大數據和人工智能，是兩個不同的研發(fā)方向，也是當前最熱門的領域。雖然是兩個不同的研究方向，但這兩個方向又結合的特別緊密。如果你想要做好人工智能的話，就必須有大數據技術的支撐。大量的數據建模分析，再加上機器學習的東西，才能做好人工智能。從數據分析，大數據與人工智能的前景是非常的好的，隨著社會的發(fā)展，人們逐漸對生活的質量的要求越來越高了，開始注重養(yǎng)生等方面的問題，這些都是通過大數據來統(tǒng)計的，還有人們對于穿著也不只是簡單的追求保暖，還要時尚，這也是大數據統(tǒng)計人們的喜好來的，對于人工智能，很多大公司開始實行人臉識別等等，大數據和人工智能已經融入到了我們的生活，未來的發(fā)展前景也是一片光明。

　　人工智能就業(yè)方向：科學研究，工程開發(fā)。計算機方向。軟件工程。應用數學。電氣自動化。通信。機械制造人工智能可以說是一門高尖端學科，屬于社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、信息論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網絡、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統(tǒng)等。

　　目前，大數據的價值主要體現(xiàn)在分析和應用上，比如大數據場景分析等。第二，人工智能人工智能是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫(yī)療等領域都有廣泛的應用。人工智能的核心在于“思考”和“決策”，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智能研究的主流方向。可見，相比大數據某，人工智能涉及的領域更加高深和高端，因此知識含量也更高，學習起來也需要付出更多，對個人的數理和邏輯能力要求很高，不過兩者也是有聯(lián)系的。一方面，人工智能需要大量的數據作為“思考”和“決策”的基礎，另一方面大數據也需要人工智能技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現(xiàn)當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體(人工智能產品)，為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行“訓練”和“驗證”，從而保障運行的可靠性和穩(wěn)定性。所以啊，沒有必要太過完全區(qū)分開兩者，還是打好基礎，一步一個腳印學起來，唯有最佳之選。

　　大數據與人工智能是當今世界最具顛覆性的創(chuàng)新技術之一，是未來的發(fā)展趨勢，也是促進產業(yè)轉型升級、實現(xiàn)經濟社會可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源。隨著人工智能技術在各行業(yè)的廣泛應用、對各行各業(yè)的深度滲透，人工智能正成為人類社會發(fā)展未來新的增長點。