大学生大数据分析-大学生大数据分析技术技能大赛

1. 针对当前的时代背景，对于大学生来说就业人工智能和大数据哪个更好？如何选择？

针对当前的时代背景，对于大学生来说就业人工智能和大数据哪个更好？如何选择？

作为一名大数据软件开发工程师，个人认为，在当前的时代背景下，在就业和个人职业规划方面，大数据领域对于大学生来说会是一个更好的选择。

人工智能领域对于大学生来说，门槛很高，同时大学生去面试人工智能岗位时，相对于研究生或者博士生的同学，更没有学历上的优势。在大学阶段，学校更多是培养你的全面性，一般会有各种各样的课程能够选择，而人工智能领域需要对某一类算法要有很深入的研究理解，所以对于大学生而言，选择从事大数据，会是一个更好的选择。那么大学生如何进入大数据这个领域呢？下面是我的一些个人看法：

先从J***a语言入手

大学生入门大数据领域，首先可以先从学习J***a语言入手，现在很多大数据组件其实都是J***a语言开发实现的，以后再理解大数据组件底层原理源码时，如果你的J***a语言基础非常扎实的话，最起码你能够根据代码理解开发者的思想。如果你在学习完J***a语言的相关知识点后，突然不想进入大数据领域，此时你也可以选择从事J***a开发的相关工作，这对于你以后的职业发展来说，先学习J***a，都有一定的帮助。

J***a掌握的牢固，以后你在使用大数据组件相关的API开发项目时，会使用的更得心应手。大学生学习J***a，可以去图书馆借阅J***a相关的技术书籍学习，也可以自己去网上看J***a相关的视频教程进行学习，学习J***a，一定要多进行实践，可以跟着***教程里面的实践练习，一起实践。这样，你学习J***a的速度也会更快。

学习一门大数据组件

大学生在学习完J***a语言之后，可以尝试去学习一门大数据组件，这里我推荐从Hadoop入手。Hadoop可以说是大数据最基础的一门组件，它的思想由谷歌开源出来，技术实现是雅虎进行实现，同时，很多其他大数据组件底层其实都有用到Hadoop。Hadoop整体包括三个部分，MapReduce、HDFS、Yarn。MapReduce是一种计算框架，你可以去了解它的计算思想，同时在计算过程中，数据是怎么Shuffle的。HDFS是Hadoop的分布式文件存储，当一个文件非常大的时候，可以通过将其进行数据分块，然后分布式在不同的机器上存储。Yarn是Hadoop的统一***管理器。

大学生以后如果想要从事大数据领域，Hadoop相关的技术问题肯定是要问到的，所以一方面是准备面试，一方面是为了Hadoop的技术使用，所以你可以在学习完J***a语言之后，学习Hadoop，个人建议，也可以跟着网上的***教程开始入门学习。

尝试做大数据相关的项目

大学生学习完Hadoop之后，可以尝试去做相关的大数据项目。一般想要做项目时，可以先去自己专业的老师那去进行打听，一般老师都会有自己申报的计算机类项目。现在大数据技术应用的这么广，肯定会有老师有大数据相关的项目，即使没有，你可以去网上一些竞赛网站去找相关的项目，比较出名的网站有天池大数据竞赛、DataCasle、Kaggle。多参加竞赛对于你以后的面试，有很大的帮助，如果你能够在比赛中获得不错的名次，那对于你以后进入大厂也会有更大的帮助。

总结

总体来说，对于大学生而言，我个人建议是选择大数据而不是选择人工智能。人工智能更适合研究生或者博士生，需要对于机器学习更深更专业的同学，同时，一般会要求你能够发表相关的学术论文。而大学生在大学阶段，更多的培养自己的兴趣和全面性，所以在学术方面，对于研究生或者博士生而言，会有一定的欠缺。大学生选择大数据领域，会是一个更好的选择。

我是Lake，专注大数据技术、互联网科技见解、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能够点赞转发或者关注我，你的一个小小的鼓励，就是我持续分享的动力，非常感谢。

人工智能和大数据的主要区别

大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。

人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。

虽然它们有很大的区别，但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。例如，机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像，以了解飞机的构成，以便将来能够识别出它们。

人工智能实现较大的飞跃是大规模并行处理器的出现，特别是GPU，它是具有数千个内核的大规模并行处理单元，而不是CPU中的几十个并行处理单元。这大大加快了现有的人工智能算法的速度，现在已经使它们可行。

