大数据 人工智能应用，大数据人工智能应用的例子

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据 人工智能应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据 人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

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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人工智能和大数据在科技方面的应用？

1. 异常检测

对于任何数据集，可以使用大数据分析来检测异常。这里的故障检测、传感器网络、生态系统分配系统的健康状况都可以通过大数据技术来检测。

2. 贝叶斯定理

贝叶斯定理是指根据已知条件推断事件发生的概率。甚至任何事件的未来也可以在之前事件的基础上预测。对于大数据分析，这个定理是最有用的，它可以使用过去或历史数据模式计算客户对产品感兴趣的可能性。

3. 模式识别

模式识别是一种机器学习技术，用于识别一定数量数据中的模式。在训练数据的帮助下，这些模式可以被识别出来，被称为监督学习。

4. 图论

图论建立在图形研究的基础上，图形研究中会使用到各种顶点和边。通过节点关系，可以识别数据模式和关系。该模式对大数据分析人员进行模式识别有一定的帮助。这项研究对任何企业都很重要且有用。

大数据和人工智能，两种技术交叉促进，大数据在人工智能的多个领域都有着突出的作用。

在智能医疗之中，利用大数据和人工智能技术，可以将一些医疗工作交由智能机器人进行，并且在一些方面可能比人类会更加的优秀，比如，在对患者进行一些手术的时候，智能机器人能够排除人身上的紧张、注意力不集中等方面的情绪，对病人的病情可以进行更加精准的手术。

同时通过智能机器人还可以对病人进行精确地检查，分析、整理出合理的数据，使得医生对病人病情有全方位的了解，从而更早的对病情进行救治。

到此，以上就是小编对于大数据 人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据 人工智能应用的2点解答对大家有用。