大数据和AI

“人工智能(AI)”和“大数据(BigData)”是人们耳熟能详的热门词汇，但可能会有一些混淆。人工智能和Da 数据有什么区别？让我给你介绍一下37号仓库。什么是人工智能？人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，如对输入进行操作或做出响应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会响应数据，但响应和应答都必须手动编码。

人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化，并修改它们的响应。什么是大数据？大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。Da 数据以数据为核心资源，通过收集、存储、加工、分析、应用、展示，最终实现数据的价值。

其实大数据而人工智能在目前和未来都是非常有前景的行业。Big 数据给人工智能足够有价值的支持，人工智能才能更好的呈现优势。所以相比人工智能，big 数据对人才的需求更大，也就是说人工智能是big 数据。你目前的学历是什么？如果是大专以下，不建议学习，企业招聘人才数据要求学历！最低大学学历。

人工智能，缩写为AI。其领域范畴是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。“Da-1”的技术主要是围绕数据本身的一系列有价值的操作，包括数据的收集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用。Da 数据的技术与物联网、云计算密切相关。物联网提供了Da 数据的主要来源，云计算为Da 数据提供了支撑平台。

是国家重点扶持的战略性新兴产业。大数据行业逐渐从概念走向落地。“big 数据”和“虚拟化”这两个热门领域得到了广泛的关注和重视，90%的企业都在使用big 数据。就业方向有JAVA工程师、Da 数据开发工程师、Linux内核架构师、Da 数据软件工程师、系统集成工程师等。行业平均月薪也在8k以上。

人工智能专业数据就业方向就业方向主要有算法工程师、程序开发工程、人工智能运维工程师、智能机器人研发工程师、AI硬件专家、计算机视觉与模式识别、医学图像处理、搜索、自动编程等。人工智能大数据应用空间巨大，发展前景广阔。在产业互联网发展的大背景下，人工智能专业人才的价值将进一步体现。现在越来越多的互联网厂商对人工智能专业人才表现出极大的兴趣，渴望招聘这方面的人才，从而打开了自己的数据价值空间。

顾名思义，大数据技术主要处理海量数据，包括数据采集、整理、存储、分析和可视化。而人工智能主要集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等领域，是典型的交叉学科，涉及多个领域。大数据和人工智能是两个不同的研发方向，也是目前最热门的领域。虽然是两个不同的研究方向，但是结合的特别紧密。

BI目前能够收集数据，提供反馈，辅助决策。基于数据，面向数据管理与分析，属于被动角色。但是AI辅以large 数据等算法获得更有价值的信息，实现收集预测的能力，更多的是主动角色。虽然AI的适用范围很广，但是BI的组合仍然是结构化的数据。这里两者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI强调的是机器学习算法，BI的数据 mining也包含了数据的管理，算法选择相对简单，没有神经网络、深度学习等复杂的AI算法。

AI与BI的区别在于BI负责整理生产关系，AI是先进生产力。然后AIBI模式通过在BI中嵌入AI来构建基于AI的BI平台，利用AI的智能，使BI系统能够解决更复杂的业务场景，产生更准确的分析结果，从而使决策更科学、更科学，对于结构化的数据，BI系统可以应用机器学习算法得到更准确的分析结果。比如上面提到的用户画像汇总，人群行为分析数据，获得千人千面，达到精准营销的效果。