人工智慧和大資料只是人類探索征服未來的工具，伴著IT產業應時而生的，它們都可以幫助人們實現對各個行業的改造，實現夢想的高度。

在工業，農業，醫療，商業等很多方面都具有廣闊的應用前景。

人工智慧能提高生產工作效率，大資料能夠給人們提供更多更準確的研判依據，以便人們能做出很科學的決策。

如果說它們包括哪些行業，傳統很多行業都能用到它們，怎麼說？

隨我說如何切入這個行業？方法很多，但是都要從學開始，然後才能做和教。如果你能做了，你可以找份相應的工作。如果你也想象比爾蓋茨，扎克伯格，韋爾奇，馬雲，馬化騰他們一樣，那就組建你的團隊～創業。

這個時候，只能祝你好運成功。

人工智慧和大資料是目前科技領域的熱門方向，大資料技術目前正處在落地應用的初期，伴隨著產業網際網路的發展，大資料在未來將有廣闊的發展前景。人工智慧在大資料相關技術的推動下，也在近些年取得了一定的發展，一些人工智慧產品也陸續開始投入到使用當中。

從行業屬性來看，大資料與人工智慧屬於科技領域，目前從事大資料和人工智慧研究的公司主要集中在高新技術企業以及網際網路公司，另外，科研院所和高校也是研發的重要力量。從應用領域來看，未來大資料與人工智慧將廣泛的參與到社會活動中，包括金融、教育、醫療、出行、工業生產等諸多領域。

要想切入到大資料和人工智慧領域，首先要根據自身的知識結構來選擇一個發展方向，進而設計一個具體的學習路線。對於計算機基礎相對薄弱的人來說，從大資料開始學起是一個不錯的選擇，一方面大資料的技術體系已經相對成熟且處於落地應用階段，另一方面大資料的學習難度相對於人工智慧來說要更小一些，掌握大資料之後再進入人工智慧領域會簡單很多。

學習大資料可以按照以下路線進行：

第一：學習Linux作業系統。學習大資料要從學習作業系統開始，而Linux系列作業系統是比較常見的選擇，CentOS和Ubuntu都是不錯的選擇，學習Linux作業系統需要掌握作業系統的體系結構，以及各種具體的功能操作流程。

第二：學習程式語言。程式語言有多種選擇，其中Java和Python是比較常見的選擇。從學習難度上來說，Python語言要更容易一些，而且Python語言目前在大資料領域和人工智慧領域都有廣泛的應用，所以Python語言是一個不錯的選擇。

第三：學習大資料平臺。大資料平臺建議從Hadoop開始學起，Hadoop比較適合初學者，而且Hadoop對於硬體平臺的要求並不高，實驗環境也比較好搭建，這都為初學者提供了便利。Hadoop經過多年的發展，目前已經建立了一個比較大的平臺生態，所以相對來說，學習週期會比較長。

第四：演算法設計。無論是從事大資料平臺開發、大資料應用開發和大資料分析，演算法都是大資料領域的重點內容。要想在大資料技術領域走的更遠，演算法設計是非常重要的。

最後，大資料是產業網際網路的重要組成部分，隨著大資料逐漸落地到傳統行業，將陸續釋放出大量的發展機會。

無論是大資料還是人工智慧都是一種技術，技術只是一種工具，起主要作用的依然是“人”的因素！通常我們如何看待不同技術，認識到如何利用它們，決定了它們能夠在某些應用領域發揮作用。兩種技術的價值

大資料平臺的價值：匯聚資料，實現資料的共享；匯聚大的資料樣本，發現更多的資料價值。而人工智慧的價值：是在自動化的基礎上疊加上智慧化的能力。當前人工智慧雖然屬於弱人工智慧，基於資料的統計規律做推理，但對於傳統系統而言依然可以產生一個個令人非常驚奇的提升。

唯物主義講事物的發展總是系統的、聯絡的、迭代演進的，大資料可以解決傳統系統資料孤島、資訊孤島、決策孤島的問題，將離散的系統整合到一起來，而AI則是對傳統系統的能力再提升！講這麼晦澀的一段話，是想說明一個觀點：無論是大資料還是人工智慧都會成為一個基礎設施，各行各業都會用到，這是2個技術本身的屬性決定的，發展趨勢不可逆轉！！！

