思凡79
作為一名IT從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下。
首先，在當前的大數據、人工智能時代，學習大數據和人工智能相關的知識還是很有必要的，一方面掌握這些技術能夠為自己打開新的發展渠道，另一方面掌握大數據等新技術，也會明顯提升自身的職場價值。
從技術體系結構來看，對於初學者來說，可以先從大數據技術開始學起，因為大數據的技術體系已經趨於成熟了，有大量的案例可以參考，另外大數據也是人工智能技術的重要基礎，掌握了大數據技術也會更容易向人工智能方向發展。
初學者學習大數據技術，可以按照以下三個階段來制定學習計劃：
第一：編程語言。編程語言是大數據技術體系的重要基礎，不論是學習大數據開發技術還是學習大數據分析技術，都離不開編程語言。當前用於大數據領域的編程語言有很多，比如Java、Python、Scala、R、Go等語言都有較多的應用，其中Python語言除了在大數據領域的應用比較多之外，在人工智能領域也有廣泛的應用，所以初學者可以先從Python語言開始學起，未來再學習人工智能技術也會比較容易。
Python語言還是比較簡單易學的，一方面Python語言的語法結構比較清晰，另一方面Python語言可以通過不同的“庫”，來實現開發邊界上的擴展。初學者完全可以通過自學來實現入門，後續可以結合具體的開發任務來深入學習。
第二：大數據平臺。學習大數據相關技術一定離不開大數據平臺，大數據平臺不僅是大數據開發的重要基礎，大數據分析同樣離不開大數據平臺的支撐，所以學習大數據平臺知識是學習大數據的重要步驟。
對於初學者來說，學習大數據平臺可以從Hadoop開始學起，一方面Hadoop是開源平臺，另一方面Hadoop平臺的生態體系比較健全，很多商用的大數據平臺也是基於Hadoop打造的，所以掌握Hadoop平臺會有很多應用場景。
第三：實踐。不論是大數據開發還是大數據分析，實踐對於學習大數據都是比較重要的，實踐的過程不僅能夠積累一定的行業知識，同時也會推動初學者不斷深入學習大數據技術。實際上，在學習大數據技術的過程中，最好能夠邊用邊學。
如果未來要想進入人工智能領域發展，在學習大數據的過程中，應該重點關注一下機器學習知識，機器學習也是大數據分析的兩種常見方式之一，同時機器學習還是人工智能技術的六大主要研究方向之一。對於很多初學者來說，在學習人工智能技術的初期，都是從機器學習開始學起的，機器學習也可以看出是打開人工智能技術大門的鑰匙。
學習機器學習還是具有一定難度的，而且需要初學者具有一定的數學基礎和編程基礎，但是如果數學基礎比較薄弱也並不需要過於擔心，在學習的初期並不會遇到特別複雜的數學知識，比較常見的就是線性代數和概率論等基本問題。
最後，學習大數據知識和人工智能知識，要有一定的實驗場景，通常需要數據中心的支撐，所以要儘量為自己營造一個較好的學習環境，在掌握了基本的大數據知識之後，可以繼續通過實習崗位來提升。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
想學習一些人工智能和大數據方面的知識，說它簡單也是可以很簡單。按讀書時代方式拿起一本書就可以學起來。今天我給大家分享一下，從創業角度的學習方式。
首先看看國家政策怎麼支持人工智能和大數據的
雖然說科學知識無國界，但是每個國家對新的技術戰略支持時候，都會細化成自己國家行業扶持方向的政策內容。那麼人工智能或大數據定義時候，就會變成有中國特色的概念定義，戰略佈局，具體扶持方向等。
國家工信部網站首頁就有政策文件出臺內容以及其解讀，我們點擊“政策文件”欄目裡搜索人工智能和大數據，我們可以從中認真領悟政策意思，給我們學習和入行人工智能、大數據有引導作用。總是有人從中看出無限商機，你呢？
我們看看行業網站或新聞媒體在討論什麼前沿技術
前沿技術可以從行業網站、新聞媒體、企業，甚至股市（股市是市場經濟的產物）瞭解。我們可以很快速度那些技術是前沿，政策在市場上解讀，有那些相關企業是如何解決實際場景的等等。
從工信部可以學習到概念以及行業指導，那這裡我們可以學習到市場和服務。我們可以通過搜索引擎找到行業網站，在些不一一列舉。
看看領頭的公司有什麼基礎產品或展會有什麼產品
胡潤研究院攜手匯桔發佈了2019中國人工智能企業知識產權競爭力百強榜，該榜單主要從企業的綜合強度、創新能力和技術成熟度三個維度進行定量評比，對500餘家中國人工智能主流企業進行定量評估。
我們只要看看他們產品及平臺接口，我們就可以學習到實際應用場景知識和概念。
最後看看我們應該要學點什麼東西
上面從政策到產品圍觀下，我們一定會有自己概念和自己學習方向。無論是從硬件，還是軟件向去學習和感受都會從中受益。硬件展開來討論有點複雜，方向可以從芯片和傳感器方向學習。軟件可以從phton起手，現階段比較多學習資源。
創意營生觀察
如果是本身是技術開發從業者，想要往人工智能和大數據方向發展，那麼建議可以先從大數據方向入行。一方面是大數據技術體系現在已經算是比較成熟了，企業的應用帶來的崗位需求比較多一些；另一方面大數據相比人工智能來說，入行的門檻要稍低一些，這也是現實狀況。
想做大數據的話，建議從Java開始，Java是大數據開發的主力語言，然後學習主流的數據處理框架組件，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等幾大主流框架，都需要有一定程度的掌握。
想做人工智能的話，建議從Python開始。在機器學習、深度學習、人工智能上，Python擁有十分完善的生態系統。基本只要涉及機器學習，深度學習，神經網絡這些高大上的領域，是絕對避不開Python的。
