哪个更有前途？

都很好。

大数据是指收集大量数据，对其进行分析，并找到一些规律。

云计算，简单地说，就是分析数据的过程，比如CPU的算力。

人工智能是深奥的，简单地说，就是要让机器人能够像人一样思考，并拥有自己独特的思维。

时代在前进，科技在发展，这是人类的必然趋势，人工智能会朝着人们设定的方向发展，就目前的技术而言，人工智能无法达到电影中的水平，它可以自由发展，至少百年都没有希望， 而且以后也不敢保证！因此，没有威胁，人工智能只会帮助人类更好地发展生活，探索新技术和新领域！

大数据和人工智能都是未来的发展趋势，人工智能应该在大数据的基础上发展。 现在，学好大数据，用好大数据发展，会更有利。

数据分析的发展前景非常好，毕竟数据分析行业在国内刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，这是非常有潜力的。 真正的大佬不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业提升产品价值的人，产品、客户、流量、财务、广告、流程、流程等。 比如我自己是自学成才的数据分析师，毕业后又去了Cassia工作，现在基本实现了财务自由，但是如果想成为一名大数据分析师，我需要积累和坚持沉淀，相信总有一天你一定能达到这个水平。

当然可以，这两个专业都可以在这里找到。

2017年，机器学习工程师正在成为IT行业最抢手的岗位，机器学习的平均年薪高于其他岗位。 而且随着经验年限的增加，机器学习从业者的平均工资也有所增加。 机器学习从业者的平均月薪分布，超过70%的从业者月薪在20k-50k之间。

我个人认为是人工智能，人工智能未来的发展前景非常好，中国人工智能已经以雷霆万钧的势头冲进了我们的生活。 除了智能机器人，还有智能家居、无人驾驶汽车、“刷脸”支付......人工智能的爆发式发展离不开国家政策的大力支持。

2017年7月，《新一代人工智能发展规划》发布，相关部门开始加大实施规划力度; 2017年10月，中共十九大正式将人工智能纳入报告，在政策层面为国内人工智能产业的发展提供了长期保障。 2017年11月，在《新一代人工智能发展规划》启动会上，首批四大国家创新平台成立; 2017年12月，工业和信息化部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，相当于印发了《行动手册》。

人工智能有利于就业，中国正在升级产业，工业机器人和人工智能将成为热点，而这正好是3 5年后。 但是，还有一个问题需要大家注意：

学习难度比较高，要求你有创新思维能力，微积分、数列等在高等数学中一定很好，软件编程（基础中使用最广泛的语言：C C++）一定好，微电子（数字电路、低频和高频模拟电路，最重要的是嵌入式编程能力）一定要学好， 并且必须有一定的机械设计能力（空间思维能力也很重要）。

两个专业的发展前景都非常好。

当今的人工智能基于深度（多层）神经网络和深度机器学习，可以基于大量训练数据提高模型优化能力。 人工智能基于对大数据的支持和收集，并通过应用人类设定的特定性能和计算方法来实现。

因此，人工智能离不开大数据，人工智能需要依托大数据平台和技术，帮助完成深度学习的演进。

从我的角度来看，难度大致相同。 但人工智能可能需要更多的理论水平。 目前，从社会的角度来看，绝大多数人处于自学阶段，很少有人处于工程经验阶段。

但公司希望招聘有经验的人才，但这些东西的一个特点是有大量的数据和高性能的计算机，这意味着大多数人都买不起。 如果从好就业的角度来看，我不建议学习这些，除非你的硕士或博士学位是专门为此而生的，毕竟你有这个资源。

现在是一个新兴的高薪行业，就业肯定是有可能的，当然要看个人兴趣。 教学方法和内容，以及推荐就业。

没关系，过来看看，两个专业都有。

互联网IT学校可以看看这里，这里有两个专业。

大数据和人工智能的前景非常好。

随着社会的发展，人们对生活质量的要求也逐渐越来越高，开始关注健康等问题，这些都是通过大数据来统计的，而人们不仅仅是为了单纯的追求温暖，更是为了时尚，这也是大数据统计人们的偏好，对于人工智能， 很多大公司开始实施人脸识别等，大数据和人工智能已经融入我们的生活，未来的发展前景也是光明的。数据显示，人工智能技术助力自动驾驶打造万亿级新市场。 Python是进入人工智能行业的首选编程语言，适用于人工智能、数据分析、爬虫、互联网等项目的开发。

