學大數據還是人工智慧好？

人工智慧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產生這樣一個疑問：學人工智慧好還是大數據好？

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內容，還應該了解你自己的興趣所在。

大數據和人工智慧有什麼聯繫？

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，比如類別A在該數據中佔比多少，B佔比多少等等。最終形成各種數據報表，供人為來分析數據蘊含的意義。

而人工智慧是依託於大數據的存在

可以說，大數據推動了人工智慧，人工智慧是依託於大數據的。今天人們都在做大數據的人工智慧，如百度的一條搜索，今日頭條的排序，淘寶推薦的每個產品，滴滴每次對接司機……這背後都是人工智慧。 結合大數據的人工智慧，可以廣泛應用於傳統領域，比如銀行、保險、券商、機器人炒股。

大數據和人工智慧有什麼區別？

大數據用Java

人工智慧用Python

學習大數據或者人工智慧，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，人工智慧用的是Python。

開發工具的選擇有時取決於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，相對於C 、C++和Java等編譯/靜態類型語言， 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，而人工智慧則是輸出，即處理數據產生的智能。這使得兩者有著本質上的不同。

人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。大數據是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。

學大數據好還是人工智慧好？

其實，人工智慧和大數據能夠很好地協同工作，它們之間並不是矛盾的存在。人工智慧需要數據來建立其智能，特別是機器學習。例如，機器學習圖像識別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，以便將來能夠識別出它們。

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，未來一定是人工智慧的時代。說不定，將來人工智慧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。人工智慧可以幫助人「玩出」數據的商業價值。

國家也大力扶持人工智慧的發展，我國的人工智慧人才需求高達百萬級，人工智慧工程師的薪資水平也是高於大數據工程師的。

而且人工智慧也並不是像大家想像那麼高深，現在市場上大量需要的是去運用現有演算法的人，而不是去開發新演算法的人。

總而言之，面對市場上火爆的行業，大家一定不要盲目選擇，一定要從自身的實際情況出發，認清自己的興趣和職業規劃。

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