大家好，今天来为大家解答人工智能在大数据领域应用这个问题的一些问题点，包括大数据如何提升人工智能应用也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

一、大数据分析应用和人工智能技术及应用哪个更好就业

大数据和人工智能是目前以及未来都非常有前途的行业。

大数据给予人工智能足够有价值的数据支持,人工智能才之所以智能,所以相对于人工智能,大数据的人才需求量更大一些,也就是说人工智能只是大数据的一个应用方向。

大数据行业人才稀缺,市场需求量大,而且覆盖全行业,就业机会也多,发展前景还是相当不错的

二、人工智能大数据专业是干什么的

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。

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，

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。

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。

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、大数据如何提升人工智能应用

1、大数据为人工智能提供数据基础，包括量，质，数据种类全方位支持人工智能应用。经常会提到“好算法不如数据量大”，可见大数据量对人工智能作用之大。

2、大数据为人工智能应用提供分布式执行环境。这使人工智能应用直接运行在大数据集群上，数百台甚至数千数万台服务器为其提供庞大的算力。这使人工智能算法巨大cpu、内存需求得到解决。

3、大数据为人工智能提供算法基础库，可以直接使用这些算法库构建应用而无需自行开发算法。Apachesparkmllib，Apachemahout，apachemxnet（深度学习）。可以说各种算法应有尽有。

四、人工智能是处理大数据最好的工具

1、大数据与人工智能是密不可分的，大数据的发展离不开人工智能，没有人工智能的加持大数据就无法拥有智能。

2、而人工智能的发展又离不开数据的支持，它需要海量数据作为思考决策的基础。一般认为人工智能三大基础是数据、算法和算力，算力则是另外一个维度的基础了，如果没有硬件的迅猛发展以及并行运算等就不会有这一轮的人工智能浪潮。因为算法就算再好，如果没有算力加持，它也是没有实际应用价值的算法。

五、人工智能对大数据的影响

1.提高精度一个重要的好处是提高精度。人工智能算法可以将其当前性能与之前的结果进行比较

2.强大的解决方案大数据处理始终与大数据存储和强大处理的需求相关联。

3.融合性人工智能的应用概念目前正与使用大数据的应用概念融合在一起。

人工智能在大数据领域应用和大数据如何提升人工智能应用的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！欢迎您下次再来哦！

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