数据挖掘 人工智能，数据挖掘 人工智能的区别

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据挖掘 人工智能的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据挖掘 人工智能的解答，让我们一起看看吧。

人工智能是什么？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能的技术和系统。它涉及构建和开发能够执行类似于人类智能的任务的计算机系统。人工智能的目标是使计算机能够感知、理解、学习、推理、决策和解决问题，以及在某些情况下与人类进行自然交互。

人工智能的研究和应用涉及多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统和机器人学等。它可以在各种应用中发挥作用，如语音助手（如Siri和Alexa）、自动驾驶汽车、智能推荐系统、虚拟助理、金融分析、医学诊断等。

通过模式识别、数据挖掘和统计分析等技术，人工智能可以处理和解释大量的数据，并从中提取有用的信息和知识。随着技术的发展和进步，人工智能的能力和应用领域还在不断扩展，对人类社会和生活产生了深远的影响。

人工智能大数据专业是干什么的？

1、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

PS:经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

2、Hadoop开发工程师

熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。hadoop工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，

3、数据分析师

数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

PS:作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、等数据分析软件中的一门，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

4、大数据分析师

通俗一点，这是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体大才能人才。如果这些你都会，并且有一定的经验，那薪资可是不用说的。

5、大数据可视化工程师

需要熟悉Storm、Spark等计算框架，熟悉Scala/Python语言;精通Java开发，能够独立搭建SSM项目;了解Redis或MongoDB等Nosql，熟练掌握linux基本操作;拥有一定Java多线程开发能力，对程序设计模式有一定理解，对数据库有一定了解，熟悉ETL流程等。

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数据挖掘技术，是否也属于人工智能的范畴？所谓的人工智能的技术具体包括哪些？

就学科领域划分来说，数据挖掘不属于人工智能范畴，但同属于计算机科学，在实际应用中二者也有交叉和耦合。

我的个人见解，这二者主要区别在于，人工智能试图创造出能模拟人的思维思考机制的，进行自主推理学习的聪明的机器。而数据挖掘主要依赖于人的主观能动性，通过统计分析，情报融合以及机器学习技术从数据沙砾中淘金。

总结，AI也就是人工智能的终点是像人的机器，数据挖掘的终点是信息价值。数据挖掘中使用的一些专家系统，机器学习技术很多属于AI范畴，现如今数据挖掘也越来越多用到了人工智能的阶段成果，也就是做数据挖掘的人，让“机器人”协助我们去工作。

AI领域主要的技术有:

机器人，就像波士顿动力公司那种可以后空翻的机器人，可以自由爬楼的机器狗。

语音识别，我们现在用到各种语音转文字，语音输入等等，应用了语音识别的成果。更强的还有AI翻译。

图像识别，常见的有车库前面可以直接识别显示车牌的电子眼，收费站识别过往车辆的技术等。人脸识别技术应用也多了起来，刷脸解锁手机已经普及。

自然语言处理，NLP，主要是处理各种自然文字，文章数据，发现文章的主题，判断文字表达的情绪等。

其他基于深度学习的技术，模式识别等等。

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到此，以上就是小编对于数据挖掘 人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据挖掘 人工智能的3点解答对大家有用。