大資料專業前景不錯，人工智慧，如果有興趣的話，當然也可以，畢竟相比較於資料，人工智慧似乎更有樂趣，當然也最難

是很不錯的專業，未來的走向 大資料是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大資料牽扯的資料探勘、雲計算一類的，所以是數學一類的專業。 （1）統計學是透過搜尋、整理、分析、描述資料等手段，以達到推斷所測物件的本質，甚至預測物件未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用範圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。 （2）數學與應用數學是一個學科專業，該專業培養掌握數學科學的基本理論與基本方法，具備運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力，受到科學研究的初步訓練。能在科技、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高階專門人才。 （3）資訊與計算科學專業是以資訊領域為背景用將邁向的數學與資訊，管理相結合的交叉學科更深入和專業。

人工智慧專業

人工智慧專業是中國高校人計劃設立的專業，旨在培養華人工智慧產業的應用型人才，推動人工智慧一級學科建設。2018年4月，教育部在研究制定《高等學校引領人工智慧創新行動計劃》，並研究設立人工智慧專業，進一步完善中國高校人工智慧學科體系。2019年3月，教育部印發了《教育部關於公佈2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》，根據通知，全國共有35所高校獲首批「人工智慧」新專業建設資格。

2020年3月3日，教育部公佈2019年度普通高等學校本科專業備案和審批結果，“人工智慧”專業成為熱門。

華人工智慧發展迅猛，中國政府也高度重視人工智慧領域的發展。預計到2020年，華人工智慧產業規模將超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。2017年全球新興人工智慧專案中，中國佔據51%，數量上已經超越美國。但全球人工智慧人才儲備，中國卻只有5%左右，人工智慧的人才缺口超過500萬。

全球共有超過360所具有人工智慧研究方向的高校，其中美國擁有近170所，中國僅30多所。雖然一些中國高校開設了相關課程，但總體上缺乏人工智慧的基礎教學能力，高校在獨自培養具有動手能力的應用型人才上有所欠缺。

2020年3月3日，教育部公佈2019年度普通高等學校本科專業備案和審批結果，在新增備案本科專業名單中，“人工智慧”專業新增最多。華人民大學、復旦大學、北京郵電大學、中國農業大學、北京化工大學等180所高校都新增了“人工智慧”專業。此外，“智慧製造工程”“智慧建造”“智慧醫學工程”“智慧感知工程”等智慧領域相關專業，也同樣是高校的新增備案和新增審批本科專業名單中的熱門。

2.大資料專業

大資料專業是從大資料應用的資料管理、系統開發、海量資料分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大資料應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。

“大資料”（Big Data）指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量資料。“大資料”之“大”，並不僅僅在於“容量之大”，更大的意義在於：透過對海量資料的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發展”。“大資料”能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大資料同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。透過不同行業的“大資料”應用狀況，我們能夠看到企業如何使用大資料和雲計算技術，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。

大資料浪潮，洶湧來襲，與網際網路的發明一樣，這絕不僅僅是資訊科技領域的革命，更是在全球範圍加速企業創新、引領社會變革的利器。現代關係學之父德魯克有言，預測未來最好的方法，就是去創造未來。而“大資料戰略”，則是當下領航全球的先機。

“大資料”（Big Data）指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量資料。“大資料”之“大”，並不僅僅在於“容量之大”，更大的意義在於：透過對海量資料的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發展”。

“大資料”能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大資料同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。透過不同行業的“大資料”應用狀況，我們能夠看到企業如何使用大資料和雲計算技術，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。

今天，越來越多的行業對大資料應用持樂觀的態度，大資料或者相關資料分析解決方案的使用在網際網路行業，比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標準。而像電信、金融、能源這些傳統行業，越來越多的使用者開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大資料解決方案，來提升自己的業務水平。

在“大資料”背景之下，精通“大資料”的專業人才將成為企業最重要的業務角色，“大資料”從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。

