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，
人工智能好还是大数据好？
人工智能和大数据是两个不同的概念，它们并不是可以简单地进行比较的。人工智能代表了智能技术的范畴，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等，而大数据则代表了数据的规模和使用方式。
人工智能和大数据之间有着密切的关系。人工智能需要大量的数据作为输入，从而训练出智能模型，而大数据又需要人工智能技术帮助处理和分析数据。因此，它们是相互依存的。
在实际应用中，人工智能和大数据往往是结合在一起使用的。例如，在医疗领域，通过对大量的病例数据进行分析，可以训练出智能诊断模型，从而提高医生的诊断准确率和效率。
因此，人工智能和大数据都是非常重要的技术，并且在许多领域中都具有广泛的应用前景。它们的优缺点和适用场景也不尽相同，需要根据具体情况进行选择和应用。
大数据专业更好。有数据，有人工智能，大数据是人工智能的口粮。
人工智能的算法长时间变化不大，某个领域要开发出相应人工智能也需要相关的大数据作为支撑。
现在的人工智能的编程等虽说有一定技术含量，但同质化非常严重。开发初步的人工只能系统不难，难的是怎么拥有供养人工智能的大数据。
刚开发出来的人工智能就像一个嗷嗷待哺的婴儿，需要大数据来进行训练，方可越来越好。
人工智能与大数据对传统行业的影响？
在AI环境下，新零售业给传统业带来了许多影响，主要包括以下几个方面：
1. 供应链优化：新零售业采用AI技术对供应链进行优化，通过数据分析和预测，实现精准的库存管理和物流配送，提高效率和降低成本。这种供应链优化对传统业也具有借鉴意义，可以帮助传统业提高供应链的效率和精准度。
2. 消费者体验升级：新零售业采用AI技术改善消费者体验，通过智能化的客服、智能化的支付、智能化的推荐等方式提高消费者的购物体验和满意度。这种消费者体验升级对传统业也有启示作用，可以通过引入AI技术提高消费者的购物体验和忠诚度。
3. 业态创新：新零售业采用AI技术创新了业态，如无人店、智能售货机、智能化的商场等，这些新的业态带来了新的商业模式和商业机会。这种业态创新对传统业也有启示作用，可以通过创新业态来拓展市场和增加收益。
4. 竞争压力加大：新零售业的发展对传统业带来了竞争压力，传统业需要加快转型升级，引入AI技术提高效率和竞争力，以应对新零售业的挑战。
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