眾所周知，如今人工智能AI和大數據都已成為技術和市場的寵兒，尤其是在安全市場，所以很多人把這個時代叫做互聯網大數據時代。使用大數據進行AI培訓并構建準確的AI引擎，是行業中的普遍做法。通過大數據進行訓練各種車輛分析算法，人像分析算法，人體分析算法等。那么大數據和AI技術為什么會更融合？大數據分析到底該怎么學？

　　大數據和AI技術為什么會更融合呢？

大數據是AI的基石。相關專業人士認為，數據驅動的AI時代已經到來。數據驅動的主要特征是精細化的數據搜集導致一切事物會更加清晰，但同時大量數據積累的過程也會造成信息的冗余，并使得獲取高附加值信息的成本大幅提升。大數據的海量數據，能夠為AI的發展提供豐富的數據積累和訓練資源。

在大數據推動AI發展的同時，AI也在助力大數據的發展。大數據，其最大的特點就是“大”，網絡和應用的飛速發展，使得人類每天產生的數據量激增，這些數據極度龐大和復雜。對于今天的人們而言，如何在海量的數據中找到真正有用的數據，并對其進行分析，并不是一件容易的事情。換一句話說，如果沒有AI技術的支撐，這絕對是無法想象并且不可能完成的。

AI技術的發展，尤其是AI芯片的出現，大大提升了計算機規模處理數據的能力，這使得之前無法處理的數據能夠被處理，數據自然也將發揮更大的價值，為各行各業的發展提供支撐。

AI和大數據技術正在應用到工業、農業、金融、交通、教育等行業中，而除了提高生產效率，提升服務質量之外，還能給我們的生活帶來一些“趣味”。

　　大數據分析到底該怎么學？

　　1. 數學和統計技能

大數據當然離不開數學和統計。所以在學習大數據分析的時候，也需要復習一下數學和統計，還有基本線性代數。指不定什么時候就可以用得上了。

　　2.學習代碼

大數據分析學習，要知道怎么調整代碼，以便告訴計算機怎么分析數據。

　　3.了解數據庫、數據池和分布式存儲

大數據分析之前，都是存儲在數據庫的，所以在學習的時候怎么可能不學習數據庫知識呢?建設這些數據的存儲庫取決于如何訪問、使用、并分析這些數據。如果當建設的數據存儲時沒有整體架構或者超前規劃，那后續對影響將十分深遠。

4.機器學習

機器學習和大數據在之后也會有大關系。機器學習使用人工智能算法將數據轉化為價值，并且無需顯式編程。

　　5.學習數據修改和數據清洗技術

數據修改就是把從原始數據變成更容易分析和訪問的一種方式。而數據清理當然就是去掉數據中沒有用的數據和重復的數據。

　　6.練習

不管是什么職業都離不開一點就是熟能生巧。大數據分析練習些什么呢？用開源代碼制作項目，做出自己的作品，增加操作經驗。

　　7.尋找社區

有著共同學習愛好的人在一起能互相促進。所以在學習期間尋找適合自己額大數據分析組織很重要。這樣有什么不懂得可以問，也可以互相交流學習經驗。

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