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我认为最重要的一点是您必须首先询问自己的兴趣和能力。毕竟,无论您选择支持我们哪个方向,这都是支持我们的兴趣和能力。因此,让我们很好地照顾两者之间的差异和联系。
首先,大数据
大数据是物联网,网络系统和信息系统开发的全面结果。其中,物联网具有最大的影响力,因此也可以说大数据是物联网开发的不可避免的结果。与数据相关的技术紧密关注数据开发,包括数据收集,整理,传输,传输,,存储,安全性,分析,演示和应用等。在目前,大数据的价值主要反映在分析和应用中,例如大数据方案分析。
第二,人工智能
人工智能是典型的跨学科。研究的内容集中在机器学习,自然语言处理,计算机视觉,机器人技术,自动推理和知识表示的六个方向上。目前,在诸如智能医疗护理等领域的广泛应用。人工智能的核心是“思考”和“决策”。人工智能研究的主流方向是如何进行合理的思维和合理的行动。
可以看出,与大数据相比,人工智能所涉及的领域更加深刻和高端,因此知识内容更高,并且需要学习学习。
一方面,人工智能需要大量数据作为“思考”和“决策”的基础。另一方面,大数据还需要人工智能技术来进行数据价值操作。例如,机器学习是用于数据分析的常见方法。在大数据值的两个主要实施例中,数据应用的主要渠道之一是智能(人工智能产品)。智能机构提供的数据量越大,“训练”和“验证”通常需要大量数据以确保操作的可靠性和稳定性。
因此,无需完全区分两者或奠定基础,并一次学习一步。只有最佳选择。
大数据和人工智能在概念上包含与大数据的关系,云计算是人工智能的左右臂。如果您转到计算机中专业的计算机,那么4年就足以主修大数据。如果您是人工智能,则需要学习。
就业前景
人工智能是近年来一直很热的新兴行业。市场还具有某些人才需求。开发前景仍然不错,但是进入的门槛很高,这对于转让人直接进入行业是相对困难的。
大数据行业很少,市场需求很大。目前,人才差距为100万以上。随着人工智能,物联网和云计算的发展,对大数据才能的需求急剧增加。将增加更多的就业机会。
大数据行业的薪水通常也很高。其中,大数据开发工程师(作为行业中的“大熊猫”职位)也非常相当大。
知识学习
人工智能也是一个更复杂的知识系统。它需要系统的学习,而且也很困难。
大数据的学习也很困难,也有必要学习Java和Python,但是Java学习无需作为Java开发加深,专注于学习Javase。Python是大数据的高级改进。当然,大数据,大数据,大数据重点是大数据处理技术。
关于大数据和人工智能的两个技术领域,第一个非常新。这是事实。一起进行动力也很好。预期的是前景,但是专业技能的要求并不低。
研究大数据仍然是人工智能的问题,主要需求之一是考虑其自己的基本水平和未来的计划。
首先,如果有Java基金会,那么您就提倡大数据。
Java是大数据开发计划的主要词。如果您有Java基金会,Java还不错,那么学习大数据具有自然优势。
作为历史性演讲,Java根据大数据的主流技能结构执行了许多编程任务。根据Java和JVM线(例如Scala),有许多编程任务。如果Java很好,那么学习大数据也可以很快开始。
如果没有Java基金会,那么学习大数据仍在学习人工智能。实际上,所有需求都需要从头开始。从开始到后期,大数据和人工智能基本上都是平坦的。
其次,学习大数据仍然是对人工智能需求的额外关注点。人工智能更加关注学历。
人工智能,机器学习,数据发掘和其他技能方向相对挑剔。如果学术资格没有优势,那么在随后的工作竞赛中,您需要花费更多的时间和费用来平衡缺乏教育。
无论学习大数据如何,它仍在学习人工智能。他们主张首先选择一个方向并找到进入途径。至少有一个知道一个单词的词,然后您可以看到别人。要熟悉某个方向,就足以始终学习和堆叠实践经验。
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