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大数据和人工智能是两个不同的研发方向，也是目前最热门的领域。 虽然它们是两个不同的研究方向，但它们的结合尤为紧密。 要想做好人工智能，就必须有大数据技术的支持。

大量的数据建模和分析，加上机器学习的东西，可以很好地做好人工智能的工作。

从数据分析来看，大数据和人工智能的前景非常好，随着社会的发展，人们对生活质量的要求也逐渐越来越高，并开始关注健康等问题，这些都是通过大数据进行统计，而人们对服装的追求不仅仅是简单的保暖， 还有时尚，这也是大数据统计人们的喜好，对于人工智能，很多大公司开始实施人脸识别等，大数据和人工智能已经融入了我们的生活，未来的发展前景也是光明的。

随着智能电子产品在互联网上的日益普及，大数据和人工智能正在不知不觉中影响着人们的生活。 Alpha Dog诞生之初，就引起了人们对大数据和人工智能的关注。

人工智能和大数据的就业方向主要包括算法工程师。

程序开发工程、人工智能运维工程师、智能机器人研发工程师、AI硬件专家、计算机视觉。

在工业互联网中。

在发展的背景下，人工智能大数据专业人才的价值将得到进一步体现，现在越来越多的互联网企业对人工智能大数据专业人才表现出极大的兴趣，并渴望招募这方面的人才，从而开拓自己的数据价值空间。

人工智能和大数据的前景和未来如下：

AI产业链可分为基础层、技术层和应用层。 在基础层方面，它包括AI芯片市场和大数据服务市场的完善。 围绕云生态建设、标准制定，实现大数据交换共享，实现大数据行业信息安全。

在技术层面，包括智能人脸识别行业和智能语音识别行业的完善，自然语言处理技术、语音处理技术、图像处理技术等人工智能技术将相互融合。

应用层方面，智能制造、智能安防、智能电网、智能医疗、智能客服、智能农业等市场规模将迎来持续增长。 汽车装配、金融服务、电信等高科技领域，其次是物流、零售、**等行业也在智能应用中。

随着新一代信息技术革命的到来，人工智能将首先在互联网领域得到广泛应用，在这个过程中，人工智能通过与新一代信息技术、大数据、云计算、物联网、工业互联网、无人驾驶等的融合发展，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。

随着人工智能的日益成熟，它将陆续在其他领域普及，并继续向深处发展。 目前，中国互联网正处于从消费互联网向工业互联网转变的过程中

在大数据、人工智能等新一代技术赋能传统产业后，中国工业将呈现出全新的工业互联网。 由于人工智能的大量使用，必然会在产业升级过程中释放大量工作岗位，同时，许多落后产能也将被淘汰。

首先，人工智能和大数据的前景比较广阔，随着产业结构升级的不断推进，未来大数据和人工智能领域的人才培养规模将逐步扩大。

人工智能与大数据息息相关，大数据是人工智能的重要基础，两者的发展将相互促进。 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大数据技术，因此大数据和人工智能之间的技术界限相对模糊，许多大数据工程师已经开始转向人工智能的研发。

大数据专业的重点是完成数据的价值化，而人工智能专业的重点是完成智能决策，大数据是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了出口。 如果将大数据比作“石油”，那么人工智能可以比作“汽车”。

从技术成熟度来看，大数据技术已经成熟，处于应用初期，所以在选择大数据专业时会有一个比较系统的学习过程，可以参考的案例很多。 当然，由于大数据领域还有很多课题需要克服，所以目前的大数据领域仍以对研发人才的需求为主。

与大数据技术相比，人工智能还远远没有达到技术的成熟阶段，而人工智能还处于所谓的“弱人工智能”阶段，所以如果你选择学习人工智能，你会面临一定的困难，不仅知识量比较大，而且学习周期会更长。 其实，目前人工智能领域的很多从业者都有大量基于大数据的工作，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习。

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人工智能（AI）英文。 它是一门研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新型的智能机器，可以以类似于人类智能的方式做出反应，包括机器人技术、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。 自人工智能诞生以来，理论和技术日趋成熟，应用领域不断扩大。 人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。

人工智能不是人类的智能，但它可以像人类一样思考，并可能超越人类的智能。

自人工智能诞生以来，理论和技术日趋成熟，应用领域不断扩大，可想而知，未来人工智能带来的科技产品，将成为人类智慧的“容器”，甚至可能超越人类智能。

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。 “人工”更容易理解，争议也更少。 有时我们必须考虑人类可以承受的东西，或者人类的智能是否足够高，可以创造人工智能，等等。

但总的来说，“人工系统”是通常意义上的人工系统。