人工智能实际上是机器学习的一个应用方向。数据挖掘也是机器学习的一个应用方向。人工智能与技术无关。这是一个范式的概念。那么，学习大数据还是人工智能更好呢？
最好是学习大数据或人工智能
事实上，人工智能和大数据可以很好地协同工作，两者之间没有矛盾。人工智能需要数据来构建其智能，尤其是机器学习。例如，机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像，以了解飞机的组成，以便将来能够识别它们。
好的学习当然是基于你自己的兴趣和你对未来的规划，但值得肯定的是，未来一定是人工智能的时代。也许在未来，人工智能也会担任大数据工程师的工作。因为通过深入学习，机器可以帮助人们过滤数据并完成部分工作。人工智能可以帮助人们“发挥”数据的商业价值。
国家还大力支持人工智能的发展。中国对人工智能人才的需求高达100万，人工智能工程师的薪酬水平也高于大数据工程师。
此外，人工智能并不像你想象的那么先进。现在市场上有很多人需要使用现有的算法，而不是开发新的算法。
总之，面对市场上的热门行业，我们不能盲目选择。我们必须从自己的实际情况出发，认识到自己的兴趣和职业规划。
大数据和人工智能之间有什么区别
面向大数据的Java
人工智能的Python
要学习大数据或人工智能，你首先需要掌握一门计算机编程语言。我们都知道有很多计算机编程语言，比如R、C++、Java等等。Java用于大数据，Python用于人工智能。
开发工具的选择有时取决于特定的约束或个人偏好。现在Python已经成为第一种编程语言。与C、C++和Java等编译/静态类型语言相比，Python的开发效率提高了几倍。
大数据是原始输入，在数据变得有用之前需要进行清理、结构化和集成，而人工智能是输出，即通过处理数据生成的智能。这让他们有了根本的不同。
人工智能是一种计算形式，它允许机器执行类似于人类实践的认知功能，例如对输入进行操作或响应。大数据是一种传统计算。它不会对结果采取行动，而只是寻找结果。
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