是很不錯的專業，未來的走向大資料是眾多學來科與統計學交叉產生的一門新興學科。大資料牽扯的資料探勘、雲計算一類的，所以是數學一類的專業。（1）統計學是透過搜尋、整理、分析、描述資料等手段，以達到推斷所測物件的本自質，甚至預測物件未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用範圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。（2）數學與應用數學是一個學科專業，該專業培du養掌握數學科學的基本理論與基本方法，具備運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力，受到科學研究zhi的初步訓練。能在科技、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高階專門人才。（3）資訊與計算科學專業是以資訊領域為背景用將邁向的數學與資訊，管dao理相結合的交叉學科更深入和專業。

如果培訓的話還是找大品牌的機構靠譜，比如中公教育啊之類的

當下，人工智慧、大資料等熱門詞彙頻頻出現在人們的視野中。作為萬物分析的大資料更是站在網際網路的風口浪尖上，直接催生了大學裡的大資料專業。

那麼高校在大資料方向上設定了什麼專業，具體學什麼，就業怎麼樣，作為新興專業，考生如何報考?今天，就來談一談這個大家關注的熱門專業。

1.什麼叫大資料？

進入網際網路時代，中國的網民人數已超7億，大資料的應用涉及到生活的方方面面。例如，你在網站上買書，商家就會根據你的喜好和其他購書者的評價給你推薦另外的書籍；手機定位資料和交通資料可以幫助城市規劃；甚至使用者的搜尋習慣和股市都有很大關係。

在談到大資料的時候，人們往往知道的就是資料很大，但大資料≠大的資料。大資料，就是儲存在各種儲存介質中的海量的各種形態資料，具有5V特點，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。大資料之“大”，不僅在於其“大容量”，更在於其“大價值”，並已成為除人力、土地、財務、技術之外的另一種重要的基礎資源。對各種儲存介質中海量資訊的採集、儲存、分析、整合、控制而得到的資料就是大資料。大資料技術的意義不在於掌握龐大的資料資訊，而在於對這些資料進行專業化處理，透過“加工”實現資料的“增值”，更好地輔助決策。

2.資料科學與大資料技術專業

本科專業中和大資料相對應的是“資料科學與大資料技術”專業，它是2015年教育部公佈的新增專業。2016年3月公佈的《高校本科專業備案和審批結果》中，北京大學、對外經濟貿易大學和中南大學3所高校首批獲批開設“資料科學與大資料技術”專業。隨後第二年又有32所高校獲批“資料科學與大資料技術”專業。兩次獲批的名單中顯示，該專業學制為四年，大部分為工學。

資料科學與大資料技術是個交叉性很強的專業，很難說完全歸屬於哪個獨立的學科。所以，不同的學校有的是資訊學院申報，有的是計算機學院牽頭申報，有的設在統計學院，還有的在經管學院。像北京大學這個專業是放在理學下，授予理學學位。大多數是設在工學計算機門類下，授予的是工學學位。資料科學很早就存在，是個比較經典的學科，現在和大資料技術結合形成了這個專業。目前教育部設定的本科專業名稱為“資料科學與大資料技術”，專科名稱是“大資料技術與應用”。

3.資料科學與大資料技術學什麼？

以對外經濟貿易大學該專業為例，專業知識結構包括數學、統計、計算機和大資料分析四大模組，具體課程設定如下：

數學：數學分析一、數學分析二、高等代數、離散數學。統計學：機率論與數理統計、多元統計分析、隨機過程。計算機：資料機構、計算機組成原理、作業系統、資料庫系統原理、C++程式設計、Java程式設計、Python與大資料分析、科學計算與Matlab應用、R語言等。大資料分析：資料科學導論、機器學習與資料探勘、資訊檢索與資料處理、自然語言處理、智慧計算、推薦系統原理、大資料分析技術基礎、資料視覺化、大資料儲存與管理、大資料分析實踐等課程。

資料科學與大資料技術是一門實踐性很強的新興交叉複合型學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習資料採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機程式語言等，知識結構是二專多能複合的跨界人才(有專業知識、有資料思維)。根據各校偏重的專業方向，課程設定有所差異，感興趣的同學可以具體檢視各校的專業和課程設定情況。

478所高校獲批開設資料新專業

大資料工程技術人員是指從事大資料採集、清洗、分析、治理、挖掘等技術研究，並加以利用、管理、維護和服務的工程技術人員，主要工作包括大資料採集、大資料清洗、大資料建模與大資料分析；管理、分析展現及應用等技術；設計、開發、整合、測試大資料軟硬體系統等。