1. 客服機器人：語音或文字的機器人客服、服務大廳中嚮導機器人

2. 輔助駕駛或自動駕駛：

3. 工業機器人：

4. 智慧交通系統

5. 基因測序

6. 自動化設計

7. 虛擬主持人/明星

8. 人臉識別/動作識別等等就不一一列舉了

帶著求知慾的學習才是真正的學習！也是最高效、最有質量的學習！

1. 大資料的切入方式：

a. 建設“資料共享與交換平臺”，實現跨部門多環節的資料、資訊、決策共享共用

b.資料價值挖掘：

資料就是數值，也就是我們透過觀察、實驗或計算得出的結果。資料有很多種，最簡單的就是數字，也可以是文字、影象、聲音等。簡單地說資料本身就是對客觀世界的一種抽象，本身就是有意義的。比如速度的資料可以反應快慢，結合場景可以判斷是否存在超速等違規行為。所以做資料分析首先要做的是“統計分析”，能夠針對資料本身及關聯性做分析。

另一個層面，就是資料隱含的價值分析，這就是通常所說的“資料探勘”分析，這一類的分析方法有：

提高資料分析能力，也就是從這2個層面去提升。

2. 人工智慧的切入方式

AI涵蓋的學科非常廣泛，且做為當下的熱門技術，關注研究的人越來越多，所以其發展也較迅速，這也造成了AI初學者的困擾，因為AI的基礎知識體系非常龐雜，新的技術熱點、話題層出不窮，常常感覺無從下手，一開始學習就容易陷入“概念森林”中，暈頭轉向，久之很多人被迫放棄了，比較可惜。

個人的經驗：從自己感興趣或從事工作最相關的AI應用入手學習，學習一段時間就能有收穫，因為是與自己密切相關的，所以比較容易有成就感和信心。形成這樣不斷正向自我激勵，隨著時間的積累，慢慢就成為了專家。

3. 小結：bigdata/AI的切入步驟

Step1：學習BigData\AI的相關知識，瞭解BigData\AI的能力；

Step2：明確目標：找到BigData\AI與公司各項流程的結合點；

Step3：評估成本與風險：實施的成本、系統升級的風險；

Step4：制定計劃及實施落地；

Step5：效果評估與改進。

講了這麼多，關鍵是第1和第2，如果自己既不瞭解BigData\AI、又不懂如何利用BigData\AI去提升公司經營管理，那就建議直接找個顧問。

大資料人工智慧和大資料可應用在幾乎所有行業，而醫療、金融和保險這三個行業將會面臨最大的改變。

下面將舉例說明：

醫療行業：智慧醫療被認為是人工智慧大板塊當中頗具潛力的領域之一，智慧醫療透過採集包含了計步器、血糖指數、心率、生活模式/習慣、睡眠質量等各方面的資料,透過聚合並處理,達到監測、診斷、治療等目的。

安防行業：比如，某公安可以使用人工智慧影片分析技術查詢影片錄影，把影片畫面裡的人、車、物體識別出來，透過特徵的分析，迅速幫助公安抓住犯罪嫌疑人。

自動駕駛：2018年,百度阿波羅計劃宣佈開放自己的自動駕駛技術。百度將所有與智慧駕駛相關的技術打包以阿波羅計劃的名義,逐步對外開放。

如今大資料不僅應用於各個行業也不斷滲透到我們的日常生活中，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等。

金融行業：金融市場的零售商，大銀行，對沖基金使用大資料進行高頻交易，交易前決策支援分析，情緒測量，預測分析等方面的交易分析。該行業還嚴重依賴大資料進行風險分析，包括反洗錢，企業風險管理，“瞭解你的客戶”和減少欺詐。

保險行業：已經使用大資料，透過從社交媒體，支援GPS的裝置和監控錄影中得到的資料分析和預測客戶行為，為透明和簡單的產品提供客戶洞察。大資料還可以保護公司更好的提高客戶留存。

通訊，媒體和娛樂行業：比如，淘寶會根據你搜索過，瀏覽過的內容進行分析，在下次登入的時候，會在首頁為你推薦你相關喜好的商品，你喜歡什麼樣的球鞋，你愛吃什麼樣的零食。大資料分析下，為你投其所好。