大数据和人工智能有什么关系吗 有什么区别？

了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。
1、大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化 *** 作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。

云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。

将大数据通过技术手段，挖掘出高价值的数据，去除数据噪音，并结合机器学习算法处理及分析数据，这些数据就是“智能数据”，大数据走向智能是一个渐进的过程，首先要从积累数据和技术开始，然后通过不断的机器学习、深度学习，逐步走向智能。现在Chinapex创略已经可以帮助企业在一定的场景中通过数据技术实现智能化。
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从电子计算机科学与技术技术专业自身的内涵而言，包括了硬件和软件2个层面，硬件配置便是对计算机的外界的设计方案，制作和研制，手机软件便是包含它程序编写能力，也就是大家常说的程序员的发展前景。而这。2个方位的优秀人才早已非常多了。大部分一般学校的大学毕业生都是会从业一线的生产工作。因此，在这个时候要认真科学研究电子信息科学技术专业所给予的内涵是十分适合的，都是十分非常值得毫无疑问的。

现阶段而言，电子计算机科学与技术技术专业在不一样的学院有不一样的特点和不一样的专业的发展前景，可以按照自身的兴趣，选用在一些医科大学类高校中人工智能的运用方位。还可以挑选报名国防安全类学校在战略武器层面的研制的方位。还可以报名一些航空航天类学校的电子计算机科学与技术技术专业，报名一些能源方面的电子计算机科学与技术技术专业，都是会有着较为宽阔的发展前景，还可以报名一些城市轨道的学校的电子计算机科学与技术业，一定可以接到，异花奇卉，多彩绚烂的实际效果。目前人们正处于第三次信息化管理的浪潮中，此次的浪潮的意味着技术是物联网技术，云计算技术和大数据信息，及其区块链技术和人工智能技术等技术性。那些技术性中间自身就会有密切的关联，可以这么说我中有你，你中有我。

所以说，这种受欢迎方位现阶段的学生就业最好。现阶段互联网大数据和人工智能的人才缺口比较大，大数据的人才缺口传统可能还在上百万之上，并且短时间很难得到合理改进。互联网行业必须的人才结构也比较丰富，许多不一样技术专业的专业人才都能够添加到互联网行业，例如数学课，电子计算机，互联网，统计分析，财务等专业的都能在互联网行业中寻找自己的位置。人工智能领域现阶段人才缺口也比较大，可是人工智能领域的人才的培养周期时间比较长，因此将来很长一段时间内不容易有很大的改善。因此，现阶段的电子计算机，数学课等专业人员能够考虑一下人工智能技术方位。

信息安全专业：培养学生将基本概念与新技术应用于网络信息安全科研、科研开发和数据服务等工作中的能力。课程内容包括电子信息科学基本、网络信息安全基本、密码算法、网络信息安全、信息系统安全、信息安全性等知识领域的基本内容。物联网工程技术专业：培养学生将基本概念与新技术应用于物联网技术以及运用系统的整体规划、设计方案、开发设计、布署、运作、维护保养等工作中的能力。课程内容包括电源电路与电子信息技术、标志与认知、物联网通信、物联网数据解决、物联网控制、物联网技术网络信息安全、物联网工程设计方案与执行等知识领域的基本内容。

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