1樓：營信rfid裝置
大資料偏重於行業分析 物聯網是感測器+網際網路的組合 側重資料收集
大概的分法是一個前端資料採集 一個後端資料分析
大資料技術與應用和物聯網技術哪個好
物聯網和大資料雲端計算哪個發展前景好一點
資料科學與大資料技術專業和物聯網工程專業哪個好
2樓：匿名使用者
大約是2年半，**大專只要是參加**高考，考入國家承認學歷的全日制大學，畢業的時候畢業證國家承認。就業的時候就要看用人單位了。但是一般來說專科層次的，差不多。
本科的就不怎麼認了。
大資料和人工智慧那個好學，學那個比較好就業呢？
3樓：cda資料分析師
選擇一門學科學習，我們不能從哪個好學開始，我們得從自身的興趣和技能優點出發，做一個客觀的決定。下面我們先好好捋一捋大資料和人工智慧的概念和研究方向。
1、大資料
大資料是物聯網、web系統和資訊系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大資料也可以說是物聯網發展的必然結果。大資料相關的技術緊緊圍繞資料，包括資料的採集、整理、傳輸、儲存、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大資料的價值主要體現在分析和應用上，比如大資料場景分析等。
2、人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用範圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。
3、大資料與人工智慧
大資料和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯絡，一方面人工智慧需要大量的資料作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大資料也需要人工智慧技術進行資料價值化操作，比如機器學習就是資料分析的常用方式。在大資料價值的兩個主要體現當中，資料應用的主要渠道之一就是智慧體（人工智慧產品），為智慧體提供的資料量越大，智慧體執行的效果就會越好，因為智慧體通常需要大量的資料進行「訓練」和「驗證」，從而保障執行的可靠性和穩定性。
目前大資料相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大資料開始學習是個不錯的選擇，從大資料過渡到人工智慧也會相對比較容易。人工智慧涉及的領域非常廣泛，工業、航天、商業都有應用，並且已經深入人們的生活，開啟手機中的cortana或者siri，這就是ai的產物。
分析讓大量的資料有了價值，機器開始懂得使用者想要什麼，可以**未來的天氣和球賽的比分，這種人工智慧與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。具體來說，很多過去只有人能做的事情，現在更多的情況下能夠通過機器實現，典型的例子包括語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬體效能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。
4、兩者的未來發展方向
聚焦新零售
在最近的大資料和人工智慧的應用熱潮中，幾乎沒有哪個領域像零售業這樣可以讓企業受益。無論是沃爾瑪還是當地的母嬰店，各地的企業似乎都在利用這些技術來降低管理費用，同時擴大業務範圍。例如，客服人員可能會被人工智慧助理徹底取代，但更重要的是，零售商可以通過人工智慧跟蹤他們的庫存，而消費者的興趣很快就會發生革命性的變化。
隨著越來越多的零售商將大資料和人工智慧應用到他們的商業模式中，預計這個行業現在可以利用人力和機器的力量來獲得更多的利潤。
聊天機器人應用越來越廣泛
facebook，skype和slack等公司都在其服務中新增了聊天機器人，他們對消費者來說非常有趣，包括法律幫助**，技術創新讓聊天機器人越來越智慧。這意味著它們可以為人們解析法規，通過有效的診斷來指導患者。
如果大資料繼續以目前的高速度增長，那麼預計在日前使用的社交**平臺上將會有應用更廣泛的聊天機器人。這可能比人們想像得還要快，這些由 人工智慧技術 驅動的機器人可能會更加有效地與人們聊天，人們甚至可能無法判斷是否正在與另一個人交談。
人工智慧和雲端計算的結合
