大数据人工智能哪个好?怎么投资人工智能?
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这三个专业的难易层度为人工智能大于大数据，大数据大于云计算。
如果你是专科可以学习大数据与云计算，就不要挑战人工智能了，因为这个很看重学历的。
那大数据和云计算该学那一个呢?你可以从两点考虑：
1.收入：大数据的工资高于云计算
2.发展前景：大数据适应于各种行业，并且是未来人工智能领域计算的基础，所以在未来是可以长期发展下去的。
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想了解大数据与人工智能孰优孰劣，首先我们得从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。
1、大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能 孰好孰坏
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。
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大数据
Big data，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
人工智能
Artificial Intelligence，英文缩写为AI。它的领域范畴是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等。大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。
人工智能目前还处在初级阶段，主要的研究方向集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。
大数据与人工智能的关系
大数据和人工智能虽然关注点不相同，但关系密切，可以这样说，大数据是人工智能的基石，动力。大数据和AI中的深度学习是密不可分的，有了大量数据，作为深度学习的“学习资料”，计算机可以从中找到规律，海量数据，加上算法的突破和计算力的支撑让人工智能获得突破、走向应用。
一是人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，二是大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品）。
人工智能就是大数据应用的体现，是大数据、云计算的应用场景。没有大数据就没有人工智能，人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。
河南新华欢迎学习4年前 0条评论 -
首先，人工智能和大数据这两个专业的前景都比较广阔，随着产业结构升级的持续推进，未来大数据和人工智能专业的人才培养规模会逐渐扩大。
人工智能与大数据具有密切的联系，大数据是人工智能的重要基础，二者之间的发展会互相促进。在行业内，大数据工程师的工作内容会涉及到人工智能技术，而人工智能工程师在工作中也会使用到大数据技术，所以大数据和人工智能的技术边界是比较模糊的，当前也有不少大数据工程师开始转向人工智能领域的研发。
大数据专业的重点在于完成数据的价值化，而人工智能专业的重点在于完成智能决策，大数据为人工智能提出决策的基础，人工智能为大数据的价值化提供出口。如果把大数据比喻成“石油”的话，那么人工智能就可以比喻成“汽车”。
从技术的成熟度上来看，大数据技术目前已经趋于成熟，正处在落地应用的初期，所以当前选择大数据专业会有一个较为系统的学习过程，可以参考的案例也比较多。当然，由于目前大数据领域依然有很多课题需要攻克，所以当前大数据领域依然以研发型人才需求为主，从业者要想具有更强的岗位竞争力，建议读一下研究生。
人工智能相对于大数据技术来说，目前还远没有达到技术的成熟期，人工智能目前依然处在所谓的“弱人工智能”阶段，所以如果选择学习人工智能会面临一定的难度，不仅知识量比较大，学习的周期也会更长一些。实际上，目前不少人工智能领域的从业者，有大量的工作内容是基于大数据开展的，所以如果想从事人工智能领域的研发，也可以从大数据开始学起。
4年前 0条评论 -
关于大数据和人工智能这两个技能领域，首要都很新，这是事实，一起开展势头也很好，前景可期，可是对专业技能的要求，也都不低。
在学大数据仍是人工智能这个问题上，首要需求考虑的一点就是，自身的基础水平，以及未来的开展规划。
首要，假如有Java基础，那么主张学大数据。
Java是大数据开发编程的主要言语，假如你有Java基础，并且Java还不错，那么学大数据是有天然的优势的。
Java作为一门历史悠久的言语，在大数据主流技能结构傍边，根据Java以及JVM系言语(比方Scala)的编程任务许多，假如Java基础好，那么学习大数据也能快速上手。相比于一般的Java开发，大数据开发在久远的开展来看，薪资待遇和生长空间都要更具优势。
而假如没有Java基础，那么学大数据仍是学人工智能，其实都需求从零开始，开展到后期，大数据跟人工智能也基本上算是平起平坐。
其次，学大数据仍是人工智能需求额外注意的一点是，人工智能更重视学历。
人工智能、机器学习、数据发掘等技能方向，对专业布景比较垂青，假如学历不够优势，那么在后续的工作竞赛傍边，就需求付出更多的时刻和成本去平衡学历带来的缺乏。
不管是学习大数据，仍是学习人工智能，都主张先选一个方向，找到入门的路线，至少有通晓一门言语，再图谋其他。要想在某个方向要通晓，是需求足够的时刻去研究和堆集实践经验的。
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4年前 0条评论 -
人工智能这几年在资本市场是比较火的，但是人工智能的基建：物联网、信息的传输等并不成熟（目前只是应用层或者简单的应用场景），所以想通过短期投入快速的获得收益相对来说是有点难度的。
如果投资于一级市场：资金量相对太少了，风险也比较大，而且渠道也不太好找（当然可以通过私募基金的形式进入）；
二级市场的话如果想风险小点 ，可以买一些以人工智能为投资方向的基金；
如果可以承受波动，直接购买相关上市公司股票也可以；
还有一种途径就是做实业了，但是资金量相对较少，运营时还是要偏轻资产运营 （具体产业场景就看您自己的资源与当地的情况了）。6年前 0条评论 -
两者其实是互通的，学好大数据对人工智能有很大的帮助。而人工智能的发展也是会有利于大数据和云计算等技术的进一步发展的。6年前 0条评论
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2个都不错。大数据是指采集很多数据，进行分析，找出一些规律。
云计算，简单说就是对数据进行分析的处理过程，比如CPU的计算能力。
人工智能就高深了，简单说就是把机器人做来能像人一样的思考，有自己的独特思维。
时代在进步，科技在发展，而且这是人类的必然走向，人工智能会按着人们设置的方向发展，就目前的技术而言，人工智能不可能达到电影中的水平，可以自由发展，最起码一百年内没有希望，以后不敢保证！所以威胁谈不上，人工智能只会帮助人类更好的发展生活和探索新科技新领域！6年前 0条评论 -
各有各的价值：
人工智能：
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
大数据：
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。7年前 0条评论 -
大数据和人工智能都是未来发展趋势，人工智能要在大数据的基础之上发展吧。现在学好大数据，利用好大数据去发展会更有利7年前 0条评论
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人工智能已经逐渐建立起自己的生态格局，由于科技巨头的一系列布局和各种平台的开源，人工智能的准入门槛逐渐降低。未来几年之内，专业领域的智能化应用将是人工智能主要的发展方向。无论是在专业还是通用领域，人工智能的企业布局都将围绕着基础层、技术层和应用层三个层次的基本架构。
基础层就如同大树的根基，提供基础资源支持，由运算平台和数据工厂组成。中间层为技术层，通过不同类型的算法建立模型，形成有效的可供应用的技术，如同树干连接底层的数据层和顶层的应用层。应用层利用输出的人工智能技术为用户提供具体的服务和产品。8年前 0条评论
