1樓：擁抱大資料
Hadoop、Spark 與 python 人工智慧這兩個方向還是有點差距的，能走多遠應該不取決與你選了哪個方向，單做任何其中乙個或二者結合都可以走的很遠，但是從什麼地方入手確實是乙個值得考慮的問題。
1、如果你對電腦科學更感興趣，建議從大資料方向入手；
3、乙個方向掌握的差不多，可以再從另乙個方向入手；這個時候你可以比較一下你對哪個更感興趣；
4、建議選擇好乙個自己更感興趣的方向，逐步積累；
2樓：小蘿蔔運算元
兩方向都不錯，決定能不能走的遠，走的好的因素是看自己在哪個方向積累了更多。
曾經我也思考過這個問題，有一年的時間，在大資料方向 or 機器學習人工智慧方向徘徊，很努力的學習演算法，不過最後，堅定選擇了走大資料方向。因為，就我自己的經歷來看，大資料方向更適合我，到現在為止，還沒有後悔。
如果你還年輕，不妨兩個都試試，看看自己更適合哪個，兩個本來也不是完全割裂的，嘗試之後，就要確定好乙個方向，堅持積累下去，這樣才能走的更遠
3樓：珂朵珂朵莉
能問出這個問題的，恐怕不是大佬學校吧。
不是大佬學校，學AI能發出來頂會？能比賽拿金？不然拿什麼去大廠？
所以還用選麼，肯定是大資料方向了。
4樓：燈火
目前正在學hadoop和spark，感覺大資料方向是處於開發崗和演算法崗之間的中間狀態。工資比演算法低一些，但比開發要高。崗位沒開發崗多，但比演算法崗要多。
再加上現在演算法崗競爭激烈，如果不是名校出身的話走大資料算是個相對較好的選擇。
5樓：資料開發愛好者er
個人認為大資料門檻更加低一點，人工智慧對學歷的要求較高，如果你的學歷比較好，認為自己的數學比較好的話，可以學習人工智慧，大資料目前也不錯，看個人吧，這兩個沒有衝突，都可以學的，前提是有充足的時間，加油！
6樓：windofjava
光學python的tensorflow，你會發現你能去就業的地方少之又少
除非你是研究生學歷或者數學相關專業，可以去找專業的演算法工程師崗
否則，還是學學大資料相關開發平台，然後再點綴上演算法相關技能，更踏實點
7樓：數大招瘋
大資料說白了還屬於計算機學科，只是在解決大資料時代新的技術問題，比如大量、多型別資料的收集、傳輸、儲存、計算、分析等。人工智慧屬於多個學科融合，除了計算機外，最主要的就是數學。所以，具體怎麼選，要根據自己的專業技能情況定，有不錯的數學功底的話，可以優先考慮人工智慧方向。
PS：我是搞了8年大資料，19年學了MIT的資料科學課程，深刻體會到了數學知識的重要性。整體來說，個人覺得是資料科學門檻更高，所以能搞的定的話，可以優先考慮。
8樓：富貴竹
Hadoop、Spark或者Python都只是工具，要想走的更遠、更好，需要學習如何拿這些工具來處理實際的問題，也就是資料分析。學會了資料分析的方法，將來如果出現更好的工具，也是一通百通，就不會因為不會某個工具而焦慮了。
9樓：哈哈xxy
看方向了，一般這兩個都是交匯的，現在基本上無法隔離開來，hadoop,spark等做完資料處理，可能直接做統計，也可能有一部分資料最終還是要通過機器學習，深度學習等來分析資料的。
10樓：
學這兩個完全不衝突啊= =，Python 也可以調 Hadoop 和 Spark 的介面。
走的更遠更好，當然是能夠保持學習的熱情和效率了，也取決於老闆需要什麼，所以學什麼都一樣的，有時間就多學一些東西沒有壞處。
11樓：九道門聊資料
這兩種都屬於工具類的學習，其實沒有什麼好壞之分。如果是往大資料工程師方向走的話，能多掌握一些語言當然更好啊，因為工作中會涉及到很多資料探勘、資料清洗等等工作。
但如果是往大資料分析師方向發展的話，其實只要學習大資料分析必要的Python技能就可以了，畢竟資料分析師最重要的是靠結構化思維能力參考資料去解決問題的，思維才是最重要的。
12樓：曾二爺
python是個工具啥都能做
hadoop spark也是工具不過更垂直一些的工具
看你目標是啥再去尋找工具推薦直接搞起來你才知道你要學什麼
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