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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
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。徒劳的人工智能涉及广泛的领域，工业，航空航天和业务，并且已经渗透了人们的生活。在手机中打开Cortana或Siri。这是AI的产物。
分析具有大量数据值。该机器开始了解用户想要什么。它可以预测未来的天气和游戏的分数。人工智能与场景的结合是实现改变生活方式和解放生产力的方式。特别是，只有人们过去所做的许多事情才能通过机器实现。典型的例子包括语音助手和无人汽车。更重要的是，当硬件的性能逐渐改善并且计算资源变得越来越强时，成本越来越便宜。
4.两者的未来发展方向
专注于新零售
在最近的大数据和人工智能浪潮中，几乎没有任何领域可以使零售业这样的公司受益。无论是沃尔 - 马特还是当地的母亲和婴儿商店，各个地方的公司似乎都使用这些技术来减少管理成本并扩大其业务范围。例如，客户服务人员可能会被人工智能助理完全取代，但更重要的是，零售商可以通过人工智能跟踪其库存，消费者的兴趣很快将经历革命性的变化。随着越来越多的变化。零售商将大数据和人工智能应用于其商业模式，预计该行业现在可以使用人力和机器能力来获得更多的利润。
聊天机器人应用程序越来越广泛
Facebook，Skype和Slack等公司已将聊天机器人添加到其服务中。它们对消费者来说非常有趣，包括法律帮助热线，技术创新使聊天机器人更加聪明。这意味着他们可以分析人们的法规，并通过有效的诊断来指导患者。
如果大数据继续以当前的高速增长，则预计几天前使用的社交媒体平台上会有更广泛使用的聊天机器人。这可能比人们想象的要快。这些由人工智能技术驱动的机器人可能会更有效地与人聊天，人们甚至可能不会判断他们是否正在与另一个人交谈。
人工智能和云计算的结合
随着越来越多的企业采用人工智能解决方案来应对其业务困境，许多公司将寻求加强其IT基础架构并将其业务转变为云。随着申请人的规模越来越大，人工智能变得更加越来越大还有更多主流。数据需求将为公司的本地服务器带来更大的负担，这意味着他们需要在其他地方elsealwheremeet他们的数据要求。
云计算非常适合满足和管理不断增长的需求，因为内部部署的服务器和数据管理对企业而言变得太混乱，而且昂贵。
更聪明的营销
营销是利用大数据革新力量的关键领域之一。通过整理大量数据，企业可以比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者。
随着越来越多的公司试图使用自动算法对数据进行分类以找到潜在客户，人工智能领域将受益于行业投资的增加。REAL-时间定位可以为正确使用的销售机会带来超过20％的销售机会公司，这意味着使用人工智能可以获得非常丰富的利润。
黑暗数据的新时代
随着大数据的增加，使用黑暗数据获得业务成功的机会也将增加。所谓的黑暗数据是在正常业务活动中收集，处理和存储的数据。但是，这些数据通常不用于分析，业务关系或直接货币化利润的目的。对于人工智能和数据管理领域的许多人，这些数据经常被证明是有用的。dark数据可能很难理解，但是随着越来越多的企业投资在人工智能中，这些混乱可能会消失，并使人们对正在进行的数据革命更加热情。
大数据和人工智能目前是流行的IT行业。与大数据开发和进入相比，它更简单，人工智能包含很多知识。我想学习大数据课程以推荐[Dane Education]。该机构创建了一个原始的TTS8和0教学系统，1V1主管，跟踪，跟踪学习，并有任何时间进行沟通。
1.大数据]和人工智能目前是有前途的行业。
2.大数据为人工智能提供了宝贵的数据支持。人工智能聪明的原因。因此，与人工智能相比，大数据对人才的需求更大。也就是说，人工智能只是大数据的应用方向。
3.大数据行业中人才的稀缺性，庞大的市场需求以及涵盖整个行业，有很多就业机会，发展前景仍然相当不错。大数据行业的人才工资通常更高。如果您有兴趣，请单击此处，学习免费学习
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首先，人工智能和大数据的两个专业都相对较广。随着工业结构的持续发展，大数据和人工智能的人才培训规模将逐渐扩大。
人工智能与大数据密切相关。大数据是人工智能的重要基础。两者之间的发展将相互促进。在整个行业中，大数据工程师的工作内容将涉及人工智能技术，人工智能工程师还将在工作中使用大数据技术。因此，大数据和人工智能的技术边界相对模糊。目前，数据工程师开始转向人工智能领域的研发。
大数据专业的重点是完成数据的价值，人工智能专业的重点是完成智能决策。大数据提出了制定人工智能决策的基础。人工智能提供了大数据价值的出口。如果大数据隐喻为“石油”，则可以将人工智能隐喻为“汽车”。
从技术成熟度的角度来看，大数据技术现已成熟，正处于着陆应用的早期阶段。因此，选择大数据专业时，将会有一个相对系统的学习过程。当然，由于在大数据领域仍需要克服许多主题，因此目前的大数据字段仍然主要基于研发才能的需求。如果从业者想具有更强的工作竞争力，建议阅读研究生。
与大数据技术相比，人工智能远非技术的成熟时期。人工智能仍处于SO估算的“弱人工智能”阶段。学习周期将更长。实际上，许多人工智能领域的许多从业人员基于大数据拥有大量的工作内容，因此，如果您想要为了进行人工智能的研究和开发，您也可以从大数据开始。
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