数据分析需要学哪些，大数据开发与人工智能哪个学起来比较难？
我认为大数据与人工智能相辅相成的，人工智能更高级一点点~
大数据大数据（big data）在百度百科上是这么就是的，它是指无法在一定时间范围内用常规软件工具处理的数据集合，是需要新处理模式才能处理的信息资产。
在数据方面我们主要研究的是对巨量数据的处理，如何将数据进行合理的挖掘得到我们想要的有用的信息。上面的图片中我们可以看出云计算，分布式处理平台等是大数据研究学习的方向。
人工智能对于人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）来说，这是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，人工智能是计算机学科的一个分支。
人工智能的学习，我们是以大数据为背景，通过分析海量数据进而得到一个结果，这个结果就是机器的指令，做出看似十分智能的处理，其实都是固定的算法分析得到的。
大概的学习内容就像上面图片一样，主要还是算法。
大数据与人工智能从这张图片我们可以看到，在未来的科技发展中我们的安全是第一位的，处理之外，我们从左往右，从下往上看。我们在计算机的发展过程中，不断的解决数据的处理，数据的存储，当这些都发展起来的时候，出现了区块链，出现了大数据，出现了人工智能，最后达到物物联网，让所有的机器都智能化。
我们不难发现，大数据为云计算提供海量的数据，云计算通过分析处理大数据体现自己能力。最后，通往人工智能的方向。
这就是我对这个问题的看法，通过他们都是相辅相成的，而人工智能要学习的更多。我自己是学习云计算大数据方向的，我们都是学习这些，今后才可能去人工智能方面。目前只是一些十分简单的学习，自己掌握的能力还是远远不足的。
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去学大数据好吗？
学习大数据最低学历需要大专，本科、硕士更好了！所以专科生是可以学习大数据技术的，但是需要更加努力，做好学习管理！只有更好的掌握大数据技术你才能有更大的竞争力！当然就算是本科、硕士研究生也是需要学好大数据技术才能有竞争力。
大数据课程大纲送你作为参考
学习人工智能都要了解哪些方面？
这个问题很具体，我来给你详细解答：
要学习人工智能，首先，我们需要学习相关的算法，包括基础算法（如决策树，K近邻，贝叶斯，逻辑回归）和高级算法（如深度学习，CNN，RNN，目标检测算法等）。其次，我们需要了解相应的数学概念，包括线性代数、概率论、微积分等。此外，还需要掌握编程语言，比如python，C++等，以及深度学习框架，如Pytorch，Keras，TensorFlow等。
有了上述知识的基础，我们就可以开始学习人工智能的更深层的知识，如机器学习，自然语言处理，数据挖掘等。此外，我们还要学习有关人工智能的经典书籍，如神经网络与深度学习，机器学习，自然语言处理等。
总之，学习人工智能，除了要深入学习相关的知识外，还要掌握相应的工具和技能，最后，要多实践，培养技术的实际应用能力。
除了上述技能外，在学习人工智能的过程中，还需要掌握一些相关的网络课程。 在此，可以从深度网络，像素空间，卷积信号处理，神经网络，机器学习，自然语言处理，数据挖掘等方面开始学习。
此外，对于一些技术密集型的应用，比如计算机视觉，图像识别，机器翻译，机器人控制，语音识别等，我们还需要学习相应的平台和技术，如TensorFlow，OpenCV，YOLO等。
学习人工智能，最重要的是要持之以恒，努力实践，不断积累经验，最终，你会发现，这一切不过都是漫长的学习过程。
可以学统计学吗？
统计学中有经济统计学，统计学，应用统计学，
统计学的主干课程包括：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计等。
经济统计学的主干课程：高等数学、高等代数、概率论、数理统计、空间解析几何、随机过程、宏观经济学、微观经济学、会计学、财政学、计量经济学、应用时间序列分 析、应用多元分析、抽样调查、国民经济统计学、金融统计分析、证券投资分析、非参数统计、贝叶斯统计、统计预测与决策、运筹学、统计计算与软件应用、数据挖掘技术、保险精算、试验设计、社会统计学等。
应用统计学的主干课程：数学基础课、概率论、数理统计、运筹学、描述统计、抽样调查原理、多元统计分析、计算机基础、应用随机过程等。