目前，國家層面對大資料人才培養正在加速。教育部2016年2月公佈新增資料科學與大資料技術專業，只有北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學等3所高校獲批，到2017年第二批獲批高校數量便漲了10倍，至今已公佈四批共478所高校獲批開設資料科學與大資料技術專業。31個省份中只有西藏、青海暫無高校。獲批開設資料科學與大資料技術專業，數量最多的是河南省，其次是山東、廣東與湖北，廣東有25所。

就業方向

大資料主要包含三大就業方向：大資料系統研發類人才、大資料應用開發類人才、大資料分析類人才，各自基礎崗位一般為大資料系統研發工程師、大資料應用開發工程師和資料分析師。資料科學與大資料技術專業不僅就業前景明朗，薪資待遇也有著無法比擬的就業優勢。

依照職友集薪資資料顯示，全國大資料專業人才就業平均月薪14930元。具體而言，資料分析師平均月薪12700元、資料工程師平均月薪16660元、資料科學家平均月薪32060元等。而且，基礎性資料分析人才，逾六成平均月薪超過1萬元。對比主要行業、主要城市大資料人才薪資待遇發現，保險金融行業招聘“資料工程師”的薪資待遇更具競爭力，杭州招聘“資料科學家”待遇最高，為35550元。

這是一個非常好的問題，也是很多考生和家長比較關心的問題之一，作為一名教育工作者，我來回答一下。

首先，從當前的技術發展趨勢、行業發展趨勢和社會發展趨勢來看，大資料和人工智慧這兩個方向都有比較廣闊的發展前景，相關領域的人才需求量也會持續增加，所以當前選擇這兩個專業是不錯的選擇。

隨著5G通訊的落地應用和產業網際網路的發展，大資料和人工智慧領域將開闢出巨大的價值空間，一系列產業模式將基於大資料和人工智慧技術來打造，所以相關領域的人才需求潛力還是非常大的。另外，大資料和人工智慧也是新基建計劃的重點內容，這也會進一步推動大資料和人工智慧的發展，更多的資源會向大資料和人工智慧領域彙集。

大資料專業是近幾年的一個熱點專業，隨著大資料技術體系的成熟，行業領域陸續釋放出了大量大資料人才的需求，隨著大資料平臺逐漸開始落地應用，未來基於大資料技術來賦能傳統行業是一個比較明顯的發展趨勢，這個過程也會需要大量人才，包括高階應用型人才和技能型人才。從大資料自身的價值空間和產業規模預期來看，大資料領域的人才需求規模還是非常龐大的，當前大資料領域的人才缺口也相對比較大。

人工智慧領域的人才培養一直以來都以研究生教育為主，隨著人工智慧平臺的推出和應用，當前行業領域也開始需要大量應用型人才，這就促使不少高校開始在本科階段開始開設人工智慧專業。但是，相對於大資料專業來說，人工智慧專業對於學生的要求相對比較高，不僅知識量比較龐大，難度也比較高。

當前開設大資料專業的高校比較多，選擇的空間也比較大，相對於人工智慧專業來說，大資料技術體系也相對比較成熟，學習難度也相對要低一些，所以可以重點考慮一下大資料專業。從知識體系結構來看，大資料專業的學生未來也可以向人工智慧方向發展。

從當前的技術發展趨勢、行業發展趨勢和社會發展趨勢來看，大資料和人工智慧這兩個方向都有比較廣闊的發展前景，相關領域的人才需求量也會持續增加，所以當前選擇這兩個專業是不錯的選擇。

隨著5G通訊的落地應用和產業網際網路的發展，大資料和人工智慧領域將開闢出巨大的價值空間，一系列產業模式將基於大資料和人工智慧技術來打造，所以相關領域的人才需求潛力還是非常大的。另外，大資料和人工智慧也是新基建計劃的重點內容，這也會進一步推動大資料和人工智慧的發展，更多的資源會向大資料和人工智慧領域彙集。

