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人工智能难学还是大数据难学大数据和人工智能都不简单，都需要一个系统的学习过程和长期的实验，二者联系紧密，不存在谁更难，因为都有难以把控的难点。
选择一门学科学习，我们不能从哪个好学开始，而是要从自身的兴趣和技能优点出发，做一个客观的决定。下面我们来看看大数据和人工智能的概念和研究方向。
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。
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。
人工智能专业和大数据专业哪个前景好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。
大数据和人工智能如何选择在学大数据还是人工智能这个问题上，建议一定要考虑的一点就是，自身的基础水平，以及未来的发展规划。
1、如果有Java基础，那么建议学大数据。Java是目前行业当中大数据开发编程的主要语言，如果你有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语言，在大数据主流技术框架当中，基于Java以及JVM系语言(比如Scala)的编程任务很多，如果Java基础好，那么学大数据也能快速上手。相比于一般的Java开发，大数据开发在长远的发展来看，薪资待遇和成长空间都要更具优势。
而如果没有Java基础，那么学大数据还是学人工智能，其实都需要从零开始，发展到后期，大数据跟人工智能也基本上算是平起平坐。
2、结合自身背景及基础条件来评估。其次，学大数据还是人工智能需要额外注意的一点是，人工智能更注重学历。
人工智能、机器学习、数据挖掘等技术方向，对专业背景比较看重，如果学历不够优势，那么在后续的就业竞争当中，就需要付出更多的时间和成本去平衡学历带来的不足。
不管是学习大数据，还是学习人工智能，都建议先选一个方向，找到入门的路线，至少有精通一门语言，再图谋其他。要想在某个方向要精通，是需要足够的时间去钻研和积累实际经验的。
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