从市场需求来看，人工智能和大数据都是当今发展最快的领域，都具有很大的市场前景。从工作机制上来说，人工智能和大数据是协同工作的，经久不衰，会是互联网发展的重要力量，技术发展空间很大。从发展趋势看，随着人工智能和大数据技术在企业级应用中越来越普及和完善，在教育行业、医疗行业以及金融、物流行业将会发挥巨大作用，未来将会有着更加迅猛的发展趋势。所以，从长远来看，人工智能和大数据前景都特别广阔。

大数据专业比人工智能火，小心一哄而上后的一地鸡毛

人工智能，大数据，智能机器人，这些专业，今年火遍大江南北。

下面是我的一些数据分析，愿能给大家选专业时，带来一点帮助。

一、数据科学与大数据技术专业，新增数量呈井喷状态。

以下是数据科学与大数据技术专业、机器人工程专业和智能科学与技术专业的新增数量分析表

从新增数量来看，数据科学与大数据技术专业据首位，远超后两种专业。

结合新增时间上来看，数据科学与大数据技术专业，在2017年新增255所开设院校，是2016年的8倍。

二、为什么数据科学与大数据技术专业，新增院校最多?

个人认为，有以下几点原因。

1、大数据本身的发展，需求量上升，这是院校开设此类专业的外在原因。

这个在这里就不多说了，大家可以看下2017年铺天盖地的媒体报道，就会明白。

2、数据科学与大数据技术专业，对硬件要求不高，不需要投入太多硬件，很容易搭班子，唱台戏。

只要在课程设置中，加入相关的课程，如在软件类专业中，加设大数据课程，适当包装，就可以形成所谓的数据科学与大数据技术专业课程。

从相关学科适当抽调一些老师，就可以组成大数据专业教研组。

不像后两种学科，除了要师资，还要真金白银的大投入。

软件方面，大家都很热衷，而硬件方面，真正舍得投入，投入之后又有显著的产出的，少之又少。

两相比较下，数据科学与大数据技术专业当然是众多院校，最喜欢申请的新专业了。

大家看下安徽省2017年新增数据科学与大数据专业的院校，就会发现，这些院校地级市院校居多！

这是很不正常的。

再对比下智能科学与技术专业，新增院校的层次。

两者的不同在于，智能科学与技术专业，新增院校的层次搭配，是非常好的，有985、211，也有行业强校，普通本科。这与专业设置的门槛是有很大关系的。

最重要的是：智能科学与技术专业，从专业增设时间来看，体现了专业设置发展的递进规律，发展是有节奏，有步高调的，而不是如数据科学与大数据专业的一哄而上。

三、建议

1、谨慎选择，数据科学与大数据专业。

因为师资，教学，课程设置，就业等，不可能在短时间一蹴而就的。

一哄而上的数据科学与大数据专业，可能到后面，是一地鸡毛。

2、选择数据科学与大数据专业，可从以下三点去着手挑选。

（1）教育部直属院校的数据科学与大数据专业

（2）尽可能选时间较早的院校。

（3）尽可能选择在数据科学相关学科上，有师资积累，学术沉淀的院校。

数据科学专业，一方面可以选择数学学科、计算机学科实力强劲院校做为参考，另一方面可以选择行业院校（在某一行业有数据积累）。

尽量不要选择，学科实力不强的院校。

以上是我的个人看法，肯定会有偏颇之处，请大家多多提出宝贵意见。

人工智能与大数据的区别在哪儿

人工智能与大数据一个主要的区别是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。

人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。

大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。

它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。

南京新华电脑专修学校紧随时代前沿，开设了人工智能与大数据专业，欢迎小伙伴们详情了解。

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*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。

互联网+人工智能专业

大数据可以采用这些处理器，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。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。

大数据是收集和处理大量数据进行有效分析和解决实际问题的一系列技术。它通过使用大规模数据集来了解系统中包含的信息，它主要用于处理海量数据和巨大的数据量，将他们变成有意义的信息。

人工智能（AI）通过使用机器学习等技术来模拟人类智能，使计算机系统能够像人类一样思考、推理和判断。它可以分析大量复杂数据，并根据分析结果提出有效的解决方案和决策。

大数据和人工智能是相辅相成的，大数据一方面提供了处理和收集大量数据的方法，而AI则更多的是应用这些数据，帮助用户提出更具有实际可操作性的推荐和决策。