大資料專業是近幾年的一個熱點專業，隨著大資料技術體系的成熟，行業領域陸續釋放出了大量大資料人才的需求，隨著大資料平臺逐漸開始落地應用，未來基於大資料技術來賦能傳統行業是一個比較明顯的發展趨勢，這個過程也會需要大量人才，包括高階應用型人才和技能型人才。從大資料自身的價值空間和產業規模預期來看，大資料領域的人才需求規模還是非常龐大的，當前大資料領域的人才缺口也相對比較大。

人工智慧領域的人才培養一直以來都以研究生教育為主，隨著人工智慧平臺的推出和應用，當前行業領域也開始需要大量應用型人才，這就促使不少高校開始在本科階段開始開設人工智慧專業。但是，相對於大資料專業來說，人工智慧專業對於學生的要求相對比較高，不僅知識量比較龐大，難度也比較高。

當前開設大資料專業的高校比較多，選擇的空間也比較大，相對於人工智慧專業來說，大資料技術體系也相對比較成熟，學習難度也相對要低一些，所以可以重點考慮一下大資料專業。從知識體系結構來看，大資料專業的學生未來也可以向人工智慧方向發展。

現在就是大資料和人工智慧的時代，這個專業肯定是沒問題的。不過學校的水平有限，你可以看看百戰程式設計師的課程深入學習下。

談談大資料專業。

大資料是門系統學科，基於資料，核心是數學演算法，透過一些成熟平臺架構元件，完成人們對資料的使用。平臺架構元件不斷在升級更新，學習要腳踏實地從基礎開始，不要有一蹴而就的心態。

大資料專業主要從大資料應用三個層面設定相關課程與學習，即資料管理、系統開發、海量資料分析與挖掘。

從而讓學習者系統地掌握大資料應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、執行和學習分類演算法、分散式Hadoop叢集的搭建和基準測試、分散式Hbase叢集的搭建和基準測試、實現一個基於、Mapreduce的並行演算法、部署Hive並實現一個的資料操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。

接樓上劉老師的回答，這確實是個不錯的問題。隨著近幾年人工智慧技術和大資料技術的發展，大資料和人工智慧在各行各業的落地應用變多，人才需求也變得越來越大，這兩個詞也逐漸被大眾熟知。作為大資料與人工智慧領域的一名從業者，下面我分享下我對這兩個專業的一些看法。

人工智慧專業和大資料專業分別是什麼？

1、人工智慧專業：

人工智慧專業：以培養掌握人工智慧理論與工程技術的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具與實踐平臺、自然語言處理技術、語音處理與識別技術、視覺智慧處理技術、國際人工智慧專業領域最前沿的理論方法，培養人工智慧專業技能和素養，構建解決科研和實際工程問題的專業思維、專業方法和專業嗅覺

這裡引用百度百科中的解釋，個人感覺說的還是比較全面的。其中幾個關鍵詞為機器學習，深度學習、自然語言處理、語音處理、視覺智慧，這幾個關鍵詞大概覆蓋了目前人工智慧方向的核心理論和核心應用。其實本階段的人工智慧的核心就是基於機器學習和深度學習的理論，研究自然語言（小冰機器人）、語音（ 訊飛翻譯）、視覺（無人價值、人臉識別）三大大類方向的智慧應用。

2、大資料專業

大資料專業在某些學校開設的可能叫資料科學與大資料技術專業，其培養目標為：

旨在培養社會急需的具備大資料處理及分析能力的高階複合型人才。具體包括：掌握計算機科學、大資料科學與資訊科技的基本理論、方法和技能，受到系統的科學研究訓練，具備一定的大資料科學研究能力與資料工程實施的基本能力，掌握大資料工程專案的規劃、應用、管理及決策方法，具有大資料工程專案設計、研發和實施能力的複合型、應用型卓越人才。

目前的大資料專業大概可能氛圍三個大的方向：

大資料開發方向; 所涉及的職業崗位為：大資料工程師、大資料維護工程師、大資料研發工程師、大資料架構師等；資料探勘、資料分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大資料分析師、大資料高階工程師、大資料分析師專家、大資料探勘師、大資料演算法師等；大資料運維和雲計算方向；對應崗位：大資料運維工程師；