没有大数据就没有人工智能

大数据可以***用这些处理器，机器学习算法可以学习如何重现某种行为，包括收集数据以加速机器。人工智能不会像人类那样推断出结论。它通过试验和错误学习，这需要大量的数据来教授和培训人工智能。

人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。在过去，人工智能由于处理器速度慢、数据量小而不能很好地工作。也没有像当今先进的传感器，并且当时互联网还没有广泛使用，所以很难提供实时数据。现在人们拥有所需要的一切：快速的处理器、输入设备、网络和大量的数据集。毫无疑问，没有大数据就没有人工智能。

所以两者有者很强的关联关系，初始阶段都该投入点精力，慢慢的有所侧重。

从近几年的就业情况来看，大数据和人工智能方向的研究生就业情况还是不错的，尤其是人工智能领域往往都有比较高的薪资待遇。

目前不少学校在本科阶段已经陆续开设了大数据专业（或数据科学专业），但是由于人工智能专业需要具备更多的教育***，所以目前开设人工智能专业的学校依然比较少，主要集中在双一流高校（原985），目前人工智能人才的培养依然以研究生教育为主。

对于本科毕业生说，就业大数据方向要更方便一些，原因有以下几点：

第一：大数据技术体系已经成熟。根据Gartner报告显示，大数据相关技术已经于2016年开始走向成熟，所以从事大数据方向相对会更容易一些。而人工智能技术目前离成熟还有较长一段距离，大量的科研课题需要突破，所以从事人工智能方向具有一定的难度。相对来说，研究生从事人工智能方向会更适合一些。

第二：大数据技术的应用领域广泛。大数据技术目前正处在落地应用的初期，未来整个IT行业和传统行业都将会陆续释放出大量的大数据岗位，所以从事大数据方向会有更多的发展机会，虽然人工智能技术也是产业互联网的核心技术之一，但是人工智能产品目前依然有落地难的问题。

第三：大数据是人工智能的基础。从技术体系结构来看，大数据是人工智能的重要基础，所以从事大数据的技术人员未来转向人工智能也是比较容易的。比如在大数据分析领域比较常见的数据分析方式就有机器学习方式，而机器学习也是人工智能的六大研究方向之一，所以从大数据过渡到人工智能是比较方便的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

此时一位疲惫的IT码农路过，并留下了个人见解。

对于这两个方向来说，比较好的入门语言首选Python，先把Python基础打好了再来选择方向。

而就最近一段时间来说，大数据和人工智能都是挺热门的，几乎都被人耳熟能详了。上到国家在推崇，下到各种企业单位在竞争相关人才，可以看出来，两个前景似乎都挺好的。

大数据的话，目前我看，主要的一些工作无外乎就是数据分析、云计算等，而人工智能的话现在大都是使用深度学习和强化学习来给公司产品附能多一点，就像网易和头条的推荐算法，就是基于数据的***集和分析来形成模型，最后实现个性化推荐的。当然，机器学习的模型训练一般都需要大量的数据支持，而且数据的质量越高越好。

从现在这个情况来看的话，你可以先去更大招聘网站搜相关额职位的，目前来说，AI的岗位是比大数据的岗位要多得多的。大数据的岗位现在相对比较少，不外乎就是数据分析和云计算之类的，个人感觉岗位会比AI方面的少。主要原因或许是因为很多公司经过一轮互联网的洗礼，已经积累了一定的用户量了，所以，主要想着给产品附能然后增加更多的[_a***_]收益吧。不过也不得不说，先数据分析提取用户画像一样，有时候是没必要请数据分析师的，毕竟很多时候，很多人工智能的产品的副产品就是用户画像，例如推荐算法即是如此。

当然，说到最后，不得不提醒你的是，前景虽好，但不是每个人都可以去做的。这里面几乎要涉及很多的数学基础和算法理论等的支持。如果是普通本科四年毕业而且想着仅仅靠课堂上的知识就想着就业的话，我劝你还是打消这个念头。如果可以，最好去考研究生以上的学历。当然，还要结合自身的情况去考虑，前景再好，如果不合适你，最后不过是浪费自己的时间而已。

祝你好运。喜欢的小伙伴可以给我点赞或者是关注我哦。