計科和人工智能專業相比，學哪個好？

計算機科學技術和人工智能之間有著千絲萬縷的聯系。與人工智能相關的專業不僅包括計算機和軟件編程，還包括機械工程、電氣工程、信息工程、自動化等相關學科。

市場崗位的需求決定了選擇專業的方向。現在什么職位最搶手？

根據清華大學發布的《2018頂級數據團隊建設全景報告》行業數據，對學歷的要求主要集中在大專和本科學歷，占比近80%。計算機科學與技術專業人才的培養占比很高，入門門檻要求很少碩士s或博士學位崗位，主要集中在算法、數據、機器學習等崗位，對從業人員素質門檻較高。因此，本科生應盡可能選擇與人工智能相關的專業，并掌握s和博士才是真正與人工智能專業相關的深層次學習。

如今什么樣的數據分析工具最重要？

Python、excel、MySQL是數據從業者最常用的數據分析工具。Python是數據從業者中最受歡迎的編程語言，超過70%的數據工作者在工作中需要使用Python。Excel和mysql約占一半用戶。Hive、Hadoop、MapReduc

人工智能主要是學什么的？

要了解人工智能要學什么，首先需要了解什么是人工智能:

1.人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖理解智能的本質，并產生一種新的智能機器，能夠以類似于人類智能的做出反應。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統。人工智能自誕生以來，理論和技術日趨成熟，應用領域不斷擴大。可以想象，未來人工智能帶來的科技產品將是"集裝箱與運輸人類智慧的結晶。人工智能可以模擬人類意識和思維的信息過程。人工智能不是人類的智能，但它可以像人一樣思考，也可能超過人類的智能。

2.人工智能是一門具有挑戰性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學。人工智能是一門非常廣泛的科學，由不同的領域組成，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標之一是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能的復雜任務。

那么，人工智能的內容是什么？

目前人工智能專業的學習內容主要有:機器學習、人工智能導論(搜索方法等。)、圖像識別、生物進化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。

必修的基礎課主要有信號處理、線性代數、微積分、編程(有數據結構基礎)。

從專業的角度來說，機器學習，圖像識別，自然語言處理，任何一個都是很大的方向，只要掌握其中一個，就已經很厲害了。所以唐不要讀太多的內容，有些內容你只需要掌握就可以了。你需要選擇的是一個深入研究的方向。其實嚴格來說，人工智能并不難學，只是不容易學。需要一定的數學相關基礎和一段時間的積累。