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學大數據和人工智能哪個方向好?

學大數據和人工智能哪個方向好?大數據和人工智能都是當前的熱門技術行業,我認為兩個發展前景都不錯,并沒有伯仲之分,因為兩個技術都是相互依賴的,具體學習哪一個主要還看你個人的情況,比較大數據和人工智能技術特點不一樣,主要看你更加喜歡哪個技術方向了,下面給全面分析一下大數據和人工智能的區别以及未來的發展方向。

大數據和人工智能的聯系區别是什麼?

人工智能與大數據一個主要的區别是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。傳統的計算應用程序也會對數據做出反應,但反應和響應都必須采用人工編碼。如果出現任何類型的差錯,就像意外的結果一樣,應用程序無法做出反應。而人工智能系統不斷改變它們的行為,以适應調查結果的變化并修改它們的反應。

学习大数据和人工智能哪个方向好

支持人工智能的機器旨在分析和解釋數據,然後根據這些解釋解決問題。通過機器學習,計算機會學習一次如何對某個結果采取行動或做出反應,并在未來知道采取相同的行動。

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。它定義了非常大的數據集,但也可以是極其多樣的數據。在大數據集中,可以存在結構化數據,如關系數據庫中的事務數據,以及結構化或非結構化數據,例如圖像、電子郵件數據、傳感器數據等。

學大數據和人工智能哪個更好一點?

1、大數據和人工智能雖然關注點并不相同,但是卻有密切的聯系,一方面人工智能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能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(人工智能産品),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。

3、從技術成熟度上來看,大數據技術目前已經趨于成熟,而人工智能技術目前遠沒有達到成熟的程度,整個人工智能的技術體系并不完整。所以,如果要想有一個系統的學習過程,選擇大數據技術是比較不錯的選擇。選擇學習大數據技術也會涉及到人工智能技術,比如機器學習就是大數據分析比較常見的方式,而機器學習也是人工智能領域的六大主要研究方向之一。

3、從學習的難易程度上來看,選擇人工智能方向對于學習者的基礎要求會更高一些,而選擇學習大數據技術對于基礎的要求會稍微少一些。雖然大數據與人工智能都屬于交叉學科,都對于數學等基礎學科有一定的要求,但是相比于大數據來說,人工智能對于知識結構的要求要明顯更豐富一些,人工智能領域的很多研究往往需要持續較長時間才會有所收獲,需要進行大量的理論研究和實驗檢驗,這個過程對于從業者來說也有非常大的壓力。

4、從人才需求來看,目前大數據領域的人才需求類型更具有多樣性,既需要研究型人才,也需要應用型和技能型人才,所以對于基礎比較薄弱的初學者來說,選擇大數據方向也能夠找到自己的就業崗位。

大数据和人工智能哪个工资更高?

學大數據和人工智能哪個工資更高?

目前大數據和人工智能作為兩大熱門方向,前景好,薪資待遇好,這是很多人的共識,因為國家整體政策的支持,目前大數據和人工智能已經上升為國家戰略。所以這兩個方向的工資肯定都不會低,而對于具體薪資能拿多少,其實這個不同的工作年限,行業經驗不同,對應的薪資待遇水平肯定是不同的。如果工資年限、學曆背景、工作能力、工作時間同等條件下那麼人工智能工資更高,因為機人工智能是更高層的工作要求,對人的能力要求也更高,自然工資更多。