大数据本质上是对海(hai)量数据进行归类分析，就像用(yong)筛子一样在筛选需要的东西，在对数(shu)据归类后，进行数据分析。
而现在主流人工智能算法(fa)用的都巧模是深(shen)度学习，深度学习的(de)作用就是从中把知识提取出来，大数(shu)据是人工智能的开始，大数(shu)据加深度算法，等于人工智能，要想(xiang)实现人工智能，除开(kai)大数据技术之外，还需要其他元(yuan)素的配合。
大数据跟人工智能有什(shi)么关缺顷系，学(xue)哪个好一点伏宽陆?大(da)数据和人工智能没(mei)有必然联系，但是基于大数(shu)据的各类信息处理技术(shu)，为更好的人工智能的实现提供了(le)极大的可能。
数据越多，其塑造培养(yang)出的人工智能信息处理系统(tong)越聪明，这就是大数据(ju)之于人工智能的意义。大数据是人(ren)工智能的基石，如(ru)果说人工智能是机器之心，那么大数据(ju)就是血液。
大数据跟(gen)人工智能有什么关系，学哪个好一(yi)点?这二者谈不上说学哪(na)个好一点，都是很有前景的行业，也都(dou)是薪资待遇十分可观的行业(ye)。不过，想要进军人工智能领域，是首(shou)先要掌握大数据知识的哦!大家可(ke)以先接触一下大数据(ju)，然后再深入了解人工智能技术。
人工智能难学还(hai)是大数据难学 哪个更难一(yi)些
人工智能专业和大数据专业(ye)哪个更难学是没有(you)定论的，主要取决于同学(xue)们的实际情况，如果对人工智能(neng)方面更感兴趣，就会觉得这一(yi)专业有趣，也更好学一(yi)点，反之亦然。
人工智能难学还(hai)是大数据难学
人工智能(neng)学习的主要课程有认知心(xin)理学、神经科学基础、人类的记忆与学(xue)习、语言与思维、计算神经工程、人工(gong)智能、社会与人文(wen)、人工智能哲学基础与(yu)伦理等；
大数据专业全称为数据科学与大(da)数据技术，学习的课程(cheng)主要有数学分析，高等代数，普通物理(li)数学与信息科学概论，数(shu)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(de)内容都是技术型，因为大数据专业属于(yu)计算机类的专业，所(suo)以学习的内容都跟计算(suan)机有关系；而人工智能专业学习盯纤(xian)的更多的是对人(ren)的研究，不过这并(bing)不代表人工智能专(zhuan)业不学习计算机知识，毕竟(jing)人工智能的制造(zao)还是需要计算机类的技(ji)术作为支撑的。
其(qi)实要比拼两个专业哪个更难学是没(mei)有什么定论的，因为这两个专业的学(xue)习的主要内容是有差(cha)别的，但是人工(gong)智能的研究还是离不开大数(shu)据的支撑，这两个专业(ye)也是相辅相成的。
人工智能和大数据介绍
人(ren)工智能专业：是研究、开(kai)发用于模拟、延(yan)伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门(men)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(sheng)产出一种新的能以人类智(zhi)能相似的方式做出反(fan)应的智能机器，该领域的研(yan)究包括机器人、语言识别(bie)、图像识别、自然(ran)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(de)智能算法推荐技术。
大数据专业：大数据采集与(yu)管理专业是从大数(shu)据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层(ceng)面系统地帮助企业掌握大(da)数据应用中的各种(zhong)典型问题的解凯姿仿决办法的(de)专业。“大数据”能帮(bang)助企业找到一个个难题(ti)的答案，给企业带来前所未有(you)的商业价值与机册唯会。大数据同时(shi)也给企业的IT系统提出了巨(ju)大的挑战。通过(guo)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(he)云计算技术，解决他们的(de)难题，灵活、快速、高效地响应瞬(shun)息万变的市场需求。
