人工智能和大数据并不简单。他们都需要一个系统的学习过程和长期的实验。他们关系密切。没有比这更难的了，因为他们很难控制。

人工智能和大数据简介

1.人工智能

人工智能是一门典型的交叉学科。其研究内容主要集中在机器学习、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等方面。目前，机器学习的应用范围比较广泛，如自动驾驶、智能医疗等领域。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何合理地思考和行动是人工智能研究的主流方向。

2.大数据

大数据是物联网、网络系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，因此大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关技术紧密围绕数据展开，包括数据收集、整理、传输、存储、安全、分析、展示和应用。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。

学习大数据的基础是什么？

1.编程语言。无论你选择大数据分析还是大数据应用开发的方向，掌握编程语言都是学习Java和C++等大数据的重要基础。初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态、数据流和对象流的基础。编程语言在大数据中占据着不可逾越的地位。掌握一门编程语言，然后学习大数据会容易得多，甚至编程语言学习的时间也比大数据要长。

2.大数据平台。学习大数据知识不能绕过大数据平台，它承载着分布式存储和分布式计算的核心任务。因此，大数据平台的研发也是大数据领域的一个重要岗位。

3.算法。大数据技术的核心需求是数据价值。目前，数据取值的主要方式是数据分析。因此，掌握算法不仅对数据分析岗位非常重要，对大数据开发岗位也具有现实意义。

标签： 人工智能难学还是大数据难学

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