大数据和人工智能哪个难度大?

大数据和人工智能的难度取决于个人背景。大数据更偏向数据处理和分析，需要扎实的技术基础；人工智能则涉及算法和模型设计，对逻辑思维要求更高。两者都需要持续学习，但侧重点不同。

对比

大数据：主要处理海量数据，掌握Hadoop、Spark等工具是关键。需要熟悉SQL和编程语言，工作内容包括清洗数据、建立数据仓库。数据量动辄上万亿条，处理过程需要优化算法提高效率。适合喜欢动手实践、解决实际问题的人。

人工智能：核心是算法和模型，如机器学习、深度学习。需要高等数学基础，理解神经网络原理。开发模型需要反复试验调整参数，训练过程可能耗时数周。适合喜欢抽象思维、追求创新的人。