数据科学与(yu)大数据技术、计算机科学与技术、人工智能，三个谁好(hao)？作为一名计算机专业(ye)的教育工作者，我(wo)来回答一下这个问题。
首(shou)先，大数据、计算机科学与(yu)技术和人工智能这三个专业都(dou)属于当前比较热门的专业，从专业(ye)本身的设置来看，大(da)数据专业更偏向于大数据领域的(de)专业人才培养，计算机科学(xue)与技术专业更注(zhu)重学生知识结构的全面性，而人工(gong)智能专业则主要以培养人工智能(neng)领域的人才为主。
从当前行业领域的人(ren)才需求情况来看，在研发领域，当(dang)前大数据和人工智能人才的(de)需求量比较大，所以目前相关(guan)方向的研究生往往(wang)有较强的岗位竞(jing)争力，薪资待遇也比较高(gao)，但是在行业应用领域，目前更(geng)需要实践能力比较(jiao)强的开发人才。所以(yi)，如果当前选择大数据和人工(gong)智能专业，最好要继续读一下(xia)研究生。
计算机科(ke)学与技术专业是比较传统的计算机专业(ye)之一，该专业比较重视学生基础(chu)知识的培养，所以未来学生的岗(gang)位适应能力还是比较(jiao)强的。如果未来要明(ming)确在IT行业内发展，本科知敏阶段(duan)选择计算机科学与技术专业是比(bi)较稳妥的选择，未来的(de)选择空间也会比较大，读(du)研时也可以向大数据和(he)人工智能方向发展(zhan)。
大数据专(zhuan)业虽然开设的时间并不长，但是由于大(da)数慧塌据技术体系相对比较成(cheng)熟，所以学习大数据专业也会(hui)有一个比较系统的学习过程。大数(shu)据目前正处在落地应用(yong)的初期，所以目前大量的岗(gang)位还集中在平台研发相关领域，所以人(ren)才需求也以研发型(xing)人才为主。大数据是典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机(ji)三大部分，所以选择(ze)大数据专业还是(shi)相对比较辛苦的。
人(ren)工智能专业目前仅有一小部分高校在本(ben)科阶段有所开设，而且由于人工智能(neng)专业的学习难度相对比较大(da)，所以选择人工智能专业的学生要(yao)具有较强的学习能(neng)力。相对于计算机科学与技(ji)术专业和大数据专业来说(shuo)，选择人工智能专业需要付出更多的(de)努力，学习的压力也相对比较大(da)。
如果有互联(lian)网、大数据、人工智能等方面的(de)问题，或者是考研方面的(de)问题，都可以在(zai)评论区留言，或(huo)者私信我！
三者其实是相辅相(xiang)成的，也是前猛圆不可割裂的，举个例子，要实现很多功能，都(dou)需要用到着三种技术：
1、电话机器人(ren)
基于多(duo)轮对话、语音识别(bie)、语音合成、语言理解等多项自研(yan)技术引擎，可实现多种可(ke)选音色自主呼入、呼(hu)出功能、媲美真人对话体验，支(zhi)持打断、智能人工转换、实现低成本、高效率精准触达。
2、智能坐席系统
智能人机融合的工作模式(shi)，动态分类、智能调度、减少等待、同时充分发挥人工客服服(fu)务优势，提升服务(wu)效率及满意度；智能预判用户是否已完(wan)成沟通，从队列中主动接入更(geng)多用户；高峰时段，可自动调整服务器策略保(bao)证服务可用性。
3、坐席智能辅助
