大数据和人工智能都是当下的技术热点，受到不少学生和家长的关注，那么人工智能和大数据哪个更难学呢？下面小编为大家整理了相关内容，以供参考，一起来看看！
人工智能难学还是大数据难学
大数据和人工智能都不简单，都需要一个系统的学习过程和长期的实验，二者联系紧密，不存在谁更难，因为都有难以把控的难点。
选择一门学科学习，我们不能从哪个好学开始，而是要从自身的兴趣和技能优点出发，做一个客观的决定。下面我们来看看大数据和人工智能的概念和研究方向。
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。
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。
人工智能专业和大数据专业哪个前景好
人工智能和大数据这两个专业的前景都比较广阔，随着产业结构升级的持续推进，未来大数据和人工智能专业的人才培养规模会逐渐扩大。
人工智能与大数据具有密切的联系，大数据是人工智能的重要基础，二者之间的发展会互相促进。在行业内，大数据工程师的工作内容会涉及到人工智能技术，而人工智能工程师在工作中也会使用到大数据技术，所以大数据和人工智能的技术边界是比较模糊的，当前也有不少大数据工程师开始转向人工智能领域的研发。
大数据专业的重点在于完成数据的价值化，而人工智能专业的重点在于完成智能决策，大数据为人工智能提出决策的基础，人工智能为大数据的价值化提供出口。如果把大数据比喻成“石油”的话，那么人工智能就可以比喻成“汽车”。
从技术的成熟度上来看，大数据技术目前已经趋于成熟，正处在落地应用的初期，所以当前选择大数据专业会有一个较为系统的学习过程，可以参考的案例也比较多。当然，由于目前大数据领域依然有很多课题需要攻克，所以当前大数据领域依然以研发型人才需求为主，从业者要想具有更强的岗位竞争力，建议读一下研究生。
人工智能相对于大数据技术来说，目前还远没有达到技术的成熟期，人工智能目前依然处在所谓的“弱人工智能”阶段，所以如果选择学习人工智能会面临一定的难度，不仅知识量比较大，学习的周期也会更长一些。实际上，目前不少人工智能领域的从业者，有大量的工作内容是基于大数据开展的，所以如果想从事人工智能领域的研发，也可以从大数据开始学起。
大数据和人工智能如何选择
在学大数据还是人工智能这个问题上，建议一定要考虑的一点就是，自身的基础水平，以及未来的发展规划。
1、如果有Java基础，那么建议学大数据。Java是目前行业当中大数据开发编程的主要语言，如果你有Java基础，并且Java还不错，那么学大数据是有天然的优势的。
Java作为一门历史悠久的语言，在大数据主流技术框架当中，基于Java以及JVM系语言(比如Scala)的编程任务很多，如果Java基础好，那么学大数据也能快速上手。相比于一般的Java开发，大数据开发在长远的发展来看，薪资待遇和成长空间都要更具优势。
而如果没有Java基础，那么学大数据还是学人工智能，其实都需要从零开始，发展到后期，大数据跟人工智能也基本上算是平起平坐。
2、结合自身背景及基础条件来评估。其次，学大数据还是人工智能需要额外注意的一点是，人工智能更注重学历。
人工智能、机器学习、数据挖掘等技术方向，对专业背景比较看重，如果学历不够优势，那么在后续的就业竞争当中，就需要付出更多的时间和成本去平衡学历带来的不足。
不管是学习大数据，还是学习人工智能，都建议先选一个方向，找到入门的路线，至少有精通一门语言，再图谋其他。要想在某个方向要精通，是需要足够的时间去钻研和积累实际经验的。
