人工智能和大数据哪个方向更好？

我觉得最重要的一点是，问问自己的兴趣和能力是什么。毕竟无论你选择什么方向，能支撑我们走下去的都是你的兴趣和能力。所以，我们来好好看看两者的区别和联系。

第一，大数据。

大数据是物联网、Web系统、信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响力最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关技术紧紧围绕数据，包括数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、展现和应用。目前大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析。

第二，人工智能。

人工智能是典型的交叉学科，研究内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六个方向。目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶，智能医疗等领域。人工智能的核心在于“思考”和“决策”。如何理性思考和行动，是目前人工智能研究的主流方向。

可以看出，相对于大数据，人工智能涉及的领域更高级、更高端，所以知识含量更高，学习起来也更费力，对个人的数学和逻辑能力要求很高，但两者也是有联系的。

一方面，人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础。另一方面，大数据也需要人工智能技术进行数据价值运算。例如，机器学习是一种常见的数据分析方式。在大数据价值的两大主要体现中，数据应用的主要渠道之一是代理(人工智能产品)。为代理提供的数据量越大，代理的运营效果就会越好，因为代理通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，以保证运营的可靠性和稳定性。

所以，没必要完全区分两者，而是打好基础，循序渐进的学习，只有最好的选择。