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雷达卡
人工智能和大数据是目前非常流行的领域。许多对这个领域感兴趣的朋友会问：学习人工智能或大数据哪个更好？这两个字段相似，似乎是相关的。在学习之前，你应该知道他们各自的研究方向和内容，也应该知道你最喜欢的地方。
大数据和人工智能之间的关系是什么？
大数据的普及主要是由于会计机器技术的发展，在此期间，大数据访问能力的提高是大数据有效使用的条件。大数据本质上是对海量数据的分类和分析。简单地说，这就像用筛子挑选同样需要的东西。数据分类后，进行数据分析，如A类占数据的比例、B类占数据的比例等。最后，它构成了各种数据报告，可以用来人工分析数据包含的意义。
人工智能依赖于大数据的存在。
可以说，大数据促进了依赖大数据的人工智能。如今，人们都在做人工智能的大数据，如云客户端、智能超市、无人汽车以及新兴的电话机器人。这背后是人工智能和大数据的产物，
就以智能电话机器人举例，除了内部的系统外，在数据上面的爬取，外部机制的构成，和用户之间的反馈，都是在大数据的加持下面完成的，有了人工智能与大数据相结合，可以广泛应用于银行、审慎、证券交易商、机器人股票投机等传统领域。
那么大数据和人工智能有什么区别？
首先重要的两点：
大数据的Java
人工智能python
学习大数据或人工智能，首先需要掌握一台会计机编程语言，大家都知道有很多会计机编程语言，如：R、C++、JAVA等等。大数据使用Java和人工智能，使用Python。
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已经成为顶级编程语言。与编译器、静态类型语言（如C、C++和Java）相比，Python开发人员的能力提高了数倍。
大数据是在数据变得有用之前需要排序、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是处理数据攻击的输出，即智能。这在两者之间产生了根本性的差异。
人工智能是一种会计方法，它允许机器执行认知功能，如作用于或响应输入，类似于人类实践。大数据是一种传统会计。它不是基于效果而行动的，它只是寻求效果。
学习大数据还是人工智能更好？
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。就好像你开发出一款电话机器人，然后测试电话机器人好不好用时，不能单单只测试他的反映，人工智能需要数据来构建智能，特别是机器学习。例如，电话机器学习各种方言，需要导入不同的话术，然后再大数据的加持下面才能来识别它们。
学好仍然是基于你自己的爱和你未来的计划，但值得知道的是，未来必须是人工智能的时代。也许人工智能将来会夺走大数据工程师的工作。由于深入学习，机器可以帮助人们选择数据并完成一些工作。人工智能可以帮助人们“发挥”数据的商业价值。
国家也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，人工智能工程师的工资水平高于大数据工程师。
人工智能并不像我们想象的那么深。市场上的许多人现在需要使用现有的算法，而不是开发新的算法。
总之，面对市场上的激烈工作，我们不能盲目选择。我们必须从自己的实际出发，承认我们的爱和工作计划。
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