人工智慧需要有大資料支撐人工智慧主要有三個分支：1.基於規則的人工智慧；2.無規則，計算機讀取大量資料，根據資料的統計、機率分析等方法，進行智慧處理的人工智慧；3.基於神經元網路的一種深度學習。基於規則的人工智慧，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智慧處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。而後兩者都是透過“計算機讀取大量資料，提升人工智慧本身的能力/精準度”。如今，大量資料產生之後，有低成本的儲存器將其儲存，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多使用者的主要因素，而不斷增加的使用者，產生更多的資料，使得人工智慧進一步最佳化。
大資料是人工智慧的前提。
1、資料科學與大資料技術專業很不錯，前景比較樂觀，畢業生能在政府機構企業公司等從事大資料管理研究應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程計算機科學與技術應用統計學等專業的研究生或出國深造。
2、大據專業和計算機專業比較像，是注重實踐的專業。學生需要獨立編寫程式，對程式進行修改與除錯，需要注意每一個細節才能順利查錯並執行程式。
3、該專業對於學生的數學能力有很高的要求，所以對於數學不敏感的學生，建議慎重報考，而且該專業對於學生的計算機使用能力有很高的要求，學生在校學習期間，一定要學好這方面的知識，可以選擇考取計算機的相關資格證書，提升自身競爭力。
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資料科學與大資料技術專業的培養目標
資料科學與大資料技術課程教學體系涵蓋了大資料的發現、處理、運算、應用等核心理論與技術。
本專業旨在培養社會急需的具備大資料處理及分析能力的高階複合型人才。
具體包括：掌握計算機科學、大資料科學與資訊科技的基本理論、方法和技能，受到系統的科學研究訓練，具備一定的大資料科學研究能力與資料工程實施的基本能力，掌握大資料工程專案的規劃、應用、管理及決策方法，具有大資料工程專案設計、研發和實施能力的複合型、應用型卓越人才。
資料科學與大資料技術專業學什麼
課程教學體系涵蓋了大資料的發現、處理、運算、應用等核心理論與技術，具體課程包括：大資料概論、大資料儲存與管理、大資料探勘、機器學習、人工智慧基礎、Python程式設計、統計學習、神經網路與深度學習方法、多媒體資訊處理、資料視覺化技術、智慧計算技術、分散式與平行計算、雲計算與資料安全、資料庫原理及應用、演算法設計與分析、高階語言程式設計、最佳化理論與方法等。
主要課程：C程式設計、資料結構、資料庫原理與應用、計算機作業系統、計算機網路、Java語言程式設計、Python語言程式設計，大資料演算法、人工智慧、應用統計(統計學)、大資料機器學習、資料建模、大資料平臺核心技術、大資料分析與處理，大資料管理、大資料實踐等課程。