能窺見未來的大資料+AI，你瞭解多少？

人工智慧和大資料是目前非常流行的領域。許多對這個領域感興趣的朋友會問：學習人工智慧或大資料哪個更好？這兩個欄位相似，似乎是相關的。在學習之前，你應該知道他們各自的研究方向和內容，也應該知道你最喜歡的地方。

大資料和人工智慧之間的關係是什麼？

大資料的普及主要是由於會計機器技術的發展，在此期間，大資料訪問能力的提高是大資料有效使用的條件。大資料本質上是對海量資料的分類和分析。簡單地說，這就像用篩子挑選同樣需要的東西。資料分類後，進行資料分析，如A類佔資料的比例、B類佔資料的比例等。最後，它構成了各種資料包告，可以用來人工分析資料包含的意義。

人工智慧依賴於大資料的存在。

可以說，大資料促進了依賴大資料的人工智慧。如今，人們都在做人工智慧的大資料，如雲客戶端、智慧超市、無人汽車以及新興的電話機器人。這背後是人工智慧和大資料的產物，

就以智慧電話機器人舉例，除了內部的系統外，在資料上面的爬取，外部機制的構成，和使用者之間的反饋，都是在大資料的加持下面完成的，有了人工智慧與大資料相結合，可以廣泛應用於銀行、審慎、證券交易商、機器人股票投機等傳統領域。

那麼大資料和人工智慧有什麼區別？

首先重要的兩點：

大資料的Java

人工智慧python

學大資料或人工智慧，首先需要掌握一臺會計機程式語言，大家都知道有很多會計機程式語言，如：R、C++、JAVA等等。大資料使用Java和人工智慧，使用Python。

開發工具的選擇有時取決於特定的約束或個人偏好。現在，Python已經成為頂級程式語言。與編譯器、靜態型別語言（如C、C++和Java）相比，Python開發人員的能力提高了數倍。

大資料是在資料變得有用之前需要排序、結構化和整合的原始輸入，而人工智慧則是處理資料攻擊的輸出，即智慧。這在兩者之間產生了根本性的差異。

人工智慧是一種會計方法，它允許機器執行認知功能，如作用於或響應輸入，類似於人類實踐。大資料是一種傳統會計。它不是基於效果而行動的，它只是尋求效果。

學大資料還是人工智慧更好？

事實上，人工智慧和大資料可以很好地協同工作，兩者之間沒有矛盾。就好像你開發出一款電話機器人，然後測試電話機器人好不好用時，不能單單隻測試他的反映，人工智慧需要資料來構建智慧，特別是機器學習。例如，電話機器學習各種方言，需要匯入不同的話術，然後再大資料的加持下面才能來識別它們。

學好仍然是基於你自己的愛和你未來的計劃，但值得知道的是，未來必須是人工智慧的時代。也許人工智慧將來會奪走大資料工程師的工作。由於深入學習，機器可以幫助人們選擇資料並完成一些工作。人工智慧可以幫助人們“發揮”資料的商業價值。

國家也大力支援人工智慧的發展。中國對人工智慧人才的需求高達100萬，人工智慧工程師的工資水平高於大資料工程師。

人工智慧並不像我們想象的那麼深。市場上的許多人現在需要使用現有的演算法，而不是開發新的演算法。

總之，面對市場上的激烈工作，我們不能盲目選擇。我們必須從自己的實際出發，承認我們的愛和工作計劃。