1樓：青牛
在當前的經濟形勢下，想要經濟快速發展，就必須將科技運用到金融中去，借助科技的力量促進金融的發展，而大資料行業應運而生，通過海量資料建立風控模型，為業務發展有效規避風險。《大資料人才報告》指出,目前全國的大資料人才僅46萬,未來3-5年內將會出現高達150萬甚至200萬的大資料人才的缺口。資料人才的供給嚴重不足，無論是人才的數量還是質量都有待提公升。
第一：醫療、教育領域。醫療和教育領域本身對於資料就非常敏感，在大資料概念被提出之前，醫療和教育領域就有大量的資料分析應用場景，隨著大資料技術的應用，未來醫療和教育領域對於大資料技術的依賴程度會進一步得到提公升。
另外，醫療和教育領域本身的資料價值密度是比較高的，資料自身的價值增量空間也比較大。
第二：經濟、金融領域。經濟和金融領域也是大資料技術重要的應用場景，通過大資料技術可以更加方便地實現資料價值化過程，從而促進經濟和金融領域的創新。
目前在經濟和金融領域，大資料技術已經得到了一定的應用，不少相關領域的從業者也會通過Python來完成一些資料分析過程。
第三：工業生產領域。工業生產領域未來是大資料技術的重要落地應用場景，工業生產領域涉及到的環境非常多，資料價值化的難度也相對比較大，而且要想完成大資料技術的應用，還需要一系列場景的搭建，比如雲計算和物聯網場景的搭建就比較重要。
最後，除了以上幾個領域之外，大資料在智慧型城市建設的過程中，也會起到比較重要的作用。
我寫的一篇關於大資料前景的文章：
青牛：大資料的現在與將來
2樓：三一
一般而言，人工智慧會偏重數學課程。
參考南京大學的課程設定。
大資料專業則會偏重工具應用，學習難度會小一點。
一般而言，本科授予理學學位的一般是數學偏重，授予工學學位的就偏工具應用了。
碩士博士看你的導師了。
所以問題節點在於你的學習能力和你的個人偏好，決定了你可以去什麼樣的學校學什麼樣的課程。
3樓：資料蟲巢
如果你是本科，可以選擇大資料專業，市場需求廣，短期內需求空間大，但未來的潛力稍微低一些，門檻相對低一些，但短期收益可以保證。
如果你打算讀研，可以考慮人工智慧專業，他需要累積，也需要等待時機，短時間內不一定很明朗，但從5年左右的時期來說，我感覺能迎來一波人工智慧的小高潮。
4樓：知心話療
現階段還是選大資料稍微好一些，人工智慧其實還有段距離，未來的話（10年以後），人工智慧肯定會有好的發展，而且人工智慧最好還是碩士或博士，大學本科學的有限。
以後大學想要接觸人工智慧機械人專業，現在15暑假後上初三 我這個暑假可以先學C語言嗎？
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