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云计算就业前景很好。
从互联网领域的当前发展，大数据和云计算的情况下，具有相对广泛的发展前景。一方面，工业互联网将在未来为大数据和云计算提供巨大的开发空间。另一方面，将提供云计算和大数据。它还可以推动一系列新技术和新的模型创新。
由于大数据是物联网发展的三个基本因素之一，因此大数据的发展对于人工智能技术的发展也具有重要意义。当前的科学技术领域和行业领域相对较高人工智能，因此，随着人工智能的促进，大数据也将引起更多关注。
与大数据相比，云计算技术的重要性在一定程度上反映了。随着云计算逐渐进入PAAS时代和SaaS时代，完整的堆栈云和智能云将进一步提高云计算的服务效率。行业中云计算的重要性将逐渐反映在行业中，因此云计算的开发空间将会将来逐渐扩展。
从技术的角度来看，大数据和云计算之间的关系与硬币的正面和背面一样不可分割。BIG数据不得使用一台计算机处理，并且必须采用分布式体系结构。大量数据的分布式数据挖掘。但是，它必须依靠云计算分布式处理，分布式数据库和云存储和虚拟化技术。
“大数据”是一个具有特别大卷和特别大的数据类别的数据集，此类数据集无法使用传统的数据库工具来识别其内容，这太难了。正如阿里所说，天气数据，蛋糕制造的数量和销售。
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这三个专业的困难是人工智能大于大数据，大数据大于云计算。
如果您是可以学习大数据和云计算的专家，请不要挑战人工智能，因为这重视教育。
那么大数据和云计算应该学习哪一个？您可以从两点考虑：
1.收入：大数据的工资高于云计算
2.发展前景：大数据适应了各个行业，是未来人工智能领域计算的基础，因此将来可以长期开发它。
我认为人工智能很好
I.人工智能技术将随着新一代信息技术革命的出现，大数据，云计算和物联网的普遍使用的过程将加速，人工智能将首先在Internet领域中广泛使用。通过新一代信息技术，大数据，云计算，物联网，工业互联网和无人驾驶驾驶的综合开发，它将大大提高这些领域的劳动生产率并促进这些领域的快速发展。
随着人工智能成熟的日益成熟，它将被普及到其他领域，并继续以深度发展。从未来发展趋势的角度来看，人工智能的发展前景非常广泛。
2.人工智能将有效地促进中国的经济转型和工业升级。目前，我国家的互联网正在从消费互联网到工业互联网的开发过程。在传统产业之后，中国的行业将展示新的工业互联网。
由于大量人工智能，在工业升级过程中，大量就业职位将不可避免地释放大量就业。同时，将消除许多落后生产能力。使用现代人工智能生产线后，它将节省大量劳动力。
3.人工智能将成为人们就业和就业的必不可少的技能，请单击以输入描述图片。随着人工智能的普及，智能机构将逐渐进入生产环境。将来，各行各业的员工将与智慧党派合作提出了对工作场所中人员的更高工作要求。将来，员工需要掌握人工智能的理论知识并具有相关的操作技术。
员工也是如此，因此这也为教育市场提供了新的要求，并提供了新的发展机会。
第四，人工智能取代人力将成为当前人工智能研究的不可避免的发展趋势，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标的最基本方法。它已成为人工智能开发的瓶颈。事实上，人工智能无法解决学习的基本矛盾，最好的人工智能无法与普通的4年 - 年龄相匹配。
如今，人工智能在某些行业中取代了一些简单而重复的工作。将来，随着其持续发展，更多的工作将被人工智能所取代。这是任何人都无法阻止客观发展趋势。进入人工智能中的医疗保健领域将引发行业革命并促进行业的爆炸性发展。
要了解大数据和人工智能的优势和缺点，我们必须首先从认知和对大数据和人工智能的理解的概念开始。
1.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。
2.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。
3.大数据和人工智能是好是坏
尽管大数据和人工智能具有不同的注意点，但它们是密切相关的。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瓦尔操作，例如机器学习是数据分析的一种常见方法。在大数据值的两个主要实施例中，数据应用程序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。
目前，与大数据相关的技术已经成熟，相关的理论系统逐渐改善，人工智能仍处于行业发展的早期阶段，理论系统仍然具有巨大的发展空间。从学习的角度来看，它是一种从大数据中学习的好选择，从大数据过渡到人工智能相对容易。总的来说，这两种技术之间没有问题，而且开发空间很大。
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