大数据和人工智能哪个编程要求高?

大数据和人工智能的编程要求各有侧重。大数据更注重数据处理框架和分布式计算，人工智能则依赖算法模型和深度学习库。两者都需要扎实的编程基础，但人工智能对数学和算法的理解要求更高，大数据更强调工程实践和系统优化。

对比

大数据：编程以Java、Scala和Python为主，重点掌握Hadoop、Spark等框架。需要处理海量数据，优化存储和计算效率，代码注重稳定性和扩展性。工程师常编写ETL流程，清洗和转换数据，确保分析结果准确。项目规模大，协作需求高，调试复杂系统耗时较长。

人工智能：编程以Python为核心，依赖TensorFlow、PyTorch等库。核心是设计神经网络，调参和模型迭代需要反复试验。数学基础（如线性代数、概率论）直接影响代码质量。项目周期灵活，但算法优化压力大，单点错误可能导致模型失效，调试难度更高。