大資料開發可能涉及到如各種雲平臺（阿里雲、騰訊雲、華為雲）、大資料系統（大資料中臺 ）等的開發；資料探勘、分析和機器學習方向，主要對大資料進行分析，如廣告推薦、影片推薦等等；大資料運維主要是保障大資料平臺的穩定和可靠。

這兩個專業的前景是怎樣的？

兩個專業作為近年來的熱門專業，肯定是有一定理由的。國家推廣、商業應用前景大可能是這兩個專業比較火爆的原因之一。

1、“新基建”浪潮，大資料中心、人工智慧

最近國家提出“新基建”的七大領域：特高壓、新能源汽車充電樁、5G基站建設、大資料中心、人工智慧、工業網際網路、城際高速鐵路和城際軌道交通。其中人工智慧和大資料中心都名列其中，可見國家對這兩個方向的重視程度。

另外像人工智慧技術，早就被國家定義為全民都應該掌握的技術，也是未來有可能超過美國的一個點。

所以從國家層面，這兩個專業都是國家未來要著重發展的方向。

2、高實用性、各行業資訊化、智慧化轉變的需要

資料是數字經濟的命脈

隨著移動網際網路和智慧終端的普及，基於資訊科技的人類日常生產生活繁衍出諸多資料。這些資料成為社會生產者和消費者的行為分析最有效的依據。從資訊經濟向數字經濟轉變的過程，就是從人工知識到大資料驅動學習邁進的過程。

資料爆炸時代，將資料科學簡單定義就是“從資料中提取有用知識的一系列技能和技術”。為“浩如煙海”的資料提供全強大的計算方式，進行資料管理、系統開發、海量資料分析與挖掘、實現資料價值的“精純度”，正是大資料專業所要培養的技術核心所在。

我感覺在未來，大資料技術可能是每個行業必備的。而資料也將成為未來企業的巨大的競爭力，誰掌握了資料，誰就更具備優勢。

兩個專業的關係和關於專業選擇的一些建議

大資料智慧是人工智慧最基礎的方向之一，必將推動新一代人工智慧的發展。資料科學和大資料，透過建立驅動資料和知識引導的智慧計算平臺和方法，從資料樣本中提取知識構建模型。形成從資料到知識，從知識到智慧的人工智慧的進階之路。因此資料是實現智慧的基礎，兩個專業有所交叉，又各有特色。

一些建議：

從目前各高校開設這兩個專業的情況來看，這兩個專業還是屬於計算機專業的分支，即使成立的單獨的學院，師資力量也不一定雄厚。所以，如果國內牛校的計算機專業也不影響具體內容的學習，而計算機專業可能師資和培養計劃會更加完善。目前計算機相關的各專業其實都在往這兩個專業方向靠近，比如資料庫、計算機軟體、作業系統等等，都會有大資料-人工智慧在本方向的一個更細分的應用作為結合，所以不是說只有讀這兩個專業才會進這兩個專業對應的崗位，夯實基礎、學好技能才是最重要的。

回答終於迴歸到專業領域，哈哈！如果有其他問題也可以關注我或者想我提問！

學習之前應該搞清楚它們各自研究方向和學習內容，還應該瞭解你自己的興趣所在。

大資料和人工智慧有什麼聯絡？

大資料之所以盛行，主要是因為計算機技術的發展，其中海量資料存取效率提高是大資料得到有效應用的前提。大資料本質上是對海量資料進行歸類分析，簡單說就像用篩子一樣在篩選需要的東西，在對資料歸類後，進行資料分析，比如類別A在該資料中佔比多少，B佔比多少等等。最終形成各種資料報表，供人為來分析資料蘊含的意義。

而人工智慧是依託於大資料的存在

大資料和人工智慧有什麼區別？

大資料用Java

人工智慧用Python

學習大資料或者人工智慧，首先需要掌握一門計算機的程式語言，大家都知道計算機程式語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。大資料用的是Java，人工智慧用的是Python。

開發工具的選擇有時取決於特定的約束條件或者個人喜好。現在Python已經成為了第一的程式語言，相對於C 、C++和Java等編譯/靜態型別語言， Python的開發者效率提高了數倍。

