学大数据还是人工智能 java大数据开发和人工智能哪个好？

java大数据开发和人工智能哪个好？

是指在一定时间内，传统软件工具无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。

研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，是一门新兴的技术科学。它指的是计算机系统执行复杂任务的能力，这些任务只能由人类智能完成。

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计算机科学与技术、人工智能和大数据哪个专业好（对女生来说）？

计算机科学与技术、人工智能和大数据哪个专业适合女生？

是一个新的专业，还不太成熟，还是处于探索阶段，还有很多问题需要解决。

当然，我们不能一概而论。在这些专业里，期待成绩的女性不在少数。只要你能适应高强度的工作压力，你就应该比男人更容易取得成就。

事实上，在计算机科学与技术专业，网络安全是适合女性的。

现在大数据和java哪个比较有前景？

首先，大数据是一个综合性的技术体系。目前，大数据已逐步形成围绕数据的产业链，包括数据采集、整理、存储、分析、展现、应用等一系列环节。这些链接涉及很多技术细节。可以说，大数据已经逐渐形成了一个生态系统。Java是一种特定的编程语言，在大数据领域也有着广泛的应用，主要从事大数据应用开发。从这个角度来看，大数据与Java语言密切相关。

目前正处于大数据应用的初级阶段，未来大数据领域将释放出大量的发展机遇。因此，大数据的发展前景仍值得期待。Java语言作为IT行业最流行的编程语言之一，与大数据紧密结合。例如，大数据平台Hadoop是用Java语言实现的，因此在Hadoop下使用Java语言是一种常见的选择。当然，Java语言不仅可以用于大数据开发，还可以用于web开发、Android开发和各种后端服务开发。

从未来发展趋势来看，工业互联网将是一个重要的发展方向。工业互联网的核心技术包括物联网、大数据、人工智能等相关技术。因此，学习大数据相关技术是一个不错的选择。就大数据与Java技术本身的关系而言，可以考虑学习。

学习Java和从事大数据开发可以从Java语言的基本语法入手，再进一步学习Hadoop平台的相关知识，最后在Hadoop平台下用Java完成任务开发。目前，很多从事大数据开发的工程师都是从Java程序员转学过来的，因此通过学习Java进入大数据领域也是一个便捷的学习渠道。

大数据、云计算、人工智能VS普通程序员，两个方向选哪个？

事实上，做大数据、云计算和人工智能的程序员很多。虽然这三者在当今时代非常流行，被称为未来发展的方向，但在技术实现方面，也就是通过我们熟知的技术来完成。

让我们来看看开发语言的排名

随着互联网的兴起和生态环境的发展，Java几乎不可动摇。

C和C已进入前五名。

那我们再想想。学习语言没有问题。你可以学习C，Java和python。这并不矛盾。如果你精力充沛，你甚至可以同时掌握几种语言。

但大数据、云计算和人工智能实际上是一种技术的产物。这并不意味着你必须使用任何语言来做某项工作。当然，也有优点和缺点。

你想做什么最终取决于你的兴趣和你喜欢做什么？如果你喜欢做大数据，就做大数据。如果你喜欢人工智能，就去做人工智能。这与你是否想成为一名优秀的程序员并不冲突，因为你必须成为一名优秀的程序员才能做得更好。

至于学习，开源社区、BBS和书籍都是帮助你学习的好工具。你需要的是坚持和时间。

java开发，转大数据好还是机器学习？

谢谢。我建议转向大数据。

我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。

此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。

目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。

最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。

Java程序员可以转换到人工智能领域吗？

首先，你需要数学基础：高等数学、线性代数、概率论、数理统计与随机过程、离散数学、数值分析

其次，你需要算法的积累：人工神经网络、支持向量机、，遗传算法和其他算法；当然，在各个领域也需要算法，比如SLA研究，如果你想让机器人在定位环境M中导航和建立自己的地图，总之，很多算法需要时间积累；

那么，你至少需要掌握一种编程语言。毕竟，算法的实现还需要编程；如果你深入到硬件，一些基础的电气课程是必不可少的；

人工智能一般需要研究生来学习，这门课程只是简单的一瞥。毕竟，必修的基础课太多了。

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