一、首先，介绍一下大数据专业：大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是多能复合的跨界人才。大数据是一个新的专业，国内首次出现这个专业是在2016年的时候，当时新设这个专业的高校全国只有3所，其中就有北京大学。

其次，介绍大数据的就业前景：

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。

人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能依然处在初级阶段，人工智能主要的研究领域集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。

近些年来，随着大数据的发展，人工智能也迎来了全新的发展机遇，尤其是机器学习领域。得益于丰富的数据支撑，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的重视，在自动驾驶、智能物流、智慧医疗等领域有广泛的应用。从这个角度来看，大数据和人工智能的关系是非常紧密的，可以说大数据是人工智能的重要基础。

目前不少人工智能领域的从业者也有过大数据行业的从业经历，比如在做大数据分析的过程中往往会接触到机器学习，因为采用机器学习的方式进行数据分析是目前一个比较流行的做法，而机器学习又是人工智能领域的主要研究内容之一，所以大数据与人工智能之间的界限正逐渐模糊。

从学习的角度来说，从大数据开始学习是不错的选择，一方面大数据相关技术已经趋于成熟，另一方面大数据相关技术目前正处在落地应用阶段，随着产业互联网的发展，未来大数据将有较大的发展空间。

把大数据跟人工智能结合起来，岂不是更加符合时代特点，就是一个地道有着特别意义的思考。如果说还是一家的意义所在，不能够和其他的物联网相结合，那发明出来的人工智能就不能达到与大数据的结合运用，这实际上是比较可惜的，片面的大数据或者人工智能是没有多大意义的。也是各个时髦的东西不愿看到的，没有时代特色和时代意义的东西是得不到多少人的支持的。要想达到目的，必须是一个大数据要么结合互联网，要么结合人工智能才似乎有意义存在，那种不讲结合，企图单个的存在下去，是一个非常落后保守的想法，这个时代，只有讲究结合，才有实际的存在价值，也才不至于受到物联网的挑战，省得又去做重复的思考与布局。

这里的好，我从两个方面进行对比，一个是就业前景，另一个是个人未来职业发展。

在就业前景方面，大数据相关的岗位偏向于工程化，人工智能相关岗位偏向于算法化。如果你在算法以及数学方面比较薄弱，大数据对于你来说，就业前景会更好。

如果你个人不喜欢工程开发，同时你上学期间数学方面底子就很好，同时对机器学习相关的算法很感兴趣，也乐于去研究。那么你从事人工智能领域，对你未来的发展会更好。

我研究生期间，学习的专业是数据挖掘，这个专业属于人工智能领域。人工智能领域在日常工作中使用机器学习算法比较多。但我最终在校招找工作的时候，还是选择投递大数据相关的岗位。

在教育领域里有一句话：“专业无好坏，未来靠奋斗”，虽说学什么专业最后都要靠自己，但有时选择确实比努力更重要！

针对“人工智能和大数据专业”究竟哪个前景更好，我们需要先了解一下下面几个问题：

这两个专业到底是什么？怎么来的？

人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在达茅斯顿学术会议上提出的。我国2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。人工智能属于社会科学和自然科学的交叉，不是具体某一个学科，该领域的研究主要包括图像识别、语言识别、专家系统、自然语言处理和机器人科学等。所以，想要从事人工智能方面的工作，可以选择的专业有：计算机科学、软件工程、应用数学、智能科学与技术等。

需要首先我们谈人工智能和大数据是什么？然后我们在对比两个专业。

1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它的领域范畴是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。通俗来说，就是对人的思维的信息过程的模拟。比较让人熟知的人工智能的应用案例，如，Google阿尔法围棋（AlphaGo）战胜围棋高手李世石、柯洁，Baidu大脑推出的自动驾驶汽车等。当下人工智能的应用很多，如，机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

2、人工智能专业是个新兴专业。查阅中华人民共和国教育部网资料显示，高校首批的人工智能专业是在2019年3月后才批准成立的。人工智能专业的方向和目标是探索实践适合中国高等人工智能人才培养的教学内容和教学方法，培养中国人工智能产业的应用型人才。人工智能专业的核心课程有，认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程，《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》，《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》，《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》……等。从国家政策层面上来看，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。《规划》提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，为我国人工智能的进一步加速发展奠定了重要基础。目前中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。资料显示，预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。

3、大数据（big data），是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。通俗来说，就是对数据进行专业化处理。大数据的应用也是非常的广泛，商业智能（Business Intelligence，简称：BI），工业4.0，云计算，物联网，互联网+ ，人工智能都有应用。

4、大数据专业，一般指大数据采集与管理专业 。查阅资料显示，大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。在专业课程，大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。现在越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，开始应用大数据。大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司，技术积累比较丰富，已经成为行业标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，也在逐步考虑推广应用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。调查显示在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色。现在“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

先来看看这两个领域的基本概念

人工智能AI（Artificial Intelligence）

是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它意图了解人类智能，生产出一种能以人类智能类似的方式做出反应的智能机器，研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日趋成熟，应用领域也在不断扩大。随着5G、物联网（IoT）技术的成熟和普及，为人工智能的爆发性发展打下了基础。可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的机器实现。人工智能可以对人的意识、思维过程模拟。人工智能不是人的智能，但未来或许能像人那样思考，也可能超过人的智能。

本人也是刚进入人工智能行业，至前也接触过大数据。我主要从实际工作的需求说一下我的看法，可能过于片面，供参考！

大数据行业现在已经比较成熟了，很多核心的东西也在根据实际的需求慢慢的变化！在运用上也是很广泛，我们得生活都能够深刻的感受到。这个时候选择大数据是个不错的选择。由于大数据分类比较多，想要从业的人员必须有个方向，这些方向我们大概可以分为大数据开发，大数据分析，大数据可视化和大数据运维，不同的方向知识的侧重点不同，自然从事的工作也就不同了。需要从事前对每个方向都做一了解，选择适合自己的！

下图是大数据的一些知识架构

相对于人工智能，大数据能够满足各个不同基础和学历的人从事！因为大数据学习起来比人工智能简单很多，需要的基础知识也相对少。对于学历要求没有人工智能严格，实际工作中大多数都是本科生，还有很多优秀的大专生和少量的研究生。如果学历和专业不占优势可以选择大数据方向！

人工智能，不但听起来就很高大上，学起来也很高大上，企业用人也很高大上。它是对其他基础学科要求很高的，尤其是数学知识包括线性代数，概率论，统计学等等。它的核心课程机器学习和深度学习尤其需要扎实的数学知识！

下图是人工智能领域所涉及到的一些知识

人工智能和大数据该如何选择？

想了解大数据与人工智能孰优孰劣，该怎么选择，首先我们得从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。

1、大数据

大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，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。

2、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六大方向，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“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

为了圈钱，现在都会把大数据吹成人工智能。

从整个行业来说，现在的人工智能是在吹；而大数据更成熟、务实。在未来，想要发展人工智能，大数据是基础，没有大数据的支撑，人工智能无法得到充分发展和利用。

基础设施永不过时，也最有前途。

历史看大数据和人工智能

人工智能的概念早已出现，并且常用的智能学习算法和神经网络等，都是上世纪的产物。由于当时计算能力的低效和训练集的缺失而没有得到充分发展。

大数据，已经由早先历史数据筛选、处理和分析，到了如今实时数据处理分析的阶段。代表性技术也从Hadoop，演变到成了Spark，Flink等实时处理和计算的技术。