大数据和编程语言关系通俗易懂 java和java大数据有什么区别？
java和java大数据有什么区别？
首先，Java是一种编程语言，大数据是业内术语，指的是数据达到一定规模后，无法用普通工具和技术处理和管理的数据集合。目前也有用Java写的大数据框架，比如Hadoop，这是Java处理大数据的生态系统。还有很多大数据处理框架，离线计算和存储等等。
大数据开发与人工智能哪个学起来比较难？如何学好大数据与人工智能？
大数据和人工智能是互补的。人工智能需要大数据技术来支撑，而大数据通常由人工智能来体现。这两者在使用到一定深度的时候需要同时理解。相比较而言，人工智能更容易上手，大数据开发的引入对专业性要求更高。但是到了企业级应用，人工智能的算法难度和业务广度就显现出来了。这时候大数据更容易深入和细化。根据自己的工作和真实需求，选择一个具体的方向入门比较好。一旦入门，你会发现应用场景决定研究方向，技术只是辅助手段。
让 让我们先来谈谈如何学习人工智能。有时间的话，建议看看加州大学朱教授对人工智能的这段描述:_KEUa-Q，你可以 不要空着学人工智能，必须基于项目去实践，去感受自己的成长，你能记住所有你学过的思想、算法、技术。人工智能分为很多学科，项目或产品往往集中在一个或有限几个学科。比如视觉分析技术，目前比较成熟，GitHub上有很多开源代码，从中可以快速得到直观的认知，比如人脸识别、视频结构化、模式识别、身体姿态识别等。但是如果你不这样做。;不要在项目中使用这些技术，你仍然很难记住。有时你可以 t实现某项技术，它不 不会阻止你前进，因为你可以去请教别人，或者查阅文献。阻止你前进的是你没有。;我不知道你应该做什么。几乎所有的开发语言都可以用来实现人工智能项目，但目前python更适合快速入门，C更适合算法底层实现，java和C#适合上层应用。当然这不是固定的套路，可以选择自己最熟悉的开发语言。
大数据入门需要一些基本技能。建议你先找一些网络课程听听。hadoop开源生态圈的资料很多，也是目前最容易接触到的大数据学习资料。大数据从最底层的文件系统开始，涵盖数据采集、ETL工具、数据库、分布式计算、批处理、数据仓库、搜索引擎、工作流引擎等技术。以hadoop为例。目前已经有非常成熟的开发阵营和组件家族。目前有Apache、cloudrea、hortonworks等。在国外，以及国内有华为、腾讯等平台，都有成熟稳定的版本。新手建议以CDH或HDP为练习对象，尝试阅读。万卷书不如万里路。It 仅仅看书和浏览论坛是没有用的。你必须做一些环保运动。
从入门的硬件投入要求来看，人工智能的入门投入成本较低，GPU计算可以用更好的显卡进行，而大数据则需要更多的硬件投入。从就业前景来看，目前大数据的岗位要求比较成熟。因为中档大数据工程师待遇更好，所以一般人都会选择大数据进行深入研究。人工智能正在如火如荼的攀升，达到了很高的水平。一个人可以顶一个上市公司。
我是一家人工智能大数据企业。我花了很多时间和精力去学习这两个领域，但我在这方面还是一知半解。因为我的角色更需要广度而不是深度，所以我选择涉猎更广泛的知识空间，但我只专攻几个方面。有一个经验值得分享。一定要用系统架构的思维来看待和解决问题，推荐一个《一线架构师指南》。
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