导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能与大数据哪个好学的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能难学还是大数据难学 哪个更难一些
人工智能专业和大数据专业哪个更难学是没有定论的，主要取决于同学们的实际情况，如果对人工智能方面更感兴趣，就会觉得这一专业有趣，也更好学一点，反之亦然。
人工智能难学还是大数据难学
人工智能学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能、社会与人文、人工智能哲学基础与伦理等；
大数据专业全称为数据科学与大数据技术，学习的课程主要有数学分析，高等代数，普通物理数学与信息科学概论，数据结构，数据科学导论，程序设计导论，程序设计实践。
可以看到大数据专业学习的内容都是技术型，因为大数据专业属于计算机类的专业，所以学习的内容都跟计算机有关系；而人工智能专业学习的更多的是对人的研究，不过这并不代表人工智能专业不学习计算机知识，毕竟人工智能的制造还是需要计算机类的技术作为支撑的。
其实要比拼两个专业哪个更难学是没有什么定论的，因为这两个专业的学习的主要内容是有差别的，但是人工智能的研究还是离不开大数据的支撑，这两个专业也是相辅相成的。
人工智能和大数据介绍
人工智能专业：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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。
大数据专业：大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
人工智能难学还是大数据难学 二者的区别
大数据和人工智能都不简单，都需要一个系统的学习过程和长期的实验，二者联系紧密，不存在谁更难，因为都有难以把控的难点。
人工智能和大数据哪个难学
大数据的发展极大促进了人工智能的发展，因为数据是智能的基础，所以从这个角度来看，大数据的发展与人工智能的发展必然是互相促进的。
大数据和人工智能都不简单，都需要一个系统的学习过程和长期的实验，二者联系紧密，可以说你中有我、我中有你。从学习的角度出发，建议从大数据开始学起，这样会更加顺利一些。
人工智能和大数据的不同
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识，不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。
与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。
学人工智能和大数据哪一个能好一点？
大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，
学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：
1. 师资力量雄厚
要想有1+12的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。
2. 就业保障完善
实现1+12效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。
3. 学费性价比高
一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+12的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。
希望你早日学有所成。
大数据，云计算，人工智能专业哪个好？
这三个专业的难易层度为人工智能大于大数据，大数据大于云计算。
如果你是专科可以学习大数据与云计算，就不要挑战人工智能了，因为这个很看重学历的。
那大数据和云计算该学那一个呢?你可以从两点考虑：
1.收入：大数据的工资高于云计算
2.发展前景：大数据适应于各种行业，并且是未来人工智能领域计算的基础，所以在未来是可以长期发展下去的。
大数据和人工智能那个好学，学那个比较好就业呢？
选择一门学科学习，我们不能从哪个好学开始，我们得从自身的兴趣和技能优点出发，做一个客观的决定。下面我们先好好捋一捋大数据和人工智能的概念和研究方向。
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
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。人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。
分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。
4、两者的未来发展方向
聚焦新零售
在最近的大数据和人工智能的应用热潮中，几乎没有哪个领域像零售业这样可以让企业受益。无论是沃尔玛还是当地的母婴店，各地的企业似乎都在利用这些技术来降低管理费用，同时扩大业务范围。例如，客服人员可能会被人工智能助理彻底取代，但更重要的是，零售商可以通过人工智能跟踪他们的库存，而消费者的兴趣很快就会发生革命性的变化。随着越来越多的零售商将大数据和人工智能应用到他们的商业模式中，预计这个行业现在可以利用人力和机器的力量来获得更多的利润。
聊天机器人应用越来越广泛
Facebook，Skype和Slack等公司都在其服务中添加了聊天机器人，他们对消费者来说非常有趣，包括法律帮助热线，技术创新让聊天机器人越来越智能。这意味着它们可以为人们解析法规，通过有效的诊断来指导患者。
如果大数据继续以目前的高速度增长，那么预计在日前使用的社交媒体平台上将会有应用更广泛的聊天机器人。这可能比人们想像得还要快，这些由 人工智能技术 驱动的机器人可能会更加有效地与人们聊天，人们甚至可能无法判断是否正在与另一个人交谈。
人工智能和云计算的结合
随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境，其中许多公司将寻求加强其IT基础设施，并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大，人工智能越来越成为一种主流，随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担，这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。
云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求，因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。
更加智能的市场营销
市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一，通过梳理大量的数据，企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者，将广告和交易直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。
随着越来越多的公司试图利用自动算法来分类数据以找到潜在的客户，人工智能领域将受益于行业投资的增加。而实时定位可以为正确使用的公司带来20%以上的销售机会，这意味着采用人工智能可以获得十分丰厚的利润。
暗数据的新纪元
随着大数据的增长，利用暗数据获得商业成功的机会也将随之增加。所谓的暗数据就是企业正常商业活动期间搜集，处理，存储的数据。但这些数据通常无法用于诸如分析，商业关系或者是直接变现获利等目的。对于并不熟悉人工智能和数据管理领域的许多人来说，这种数据不断被证明是有用的。暗数据可能难以让人理解，但随着越来越多的企业投资人工智能，这些迷惑可能就会消散，并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。
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