隨著越來越多的企業採用人工智慧解決方案以應對其業務困境，其中許多公司將尋求加強其it基礎設施，並將業務轉向雲端。隨著大資料應用者的規模越來越大，人工智慧越來越成為一種主流，隨之而來的資料需求將給企業的本地伺服器帶來更大的負擔，這意味著他們需要在別處滿足他們的資料需求。
雲端計算非常適合幫助滿足和管理這些不斷增長的需求，因為內部部署的伺服器和資料管理對於企業來說變得過於混亂並且成本高昂。
更加智慧的市場營銷
市場營銷是利用大資料的力量革命化的關鍵領域之一，通過梳理大量的資料，企業能夠比以往任何時候都更準確地針對特定的消費者，將廣告和交易直接傳送到潛在消費者的郵箱或家門口。
隨著越來越多的公司試圖利用自動演算法來分類資料以找到潛在的客戶，人工智慧領域將受益於行業投資的增加。而實時定位可以為正確使用的公司帶來20%以上的銷售機會，這意味著採用人工智慧可以獲得十分豐厚的利潤。
暗資料的新紀元
隨著大資料的增長，利用暗資料獲得商業成功的機會也將隨之增加。所謂的暗資料就是企業正常商業活動期間蒐集，處理，儲存的資料。但這些資料通常無法用於諸如分析，商業關係或者是直接變現獲利等目的。
對於並不熟悉人工智慧和資料管理領域的許多人來說，這種資料不斷被證明是有用的。暗資料可能難以讓人理解，但隨著越來越多的企業投資人工智慧，這些迷惑可能就會消散，並導致人們對正在進行的資料革命的熱情更高。
4樓：陝西新華電腦學校
人工智慧好就業，中國正在產業升級，工業機器人和人工智慧方面都會是熱點，而且正好是在3~5年以後的時間。但是，也有一個問題大家要注意：
學習的難度比較高，要求你有創新的思維能力，高數中的微積分、數列等等必須得非常好，軟體程式設計(基礎的應用最廣泛的語言：c/c++)必須好，微電子(數位電路、低頻高頻類比電路、最主要的是嵌入式的程式設計能力)得學得好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力也重要）
5樓：石家莊新華電腦學院
兩個專業的發展前景都很不錯
當今人工智慧立足於深度（多層）神經網路，進行深度機器學習，可以根據大量的訓練資料來提高模型優化能力。人工智慧是基於大資料的支援和採集，運用於人工設定的特定效能和運算方式來實現。
因此，人工智慧離不開大資料，人工智慧需要依賴大資料平臺和技術來幫助完成深度學習進化。
6樓：匿名使用者
從我的角度來看，兩者難度是差不多的。但是ai可能要求的理論水平更多。目前從社會上來看，絕大部分人是停留在自學階段，很少有人處在具有工程經驗的階段。
但是企業希望招收有經驗的人才，然而這些東西有個特點就是有海量的資料以及高效能運算機，也就是說絕大部分個人是買不起的。如果從好就業的角度來看，本人並不推薦學這些，除非你的碩士或者博士就是專門做這個的，畢竟有了這個資源。
7樓：我文科快樂
現在是屬於新興高薪行業，就業肯定都是可以的，當然也要看個人興趣了，目前優逸客還可以。教學方式和內容，還有引薦就業也都行。
8樓：長沙新華電腦學院
都可以，來這裡看看吧，這兩個專業都有的
9樓：長沙新華電腦學院
網際網路it學校可以看看這邊，這裡都有兩個專業
農業物聯網，智慧農業哪個做得比較好點
很早就有做農業物聯網的企業了，北京 浙江這些地方比較早。不過大部分是單純利用物聯網技術，現在比較流行的是結合 雲端計算 物聯網 移動網際網路 技術的提供雲服務的平臺。這種雲服務平臺與之前流行的單純的農業物聯網技術最大的不同是，雲服務平臺可以脫離控制中心，藉助雲端計算技術，在手機 電腦隨時隨地就可以進...
資料結構和演算法先學哪個比較好，請問資料結構和演算法二者之間究竟是什麼關係？應該先學哪一個？
先資料結構，後演算法。因為演算法設計要求儘可能提高時空效率，而這就要通過資料結構來實現，所以兩者有先後之分 一般大學可能會同時學，我建議先資料結構再演算法，資料結構相比較演算法來說其實簡單一點，而且演算法是需要一定資料結構支援的 演算法是解決bai問題的方法，du解決一種問題可以有很多zhi方法 d...
日語和韓語學哪個比較好，日語和韓語哪個比較好學
http www.dangdangcc.com 有 自學韓語 簡單工作復 日語 市場 制大日語入門比韓語bai簡單，就一du個五十音圖。但zhi是你會發現越往後學越難，因為dao日語中有很多複雜的語法，相對於韓語較深奧，其中的知識積澱要更厚重 初學韓語會被它的發音搞暈，但一旦搞清基本的發音，所有的韓...