话(hua)术实时推荐、深度人机融合，帮(bang)助客服新手快速熟练业务，提升服(fu)务效率；基于多项智能语音(yin)、语言技术的实时质检，对违规(gui)行为及时提醒，降低服务风险；同(tong)业务场景导航，关键(jian)节点遗漏提醒，建立服务标准，提升(sheng)服务质量。
4、智能质检
基(ji)于语音识别、语言理解等多项核(he)心技术的主动通话质检，无需人工(gong)干预；全量智能质检，全面检测服务质量，自动生成报表(biao)；智能数据分析，违规行为(wei)分析，自动生成建议，提升服务(wu)质量；服务话术(shu)沉淀，机会线索挖(wa)掘。
5、全(quan)渠道接入
全(quan)渠道客户接入，涵盖网页、APP、微信公众号、H5、小程(cheng)序等渠道，实现不同渠道用户的统一服(fu)务与管理，实现客服工作的标(biao)准化、可视化。支持文字、图(tu)片、表情等多种类型富媒体消息。
5、工(gong)单管理系统
改变传(chuan)统工单系统的股优化流(liu)程限制，客服人员(yuan)可根据实际情况自行创建、转交等，更(geng)加灵活人性化，符合实际工(gong)作所需。一键实现跨部门工单流转(zhuan)，促进多部门协同，提升问题响(xiang)应速度与解决效(xiao)率。
6、文本机器人
基于深度学习的语(yu)义级理解及知识库，机(ji)器人拥有强大的理解能力，能够实现文(wen)本城市的精准回复(fu)，单轮多轮交互，减缓人工客服压力，提升服务效率。
7、智能CRM
支持对接内部CRM系(xi)统获得数据，实现对(dui)客户资料的智能(neng)标签化管理，提醒、建立动态化、数学化客户档案。将客(ke)户服务与后续管理形成一体化，沉淀有效数据，便于公司(si)统一管理，跟进、监管，提升转化率。
8、智能监控
对服务(wu)过程的实时监控，可自定义设置关键(jian)指标，触发后实现智能(neng)提示、警告或转人工干预，实现对服务(wu)过程的智能监控，是服务过程趋(qu)于高标准，合理高效的调配企(qi)业内部资源。
简单粗暴一点吧(ba)！想要对比哪个专(zhuan)业好，首先要了解这个专业本身。如果(guo)连了解都不知道，又(you)怎么能够对比出来(lai)呢？
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数据科学与大数据技术属(shu)于统计学范畴。人工智能是一(yi)个复合型的交叉学科，本科上他的专业(ye)性质并不突出，和计(ji)算机专业大致相同，只不过多了一些其(qi)他专业的课，但是计算机学的(de)也不深入。如果能够考研继续(xu)学习，然后选择(ze)方向的话，这几个专业都是不错的(de)，因为人工智能的基础，就是大数据在(zai)支持。用好您家里的“文昌位”，和(he)孩子的生辰的“文昌星”，摆(bai)上一套能旺文昌的文(wen)昌笔，学习就能进步，提升学习运气(qi)和考试运气，早日“开(kai)窍”。
在我看来，三门学科的特点：
1 虽然我只是一个测试，但前两个学(xue)科的相关知识，我基本上都学过一些，属于易学难精的那种，而人工智能相关(guan)领域的教程，因为(wei)我数学差，所以(yi)完全听不懂
2 前两者毕业之后，工作竞(jing)争大，但好在岗位比较多(duo)；后者岗位较少(shao)
（找工作(zuo)时，看到面试表格，发现大数据的面(mian)试者特别多，人工智能仅仅两三(san)个）
数据科学与大(da)数据技术，人工智能，计算机科学(xue)与技术三个专业都(dou)非常好，都有着强大的生命(ming)力和广阔的发展前景。考生可以(yi)根据自己的兴趣爱好，以(yi)及人生职业生涯规划进行(xing)选择。
