「广州CDA数据分析师」-深耕数据人才教育15年，致力于打造数据人才全方位学习平台，汇聚优质学习资源，助力数据人才找到好工作。开设的课程有：数据分析培训，业务数据赋能，商业策略分析，精益数据挖掘，python机器学习等。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，旨在加强范围内化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续发展。

　　大数据智能与人工智能的联系和区别

　　大数据在人工智能中的作用是将人类或物体行为活动抽象为或转变为海量数据，对数据清洗、提质等预处理，供人工智能系统使用，而对数据进行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分并非全部。

　　人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。大数据提供了大量的数据，并且能从大量繁杂的数据中提取或分离出有用的数据，供人工智能来使用。人工智能和机器学习中使用的数据已经被“清理”了，无关的、重复的和不必要的数据已经被清除。这些“清理”工作是由大数据技术来完成或保障的。大数据可以提供训练学习算法所需的数据。

　　大数据是一种到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低特征。

　　人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学，是由人工制造出来的系统所表现出来的智能。

　　大数据相当于人的大脑存储了海量知识，而人工智能则是吸收了大量的数据，并不断的深度分析创造出更大的价值。人工智能离不开大数据，大数据依托着人工智能。

　　大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值。随着大数据的发展，其应用已经渗透到农业、工业、商业、服务业、医疗领域等各个方面，成为影响产业发展的一个重要因素。

　　无人驾驶汽车技术逐渐成熟、语音语义识别的精度不断提高、图形图像识别技术获得发展、智能机器人频频亮相。随着消费水平提高和人口老龄化的影响，提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的智能机器人开始倍受关注。

　　随着人工智能的发展，在海量数据中挖掘有用信息并形成知识将成为可能。未来大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值。

　　人工智能立足于深度神经网络，进行深度机器学习，根据大量的训练数据来提高模型优化能力。但这一显着优点需要增加海量的运算。随着计算机运算能力提升，深度神经网络发挥了杰出的实际应用价值。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破－所释放出来的力量将彻底改变和优化人们的工作和生活。这对人类的发展产生意义重大且深远的影响。

　　人工智能和大数据区别：

　　大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。

　　人工智能系统旨在分析和解释数据，然后根据这些解释来解决实际问题。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。在某些方面人工智能会代替或部分代替人类来完成某些任务，但比人类速度更快，错误更少。大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，可以存在结构化数据或非结构化数据（在使用上也有差异）。大数据主要是为了获得洞察力。