1. 人工智能处理大数据
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。
在现当代培训行业蒸蒸日上的状态，想要挣钱就要跟上前进的步伐，踏上新步伐
2. 人工智能处理数据算法
人类发展至人工智能时代核心是算法！以及一些语言程序代码，而芯片只是人工智能时代的工艺产品而已，人工智能时代的机器人的深度学习及聪明程度取决于人工智能的算法！人工智能的算法才是智能机器人深度学习及聪明智慧的灵魂……
3. 人工智能大数据信息处理
人工智能研究的基本内容
（1）知识表示
人工智能研究的目的是要建立一个能模拟人类智能行为的系统，但知识是一切智能行为的基础，因此首先要研究知识表示方法。只有这样才能把只是存储到计算机中去，供求解现实问题使用。知识表示方法可分为两类：符号表示法（用各种包含具体含义的符号以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的方法）和连接机制表示法（用神经网络表示知识）。
（2）机器感知
所谓机器感知就是使机器（计算机）具有类似于人的感知能力，其中以机器视觉和机器听觉为主。机器感知是机器获取外部信息的基本途径。
（3）机器思维
所谓机器思维是指通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。
（4）机器学习
机器学习就是研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自动的获取知识。
（5）机器行为
机器行为主要是指计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。对于智能机器人，它还应具有人的四肢功能，即能走路、能取物、能操作等。
4. 人工智能在大数据处理的应用
我认为，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。
再者大数据专业，不单单可以从事人工智能的工作。也可以做其他需要通过大数据分析来进行优化的行业，如营销方案的策划，也需要大数据。物联网的发展，也需要大数据作为支撑。
综上所述，建议优先选择大数据专业，数据就是当下的石油，有数据，有未来！
5. 人工智能处理大数据方向
1. 人工智能可以帮助你分析大数据，发现数据集中的异常。
3. 在识别未被发现的投标数据模式时，人工智能无需人工干预。
3. 人工智能带来的大数据加剧了工人、国家和企业之间的差距。随着技术的突飞猛进，这些技术正以惊人的速度发展。数据在引发卓越改革的同时带来创新。
它能让任何领域形成其专业性，通过分析数据和从数据集提取信息来增加业务收入。
人工智能和大数据能让企业考虑和分析数据。这些技术能提供准确的结果，预测买家行为以获得更好的结果。“大数据+人工智能”正在渗透并将改变我们的生活。
6. 人工智能处理数据的优势
在某些财务工作方面，人工智能财务机器人的优势远远大于人类，比如基础的财务记账、财务报销、财务数据统计方面。这些工作工作量大、重复性高、附加值很低，更要求准确度。
而人工智能会计机器人的特点就是: 多样化、快速化、流程化。可以24小时不间断地进行无差错工作。
就像企业生产过程中的全自动化流水生产线，人工智能将整个的会计记账、审核、核算全部流程化、模式化。
不仅节约了大量的人力成本，而且提高了企业财务作的效率，更大大减少了错误率。所以，人工智时代的到来，这些传统的会计工作被财务机器人取代已成为了大势所趋。