数据科学与大数据技术，人工智能是(shi)计算机科学技术的不同的研(yan)究方向，在经济(ji)， 社会 ， 科技 ，军事，应急救(jiu)援。气象灾害预报，农(nong)业生产，公安情报，医疗卫生，文化教育等领域都(dou)有着广泛的应用。人(ren)工智能已经深入到了我们生活的各个领(ling)域，推动了生产力的蓬勃发展；大数据(ju)科学与技术通过挖掘(jue)，整理，分析，能够准确地提供某一(yi)领域的概率发生的基本情况，能够便捷(jie)方便的为人们提供(gong)相关领域的专业(ye)服务，为人们科(ke)学的预测和精准的研判以(yi)及决策提供科学的依据，因此，这些(xie)专业都是具有强大生命力(li)的专业，都是在未来相当长(chang)的时间内具有广阔发展(zhan)前景的专业都非常好(hao)。
计算机科学与技术专(zhuan)业要求学生具备相当深厚的物理知识。数学知识，还有比较强(qiang)大逻思维推理能力。学生如果要(yao)报考计算机科学与技术专业，可(ke)以选择报考北京大学，清华大学(xue)，东北大学，上海(hai)交通大学，中国科学技术大学，战略支(zhi)援部队信息工程大学，东南大学(xue)，电子 科技 大学，北京邮(you)电大学，西安电(dian)子 科技 大学等院校。
谢了！三个技术应用到_恰到好处_适可而止_都好！过于(yu)依赖_都不好！为什么？因为，能(neng)源 科技 体系的(de)坍塌_将导致与这三个技术相关联(lian)的一切产生_多米诺骨牌效应。呵(he)呵，后悔，都来不及了(le)！你说是不是呀？一棒子打回(hui)原始，你愿意吗？
个人觉得本科阶段分这(zhe)几个专业容易让人混淆，建议(yi)先学计算机科学与技术这类宽口(kou)径专业，后期进一步选择。但是不管(guan)啥专业，把数学学好。
听起(qi)来都很高大上的专业，相(xiang)信自己的数学成绩可以继续深造。否(fou)则，雾里云里，轻轻的来(lai)了正如轻轻的走了。
计算机(ji)专业好吗？听说就业一般(ban)，毕竟学计算机的人太多了，人工智能(neng)怕本科生学不到什么东西，还是大(da)数据稍微靠谱一(yi)点
大数据，云计算，人(ren)工智能专业哪个好？这三个专业(ye)的难易层度为人工智能大于大数据，大(da)数据大于云计算。
如果你是专科(ke)可以学习大数据(ju)与云计算，就不要挑战人工智能了，因(yin)为这个很看重哗烂晌学历的(de)。
那大数据和云(yun)计算该学那一个呢?你可以从两(liang)点考虑：
1.收历袜入：大数据的工资高(gao)于云计算
2.发乱锋展(zhan)前景：大数据适应(ying)于各种行业，并且(qie)是未来人工智能领域计算的(de)基础，所以在未来是可以长期发(fa)展下去的。
python与(yu)人工智能、python与大数据那个难采集记录足够多的数据，使工作更(geng)加针对化和精准化，这是大数据吗(ma)？这不是大数据(ju)而只是数据化。
什么是大数据(ju)呢？例如洛杉矶警(jing)方曾对以往的刑事案件做了统计，通过算法得出了第二(er)天的高概率犯罪地点唤颤源，然后有(you)针对性的派警察去该处巡逻，从而(er)使得当地的犯罪现象下降20%。这(zhe)是大数据。
再比如(ru)，经济学家都认为股票无法预测，而一位剑桥大学毕业(ye)的博士搞了个公司，对(dui)有史以来几乎所有的证券交易的数(shu)据进行记录，然后通(tong)过算法进行分析。
他对什么国家政策、公司业绩(ji)、行业走向等等一眼都不看，100%地排除主观意志的，只根(gen)据计算结果来进(jin)行投资，最后赚了大钱(qian)。这是大数据。
大数据的精髓(sui)并不在于数据的精准和数量(liang)，而在于对内在规律的挖掘和对未来趋(qu)势的预测。其思路是：一个结果是有(you)很多原因的，原因作用(yong)的强度可能是随机的，我洞毁们对其中(zhong)作用的机理并不清楚。
我们难以和态找(zhao)出规律性，但知道规律性就蕴含(han)在结果数据之中，如果(guo)我们能建设合适的(de)模型，写出好的算法，就(jiu)有可能把这个规律性提炼出来(lai)，从而能科学地(di)发现真相和预测未来(lai)。
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