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大数据和人工智能的关系(大数据与人工智能专业哪个好)

时间：2024-02-01作者：付晓红浏览：121

本文给大家分享的是大数据和人工智能的关系，大数据与人工智能专业哪个好的相关内容！

大数据与人工智能，两者相辅相成，共同推动着科技的飞速发展。

那么，在这两个领域中，哪一个更具优势和前景呢？大数据专业还是人工智能专业？它们之间的关系又是如何相互影响、相互促进的呢？让我们一起探讨这个问题，揭开大数据与人工智能之间的神秘面纱。

一、什么是大数据与会计核算

答题：大数据与会计核算是两个不同的概念和领域。

原因解释：大数据是指海量、高速、多样的数据资源，会计核算是指对企业财务信息进行记录、分析和报告的过程。大数据与会计核算在某些方面可能会有关联，例如，大数据技术可以为会计核算提供更多的数据来源和分析工具，以支持企业做出更准确的财务决策。

但是它们仍然是独立的概念和领域，每个领域都有其独特的理论、方法和应用。

大数据和人工智能的关系(大数据与人工智能专业哪个好)

二、人工智能大数据专业是干什么的

1、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

PS:经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

2、Hadoop开发工程师

熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。hadoop工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员，熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，

3、数据分析师

数据分析师是数据师Datician['det?n]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

PS:作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、等数据分析软件中的一门，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

4、大数据分析师

通俗一点，这是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体大才能人才。

如果这些你都会，并且有一定的经验，那薪资可是不用说的。

5、大数据可视化工程师

需要熟悉Storm、Spark等计算框架，熟悉Scala/Python语言;精通Java开发，能够独立搭建SSM项目;了解Redis或MongoDB等Nosql，熟练掌握linux基本操作;拥有一定Java多线程开发能力，对程序设计模式有一定理解，对数据库有一定了解，熟悉ETL流程等。

在现当代培训行业蒸蒸日上的状态，想要挣钱就要跟上前进的步伐，踏上新步伐

三、大数据与人工智能专业哪个好

我认为，大数据专业更好。有数据，有人工智能，大数据是人工智能的口粮。

人工智能的算法长时间变化不大，某个领域要开发出相应人工智能也需要相关的大数据作为支撑。

现在的人工智能的编程等虽说有一定技术含量，但同质化非常严重。开发初步的人工只能系统不难，难的是怎么拥有供养人工智能的大数据。

刚开发出来的人工智能就像一个嗷嗷待哺的婴儿，需要大数据来进行训练，方可越来越好。

再者大数据专业，不单单可以从事人工智能的工作。

也可以做其他需要通过大数据分析来进行优化的行业，如营销方案的策划，也需要大数据。物联网的发展，也需要大数据作为支撑。

综上所述，建议优先选择大数据专业，数据就是当下的石油，有数据，有未来！

四、大数据与人工智能对企业管理变革的影响

大数据和人工智能对企业管理变革的影响是巨大的。大数据提供了海量的数据资源，使企业能够更好地了解市场趋势、消费者需求和竞争对手情况，从而做出更准确的决策。人工智能则能够通过自动化和智能化的方式提高企业的生产效率和运营效益，减少人力成本和错误率。同时，人工智能还能够通过智能推荐和个性化服务等方式提升客户体验，增强企业竞争力。综上所述，大数据和人工智能对企业管理变革的影响是推动企业创新、提升效率和增强竞争力的重要驱动力。

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