“人工智能(AI)”和“大數(shù)據(jù)(BigData)”是人們耳熟能詳?shù)臒衢T詞匯，但可能會有一些混淆。人工智能和Da 數(shù)據(jù)有什么區(qū)別？讓我給你介紹一下37號倉庫。什么是人工智能？人工智能是一種計算形式，它允許機器執(zhí)行認知功能，如對輸入進行操作或做出響應(yīng)，類似于人類的做法。傳統(tǒng)的計算應(yīng)用程序也會響應(yīng)數(shù)據(jù)，但響應(yīng)和應(yīng)答都必須手動編碼。

人工智能系統(tǒng)不斷改變它們的行為，以適應(yīng)調(diào)查結(jié)果的變化，并修改它們的響應(yīng)。什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)是指在一定時間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來擁有更強的決策力、洞察力和發(fā)現(xiàn)力以及流程優(yōu)化能力。Da 數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)為核心資源，通過收集、存儲、加工、分析、應(yīng)用、展示，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

其實大數(shù)據(jù)而人工智能在目前和未來都是非常有前景的行業(yè)。Big 數(shù)據(jù)給人工智能足夠有價值的支持，人工智能才能更好的呈現(xiàn)優(yōu)勢。所以相比人工智能，big 數(shù)據(jù)對人才的需求更大，也就是說人工智能是big 數(shù)據(jù)。你目前的學歷是什么？如果是大專以下，不建議學習，企業(yè)招聘人才數(shù)據(jù)要求學歷！最低大學學歷。

人工智能，縮寫為AI。其領(lǐng)域范疇是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學?！癉a-1”的技術(shù)主要是圍繞數(shù)據(jù)本身的一系列有價值的操作，包括數(shù)據(jù)的收集、整理、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用。Da 數(shù)據(jù)的技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、云計算密切相關(guān)。物聯(lián)網(wǎng)提供了Da 數(shù)據(jù)的主要來源，云計算為Da 數(shù)據(jù)提供了支撐平臺。

是國家重點扶持的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。大數(shù)據(jù)行業(yè)逐漸從概念走向落地。“big 數(shù)據(jù)”和“虛擬化”這兩個熱門領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注和重視，90%的企業(yè)都在使用big 數(shù)據(jù)。就業(yè)方向有JAVA工程師、Da 數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、Linux內(nèi)核架構(gòu)師、Da 數(shù)據(jù)軟件工程師、系統(tǒng)集成工程師等。行業(yè)平均月薪也在8k以上。

人工智能專業(yè)數(shù)據(jù)就業(yè)方向就業(yè)方向主要有算法工程師、程序開發(fā)工程、人工智能運維工程師、智能機器人研發(fā)工程師、AI硬件專家、計算機視覺與模式識別、醫(yī)學圖像處理、搜索、自動編程等。人工智能大數(shù)據(jù)應(yīng)用空間巨大，發(fā)展前景廣闊。在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的大背景下，人工智能專業(yè)人才的價值將進一步體現(xiàn)?，F(xiàn)在越來越多的互聯(lián)網(wǎng)廠商對人工智能專業(yè)人才表現(xiàn)出極大的興趣，渴望招聘這方面的人才，從而打開了自己的數(shù)據(jù)價值空間。

顧名思義，大數(shù)據(jù)技術(shù)主要處理海量數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)采集、整理、存儲、分析和可視化。而人工智能主要集中在自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學等領(lǐng)域，是典型的交叉學科，涉及多個領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)和人工智能是兩個不同的研發(fā)方向，也是目前最熱門的領(lǐng)域。雖然是兩個不同的研究方向，但是結(jié)合的特別緊密。

BI目前能夠收集數(shù)據(jù)，提供反饋，輔助決策?；跀?shù)據(jù)，面向數(shù)據(jù)管理與分析，屬于被動角色。但是AI輔以large 數(shù)據(jù)等算法獲得更有價值的信息，實現(xiàn)收集預測的能力，更多的是主動角色。雖然AI的適用范圍很廣，但是BI的組合仍然是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這里兩者的交集在于機器學習和數(shù)據(jù)挖掘，但又略有不同。AI強調(diào)的是機器學習算法，BI的數(shù)據(jù) mining也包含了數(shù)據(jù)的管理，算法選擇相對簡單，沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習等復雜的AI算法。

AI與BI的區(qū)別在于BI負責整理生產(chǎn)關(guān)系，AI是先進生產(chǎn)力。然后AIBI模式通過在BI中嵌入AI來構(gòu)建基于AI的BI平臺，利用AI的智能，使BI系統(tǒng)能夠解決更復雜的業(yè)務(wù)場景，產(chǎn)生更準確的分析結(jié)果，從而使決策更科學、更科學，對于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，BI系統(tǒng)可以應(yīng)用機器學習算法得到更準確的分析結(jié)果。比如上面提到的用戶畫像匯總，人群行為分析數(shù)據(jù)，獲得千人千面，達到精準營銷的效果。