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数据挖掘利用了人工智能而统计分析的进步带来了很多好处。这两个学科都致力于模式发现和预测。一些新兴技术在知识发现领域也取得了不错的成果，比如神经网络和决策树。有了足够的数据和计算能力，它们可以自动完成许多有价值的功能，而无需人类的照顾。数据挖掘就是利用统计学和人工智能 technology的算法和技术，把这些深奥复杂的技术封装起来，让人们在自己不掌握这些技术的情况下也能完成同样的功能，更加关注自己想要解决的问题。数据挖掘和两者的主要区别在于算法对大量数据的适应性。对于超过10万条记录的数据集，数据挖掘算法必须具有良好的性能。周期性数据集更新的数据挖掘需要考虑处理这些增量数据的能力，而不需要从头计算；数据挖掘还需要考虑如何处理数据集大于内存和并行处理的问题；此外，数据挖掘面向解决工程问题。
目前，人工智能是一个快速发展的领域，对人才的需求很大。相对于其他技术岗位来说，竞争较低，薪酬相对较高。所以现在是进入人工智能领域的好时机。研究还显示，具备三种以上技能的人才对企业的吸引力更大，而且趋势越来越明显。所以IT技术人员在掌握一门技术的同时，需要掌握更多的技能！人工智能目前人才明显短缺，而且这种情况还在扩大。在当前的社会技术环境下，需要考虑专业技能扎实、背景复合的人才。互联网公司中，人工智能排名第三，薪资最高的是语音识别从业者。
3、 人工智能研究方向是什么?什么是人工智能？人工智能，范围比较广。广义来说，人工智能是指通过计算机(机器)实现人的心智思维，使机器像人一样做决策，机器学习是实现人工智能的技术。数据分析和人工智能问题来了，说起来，我看不出数据分析和人工智能有什么关系。学习没用吗数据分析？我是不是一开始就学习机器学习，这样就可以直接进入人工智能时代，享受时代的红利？机器学习是多学科的知识融合，数据分析是机器学习的基础，只有学习数据分析处理数据的方法，才能理解机器学习的知识。这就好比，要想理解机器学习，必须先学完数据分析一样，1) 人工智能表示机器像人一样做决策。2)机器学习是实现人工智能的技术，3)机器学习的方法(算法)很多，不同的方法解决不同的问题。深度学习是机器学习的一个分支，4) 数据分析可以帮你从零开始进入时代人工智能。
