人工智能難學(xué)還是大數(shù)據(jù)難學(xué) 需要具備哪些基礎(chǔ)

人工智能和大數(shù)據(jù)都不簡單，都需要一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程和長期的實(shí)驗(yàn)，二者聯(lián)系密切，不存在誰更難，因?yàn)槎加须y以把控的難點(diǎn)。

人工智能和大數(shù)據(jù)的介紹

1、人工智能

人工智能是典型的交叉學(xué)科，研究的內(nèi)容集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人學(xué)、自動推理和知識表示等，目前機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，人工智能的核心在于“思量”和“決策”，如何進(jìn)行合理的思量和合理的行動是目前人工智能研究的主流方向。

2、大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)、Web系統(tǒng)和信息系統(tǒng)進(jìn)展的綜合結(jié)果，其中物聯(lián)網(wǎng)的影響最大，所以大數(shù)據(jù)也可以說是物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)展的必定結(jié)果，大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)緊緊環(huán)繞數(shù)據(jù)展開，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用等，目前，大數(shù)據(jù)的價(jià)值主要體現(xiàn)在分析和應(yīng)用上，比如大數(shù)據(jù)場景分析等。

學(xué)大數(shù)據(jù)需要具備什么基礎(chǔ)

1、編程語言。不論是選擇大數(shù)據(jù)分析方向還是大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)方向，掌握編程語言都是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的重要基礎(chǔ)， 如Java、C++等，要初步掌握面向?qū)ο?、抽象類、接口、繼承、多態(tài)和數(shù)據(jù)流及對象流等基礎(chǔ)，編程語言在大數(shù)據(jù)中占據(jù)了不可逾越的地位，掌握一門編程語言再學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)會輕松很多，甚至編程語言要比大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的時(shí)間更長。

2、大數(shù)據(jù)平臺。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)知識繞不過大數(shù)據(jù)平臺，大數(shù)據(jù)平臺承載了分布式存儲和分布式計(jì)算的核心任務(wù)，所以大數(shù)據(jù)平臺研發(fā)也是目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要崗位。

3、算法。大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心訴求是數(shù)據(jù)價(jià)值化，而目前數(shù)據(jù)價(jià)值化的主要方式就是數(shù)據(jù)分析，所以掌握算法不僅對于數(shù)據(jù)分析崗位非常重要，對于大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位也具有現(xiàn)實(shí)的意義。