大資料是需要在資料變得有用之前進行清理、結構化和整合的原始輸入，而人工智慧則是輸出，即處理資料產生的智慧。這使得兩者有著本質上的不同。

人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。大資料是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。

學大資料好還是人工智慧好？

其實，人工智慧和大資料能夠很好地協同工作，它們之間並不是矛盾的存在。人工智慧需要資料來建立其智慧，特別是機器學習。例如，機器學習影象識別應用程式可以檢視數以萬計的飛機影象，以瞭解飛機的構成，以便將來能夠識別出它們。

學哪樣好肯定還是根據你自己的興趣和你的未來規劃，但值得肯定的是，未來一定是人工智慧的時代。說不定，將來人工智慧也會搶走大資料工程師的工作。因為透過深度學習，機器可以幫助人篩選資料，完成一部分工作。人工智慧可以幫助人“玩出”資料的商業價值。

國家也大力扶持人工智慧的發展，中國的人工智慧人才需求高達百萬級，人工智慧工程師的薪資水平也是高於大資料工程師的。

而且人工智慧也並不是像大家想象那麼高深，現在市場上大量需要的是去運用現有演算法的人，而不是去開發新演算法的人

學習之前應該搞清楚它們各自研究方向和學習內容，還應該瞭解你自己的興趣所在。

大資料和人工智慧有什麼聯絡？

大資料之所以盛行，主要是因為計算機技術的發展，其中海量資料存取效率提高是大資料得到有效應用的前提。大資料本質上是對海量資料進行歸類分析，簡單說就像用篩子一樣在篩選需要的東西，在對資料歸類後，進行資料分析，比如類別A在該資料中佔比多少，B佔比多少等等。最終形成各種資料報表，供人為來分析資料蘊含的意義。

而人工智慧是依託於大資料的存在

大資料和人工智慧有什麼區別？

大資料用Java

人工智慧用Python

學習大資料或者人工智慧，首先需要掌握一門計算機的程式語言，大家都知道計算機程式語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。大資料用的是Java，人工智慧用的是Python。

開發工具的選擇有時取決於特定的約束條件或者個人喜好。現在Python已經成為了第一的程式語言，相對於C 、C++和Java等編譯/靜態型別語言， Python的開發者效率提高了數倍。

大資料是需要在資料變得有用之前進行清理、結構化和整合的原始輸入，而人工智慧則是輸出，即處理資料產生的智慧。這使得兩者有著本質上的不同。

人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。大資料是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。

學大資料好還是人工智慧好？

其實，人工智慧和大資料能夠很好地協同工作，它們之間並不是矛盾的存在。人工智慧需要資料來建立其智慧，特別是機器學習。例如，機器學習影象識別應用程式可以檢視數以萬計的飛機影象，以瞭解飛機的構成，以便將來能夠識別出它們。

學哪樣好肯定還是根據你自己的興趣和你的未來規劃，但值得肯定的是，未來一定是人工智慧的時代。說不定，將來人工智慧也會搶走大資料工程師的工作。因為透過深度學習，機器可以幫助人篩選資料，完成一部分工作。人工智慧可以幫助人“玩出”資料的商業價值。

國家也大力扶持人工智慧的發展，中國的人工智慧人才需求高達百萬級，人工智慧工程師的薪資水平也是高於大資料工程師的。

而且人工智慧也並不是像大家想象那麼高深，現在市場上大量需要的是去運用現有演算法的人，而不是去開發新演算法的人

首先，人工智慧和大資料這兩個專業的前景都比較廣闊，隨著產業結構升級的持續推進，未來大資料和人工智慧專業的人才培養規模會逐漸擴大。人工智慧與大資料具有密切的聯絡，大資料是人工智慧的重要基礎，二者之間的發展會互相促進。在行業內，大資料工程師的工作內容會涉及到人工智慧技術，而人工智慧工程師在工作中也會使用到大資料技術，所以大資料和人工智慧的技術邊界是比較模糊的，當前也有不少大資料工程師開始轉向人工智慧領域的研發。

人工智慧和大資料這兩個專業的前景都比較廣闊，隨著產業結構升級的持續推進，未來大資料和人工智慧專業的人才培養規模會逐漸擴大。