大数据和AI技术为什么会更融合呢？

相关专业人士认为，数据驱动的AI时代已经到来。在大数据推动AI发展的同时，AI也在助力大数据的发展。大数据是AI的基石。大数据的海量数据，能够为AI的发展提供丰富的数据积累和训练资源。大数据，其最大的特点就是“大”，网络和应用的飞速发展，使得人类每天产生的数据量激增，这些数据极度庞大和复杂。数据驱动的主要特征是精细化的数据搜集导致一切事物会更加清晰，但同时大量数据积累的过程也会造成信息的冗余，并使得获取高附加值信息的成本大幅提升。对于今天的人们而言，如何在海量的数据中找到真正有用的数据，并对其进行分析，并不是一件容易的事情。换一句话说，如果没有AI技术的支撑，这绝对是无法想象并且不可能完成的。

AI和大数据技术正在应用到工业、农业、金融、交通、教育等行业中，而除了提高生产效率，提升服务质量之外，还能给我们的生活带来一些“趣味”。

AI技术的发展，尤其是AI芯片的出现，大大提升了计算机规模处理数据的能力，这使得之前无法处理的数据能够被处理，数据自然也将发挥更大的价值，为各行各业的发展提供支撑。

大数据分析到底该怎么学？

 大数据分析-数学和统计技能

在学习大数据分析的时候，也需要复习一下数学和统计，大数据离不开数学和统计，还有基本线性代数。指不定什么时候就可以用得上了。

大数据分析-了解数据库、数据池和分布式存储

大数据分析之前，都是存储在数据库的，所以在学习的时候怎么可能不学习数据库知识呢?建设这些数据的存储库取决于如何访问、使用、并分析这些数据。如果当建设的数据存储时没有整体架构或者超前规划，那后续对影响将十分深远。

大数据分析-学习代码

大数据分析学习，要知道怎么调整代码，以便告诉计算机怎么分析数据。

大数据分析-机器学习

机器学习和大数据在之后也会有大关系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值，并且无需显式编程。

大数据分析-学习数据修改和数据清洗技术

数据修改就是把从原始数据变成更容易分析和访问的一种方式。而数据清理当然就是去掉数据中没有用的数据和重复的数据。

大数据分析-练习

不管是什么职业都离不开一点就是熟能生巧。大数据分析练习些什么呢？用开源代码制作项目，做出自己的作品，增加操作经验。

大数据分析-寻找社区

有着共同学习爱好的人在一起能互相促进。所以在学习期间寻找适合自己额大数据分析组织很重要。这样有什么不懂得可以问，也可以互相交流学习经验。

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