人工智能难学还是大数据难学

人工智能和大数据都不简单，都需要一个系统的学习过程和长期的实验，二者联系密切，不存在谁更难，因为都有难以把控的难点。

人工智能和大数据的介绍

1、人工智能

人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用，人工智能的核心在于“思量”和“决策”，如何进行合理的思量和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

2、大数据

大数据是物联网、Web系统和信息系统进展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网进展的必定结果，大数据相关的技术紧紧环绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等，目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。

学大数据需要具备什么基础

1、编程语言。不论是选择大数据分析方向还是大数据应用开发方向，掌握编程语言都是学习大数据的重要基础， 如Java、C++等，要初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态和数据流及对象流等基础，编程语言在大数据中占据了不可逾越的地位，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。

2、大数据平台。学习大数据知识绕不过大数据平台，大数据平台承载了分布式存储和分布式计算的核心任务，所以大数据平台研发也是目前大数据领域的重要岗位。

3、算法。大数据技术的核心诉求是数据价值化，而目前数据价值化的主要方式就是数据分析，所以掌握算法不仅对于数据分析岗位非常重要，对于大数据开发岗位也具有现实的意义。