1. 人工智能与大数据挖掘专业
数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。
主要从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。
数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。
毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造。
课程：《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。
2. 人工智能与大数据挖掘专业学什么
1.计算机视觉与模式识别：这一方向是从技术层面定义的，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智能城市等，技术的性能层包括指纹识别(如智能办公中的刷卡，公安系统中的案件处理)、人脸识别(如各种互联网工具认证、大规模人事管理)、虹膜识别(常见如影视剧中的密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判断和电子处理)等。
2.医学图像处理：很多医疗设备和医疗器械都会涉及到图像处理和成像技术，如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。
4.无人驾驶领域：无人驾驶是近年来中国的一个热门话题，也是人工智能的关键应用领域之一。一些汽车品牌已经应用到无人驾驶领域，真正获得了上路的资格。但是，目前人工智能技术还不能支持真正的无人驾驶，因此在无人驾驶汽车发生事故后，将无人驾驶驾驶应用于驾驶领域的研究正在回到实验室。
5智慧生活与智慧城市：阿里巴巴集团与杭州签署智慧城市合作协议。人工智能的阴影将出现在交通、商业、生活等诸多领域。此外，包括智能家居在内的智能生活已经逐步应用到人们的日常生活中。
3. 数据挖掘和人工智能
上海海洋大学和上海仪电将以“智汇海洋，创享未来”为主题，合作共建AI+海洋创新中心，开展人工智能-海洋科学前沿多层次宽领域合作，探索大型人工智能国有企业与国家“双一流”高校合作的新机制，构建人工智能-海洋科学交叉创新学科发展新模式。
在未来的合作中，双方将以AI+海洋创新中心为载体，瞄准前沿，共同开展海洋科学等学科领域的数据挖掘和AI核心算法研发，同时推进智慧海洋特色的科研成果转化；共同打造特色显著的临港新片区产教融合教育高地，建立多层级、体系化的“人工智能+”复合型应用人才培养模式；共同设计策划海洋特色主题国际性活动，构筑新兴人工智能校园文化、社区文化，推动人工智能、海洋科学与临港新片区文化产业深度融合；建设智慧校园，创新管理机制，提升管理效能，实现智能化管理和治理。
4. 人工智能与大数据挖掘专业就业方向
机械工程考研往人工智能方向特别好
非常支持,我就是机械转计算机的,偏人工智能方向特别好啊,尤其是交叉学科的,把算法应用到机器人,无人机器那些啊都不错。人工智能三大类:数据挖掘;机器学习;机器人和智能机器。这些必须得有计算机背景啊。最后可以将计算机,机械,控制,电子,通信这些学科相互融合。但是要补补计算机基础,C++,数据结构与算法那些。
5. 数据科学与大数据技术人工智能方向
作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，如果想从事专业的数据分析岗位，读研确实是一个比较现实的选择，相对于开发岗位来说，数据分析岗位的竞争还是比较激烈的，除了计算机相关专业的同学可以从事数据分析岗位，数学、统计、金融、经济等专业的同学，也都可以从事数据分析的相关岗位。
近些年来，随着大数据、人工智能等技术的快速发展，行业领域对于数据分析人才的需求量还是比较大的，尤其是IT互联网行业，新增了大量的数据分析岗位需求，但是随着人工智能技术在落地应用过程中并没有预期那么顺利，所以数据分析等算法类岗位的人才需求量，出现了一定程度的下降，这也导致了就业竞争越发激烈。
如果明确要想往数据分析方向发展，而且想有一个较强的岗位竞争力，考研可以重点考虑一下计算机专业，在主攻方向的选择上可以选择大数据和人工智能大类，然后围绕数据分析岗位的要求来组织知识结构和开展科研实践。
在专业选择上，之所以选择计算机专业，原因有三点，其一是相对于大数据专业和人工智能专业来说，计算机专业的学科体系比较成熟，会有一个比较好的学习和科研体验。
其二是计算机专业可以培养自己的开发能力，这对于提升就业竞争力还是非常有帮助的。早期从事算法岗位甚至不需要掌握编程，但是当前很多算法岗位对于程序开发能力是有要求的，尤其是IT互联网行业内的企业，往往更加看重算法工程师的程序设计能力。
其三是计算机专业的就业渠道更多一些，尤其在当前工业互联网发展的大背景下，产业领域会释放出大量计算机专业人才的需求。
最后，如果有进一步的问题，可以向我发起咨询。
6. 数据挖掘与人工智能前景
步入互联网高速发展的年代，和网络有关的技术专业已经越来越热门，因此，大数据、云计算、人工智能和机器学习成了很多人想要选择的学习方向。想要学习这些方面的技术，和自己的IT技能有很大的关系，如果具备了IT基础知识，学习这些内容就应该容易一些了，具体选择哪项，还要看个人的具体情况。
云计算是比较偏学术的研究方向，需要有专业而系统的理论知识才行，尤其需要较强的数学基础。，将来的就业方向可以是在大型数据中心做资源优化和做系统开发。现在，中国的云计算产业即将迎来黄金发展机遇，国内像华为等一大批优质企业已经在这方面有了深入的业务开展，对IT人士而言就业前景非常乐观。但其核心研发方面，仍需要博士级别的高端专业人士进行。
大数据主要利用云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，对数据进行挖掘整理，现在互联网时代产生了大量的数据，如果大数据做的好，就不愁工作机会。
人工智能是计算机科学的一个分支，对于分析互联网传输设备产生的大量数据至关重要。是需在掌握了大量的数据知识以后，基于云计算平台继续深度学习才能进行的一门学科，它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。属于前沿的新兴学科，如果有了专业知识，选择这个方向，应该是比较好上手的，它的就业前景和薪资待遇都非常好，但前提是一定要有很扎实的IT基础和经验积累。
机器学习作为人工智能的一个重要分支，需要在IT技能方面进一步的深度学习、强化学习。互联网对机器学习这类职位的需求量非常大，很多互联网公司都设置了“分析师”，“数据挖掘工程师”等这方面的工作岗位，是比较容易上手的方向。
7. 人工智能与大数据技术专业
人工智能与大数据不是统计学。
因为人工智能和大数据是属于计算机专业领域的，而统计学是属于数学专业类的，他们学习的课程不相同，毕业以后的工作也是不一样的，前者主要是做一些研发之类的工作程序的编程，而后者主要是做一些统计之类的工作。
8. 大数据处理与人工智能
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！