Da 數(shù)據(jù)的技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算密切相關(guān)。物聯(lián)網(wǎng)提供了Da 數(shù)據(jù)的主要來源，云計(jì)算為Da 數(shù)據(jù)提供了支撐平臺(tái)。目前人工智能還處于起步階段，主要研究方向集中在自然語(yǔ)言處理、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人學(xué)六個(gè)方面。人工智能是典型的交叉學(xué)科，涉及哲學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等諸多領(lǐng)域。

Da 數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)注點(diǎn)不同，但又密切相關(guān)。可以說Da 數(shù)據(jù)是人工智能的基石和驅(qū)動(dòng)力。Big 數(shù)據(jù)與AI中的深度學(xué)習(xí)密切相關(guān)。有了大量的數(shù)據(jù)作為深度學(xué)習(xí)的“學(xué)習(xí)資料”，計(jì)算機(jī)可以從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就是海量的數(shù)據(jù)。再加上算法的突破和計(jì)算能力的支撐，人工智能才能有突破和應(yīng)用。一、人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為“思考”和“決策”的基礎(chǔ)；二、大數(shù)據(jù)還需要人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)值運(yùn)算，比如機(jī)器學(xué)習(xí)就是數(shù)據(jù)分析的常用。

人工智能(artificial intelligence)是指研究和發(fā)展用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學(xué)，是人工制造的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的智能。大數(shù)據(jù)是隨著信息的爆炸式增長(zhǎng)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)計(jì)算技術(shù)的飛速發(fā)展而興起的新概念。Da 數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的大型集合，在采集、存儲(chǔ)、管理和分析方面大大超過了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) library軟件工具的能力，而且規(guī)模巨大，速度快。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)器，能夠以類似于人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)。

人工智能，英文縮寫為AI。它是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)器，能夠以類似于人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)。人工智能自誕生以來，理論和技術(shù)日趨成熟，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大?？梢韵胂螅磥砣斯ぶ悄軒淼目萍籍a(chǎn)品將是人類智慧的“容器”。

LearnaiDa數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)不能只學(xué)一門，需要掌握很多:1。編程:學(xué)習(xí)如何編碼是Da 數(shù)據(jù)一個(gè)分析師的基本功，你需要寫代碼來使用massive 數(shù)據(jù) set進(jìn)行數(shù)值和記憶。2.定量技能:需要了解多元微積分和線性與矩陣代數(shù)，3、多種技術(shù):技術(shù)不限于編程。一個(gè)優(yōu)秀的分析師必須熟悉的技術(shù)范圍是巨大的，4.對(duì)業(yè)務(wù)和結(jié)果的理解:如果數(shù)據(jù)和意見不能應(yīng)用于業(yè)務(wù)設(shè)置。