薦的每個産品,滴滴每次對接司機……這背後都是人工智能。 結合大數據的人工智能,可以廣泛應用于傳統領域,比如銀行、保險、券商、機器人炒股。

2、大數據和人工智能有什麼區别

大數據用Java、人工智能用Python
學習大數據或者人工智能,首先需要掌握一門計算機的編程語言,大家都知道計算機編程語言有很多,比如:R,C++,JAVA等等。大數據用的是Java,人工智能用的是Python。
開發工具的選擇有時取決于特定的約束條件或者個人喜好。現在Python已經成為了第一的編程語言,相對于C 、C++和Java等編譯/靜态類型語言, Python的開發者效率提高了數倍。
大數據是需要在數據變得有用之前進行清理、結構化和集成的原始輸入,而人工智能則是輸出,即處理數據産生的智能。這使得兩者有着本質上的不同。
人工智能是一種計算形式,它允許機器執行認知功能,例如對輸入起作用或作出反應,類似于人類的做法。大數據是一種傳統計算。它不會根據結果采取行動,而隻是尋找結果。

3、學大數據好還是人工智能好

其實,人工智能和大數據能夠很好地協同工作,它們之間并不是矛盾的存在。人工智能需要數據來建立其智能,特别是機器學習。例如,機器學習圖像識别應用程序可以查看數以萬計的飛機圖像,以了解飛機的構成,以便将來能夠識别出它們。
學哪樣好肯定還是根據你自己的興趣和你的未來規劃,但值得肯定的是,未來一定是人工智能的時代。說不定,将來人工智能也會搶走大數據工程師的工作。因為通過深度學習,機器可以幫助人篩選數據,完成一部分工作。人工智能可以幫助人“玩出”數據的商業價值。
國家也大力扶持人工智能的發展,我國的人工智能人才需求高達百萬級,人工智能工程師的薪資水平也是高于大數據工程師的。
而且人工智能也并不是像大家想象那麼高深,現在市場上大量需要的是去運用現有算法的人,而不是去開發新算法的人。
總而言之,面對市場上火爆的行業,大家一定不要盲目選擇,至于學大數據還是人工智能好呢的問題,首先要從自身的實際情況出發,認清自己的興趣和職業規劃。,才能做出更正确的選擇。
 
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