学习必须从开始课程的角度去了解专业，我们就看看专业的课程设置，就可以知道，经济统计学，统计学，如果数学不是非常好，尽量别学，别找那种没事给自己找别扭的感觉。
选择专业之前最好自己把准备选择的专业开始课程深度了解，有条件，有时间还要看看将来职业的场景和统计数据对未来的描绘，盲目的选择不是浪费生命白学四年，就是直接挂科，无法毕业。
寻找自己想要的未来，至少要寻找一下未来的构建过程，构建基础，好高骛远，望文生义，损己不利人，自己对专业选择不当回事，坑就挖好，并且是不请自来，悔之晚矣！
王为愿，真诚欢迎您来这里聊专业，聊职业，聊未来，人生不易，一起努力！
数据运营的具体工作内容是什么？
数据运营岗位职责(一)
1、负责公司客户、业务、运营类数据的统计、监控、分析，建立运营数据分析模型;
2、能独立完成各项业务数据分析立项，根据数据分析结果撰写相应分析报告;
3、通过数据监控、数据报表、数据分析等方法，帮助管理内容运营链条的各类关键数据，驱动业务优化迭代;
4、基于数据分析用户行为数据，建立用户画像，持续完善用户识别数据体系;
5、基于数据分析成果，为业务部门和策略部门提供分析和业务优化建议，与业务和技术部门协同进行相关系统功能建设;
6、对经验数据做出专业分析，深挖用户需求，关注竞品和行业动态，根据需求协助调整产品体验和运营方向。
数据运营岗位职责(二)
1、 设计数字化运营指标体系，监控数据指标，通过数据及时发现业务异常，并产出数字化运营分析报告，分析业务状况。
2、 数据分析。根据业务主题，独立设计数据分析报告，抓取数据并进行分析，并最终产出数据分析报告，如用户画像分析、运营效果分析、线上活动分析、用户生命周期研究、竞品分析、产品销售分析，等。
3、 制作部门数据报表，对数据可视化方面有经验，能够设计美观的数据报表。并能够使用常用的BI工具进行数据可视化，如tableau、PowerBI，等。
4、 负责部门数据平台、业务数据的准确性测试，对数据敏感，能够从数据逻辑层面发现数据异常，并从逻辑和技术的角度提出数据验证方案，并进行验证。如果数据出现异常，及时与相关部门沟通解决。
5、 具有Python开发经验，能够进行数据自动化报表的开发，其中涉及到数据爬虫、数据清洗、数据入库、指标加工计算、数据图表绘制，等，对前端开发也有了解者优先。
6、 科技产品数据埋点的设计，与研发和外部门沟通协调并推动研发落地。
7、 承担其他数据工作(如数据指标梳理、数据提取、数据文档编写，等)。
8、 完成领导交办的其他工作。
数据运营岗位职责(三)
1、根据餐饮saas业务发展，对服务客户进行数据化分层与分析，针对不同层级商户挖掘差异化的数据服务策略;
2、建立各类商家端业务数据模型，为客户与内部运营团队进行赋能;
3、为KA商户制定差异化的数据运营方案，并推进方案在客户处的落地，沉淀标准的数据运营套路与打法，推进数据方案产品化;
4、整合公司内外部资源，0-1推进建立餐饮KA客户数据产品，并推进产品持续优化与客户增长。
数据运营岗位职责(四)
1、对产品及运营数据进行收集、甄选、整理、汇总及分析，制作相关分析报告;
2、对运营数据进行监控，及时发现运营中存在的问题，对运营环节提出改进建议;
3、负责日常运营相关报表模型的开发、维护及数据波动的跟踪处理;
4、对业务数据进行分析，研究会员行为特征，挖掘需求，监控会员行为状态，对会员活跃度提升提供数据分析与诊断;
5、负责数据挖掘领域的分析应用，定期对会员特征、需求、行为分析、活跃度、营销活动效果等特定业务的数据挖掘模型的需求分析。
数据运营岗位职责(五)
1、根据公司政策和业务发展趋势，定期做销售分析，从产品纬度、行业纬度、 户纬度对整体的业务进行分析，及时发现问题进行预警，并提出解决办法;
2、对部门现有业务数据进行梳理汇总和跟踪监控，建立日常跟踪监控体系，及时敏锐的发现业务数据变化趋势;
3、对运营中存在的问题点、困难点，给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;对重要节点或特殊节点业务消耗的变化进行专门的研究并形成分析报告;
4、构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据, 发现潜在的缺陷与机会，为业务决策提供数据支撑。
