一、硕士方向选择大数据还是人工智能?
这是一个很多同学都比较关心的问题，我从科研和就业两个方面来说一下我的看法。
首先，从技术体系结构来看，大数据已经趋于成熟了，目前很多选择大数据方向的同学会专注于利用大数据技术来完成行业应用场景上的创新，所以很多专硕会重点关注大数据相关方向，而且由于大数据与传统学科的交叉点很多，所以未来在交叉领域的创新机会也非常多。
相比于大数据技术来说，人工智能技术还远没有成熟，随着很多大厂纷纷推出自己的人工智能平台，关于人工智能的创新也在开始向应用场景覆盖，这也会在一定程度上推动人工智能技术的发展和应用。
其次，从硕士研究生的科研场景来说，目前不论是选择大数据方向还是人工智能方向，都有很多创新着力点，在进入这两个领域的初期也都有大量的资料可以参考。
目前大数据的科研场景普遍比较侧重应用，这与当前大数据技术的成熟度有直接的关系，所以如果未来要进入产业领域发展，选择大数据方向还是比较适合的。
目前人工智能领域的科研场景更侧重理论知识体系上的创新，当然现在也有很多导师在借助人工智能技术来完成行业场景创新，但是做到一定程度后会有比较明显的瓶颈，即使在拥有大量的数据和算力支撑的情况下，也会有一些乏力感，所以人工智能领域的创新总是在不断找新的方向。
虽然深度学习目前在很大程度上推动了人工智能技术的发展，基于深度学习的创新也层出不穷，很多课题组也在逐渐从数据加黑盒的方式向开源加白盒的方式过渡，但是从目前行业场景的应用情况来看，似乎还有很长一段路要走。
在很多大厂已经完成算法中台的搭建之后，传统的中台算法岗相信会经历一个发展平稳期，人才需求也会逐渐向业务算法岗转移。
从就业的角度来说，无论是选择大数据方向还是人工智能方向，都需要做好两手准备，建议立足开发，这样在就业时也会有更大的选择空间。
目前很多导师都是既带大数据方向的课题，也会带人工智能方向的课题，所以具体的科研方向还需要结合课题组的要求，很多同学最初的选择与自己读研期间的主攻方向也并不完全一致。
最后，如果有读研、科研相关的问题，可以跟我交流。
二、人工智能与数据挖掘的就业方向？
1.计算机视觉与模式识别：这一方向是从技术层面定义的，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智能城市等，技术的性能层包括指纹识别(如智能办公中的刷卡，公安系统中的案件处理)、人脸识别(如各种互联网工具认证、大规模人事管理)、虹膜识别(常见如影视剧中的密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判断和电子处理)等。
2.医学图像处理：很多医疗设备和医疗器械都会涉及到图像处理和成像技术，如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。
4.无人驾驶领域：无人驾驶是近年来中国的一个热门话题，也是人工智能的关键应用领域之一。一些汽车品牌已经应用到无人驾驶领域，真正获得了上路的资格。但是，目前人工智能技术还不能支持真正的无人驾驶，因此在无人驾驶汽车发生事故后，将无人驾驶驾驶应用于驾驶领域的研究正在回到实验室。
5智慧生活与智慧城市：阿里巴巴集团与杭州签署智慧城市合作协议。人工智能的阴影将出现在交通、商业、生活等诸多领域。此外，包括智能家居在内的智能生活已经逐步应用到人们的日常生活中。
三、大数据专业对人工智能方向的建议？
首先，如果未来要往人工智能方向发展，那么统计分析和机器学习是必须要选择的，原因有两点：
其一是机器学习是人工智能的六大研究方向之一，而且机器学习本身与计算机视觉、自然语言处理等方向也有比较紧密的联系，所以机器学习也被认为是打开人工智能大门的钥匙。
其二是人工智能领域的研究核心是算法问题，涉及到算法的设计、实现、训练、验证和应用，所以在学习统计分析和机器学习的过程中，也会接触到大量的算法，这会为后续学习人工智能技术奠定一个扎实的基础。
四、人工智能和大数据哪个发展方向好？
人工智能和大数据的发展是互补的，服务和支持社会发展的作用相互联系，可以说都是发展发展方向之一，但是两者在实际应用中，有着不同的发展趋势。
人工智能主要指让机器具备某些人类智力，从而让机器更好地解决实际问题，是未来重要的科学技术，受到越来越多的关注。未来人工智能发展可能集中在机器视觉、语音识别、自然语言处理、机器人和智能系统等领域，可以有效提升社会的效率，从而推动社会的发展。
大数据技术主要指吸收、整理、分析大量数据，从而可以挖掘有价值信息。大数据技术在政府决策、网络安全、社会管理和市场营销等方面有着重要的作用，且作用程度越来越大，未来发展可能会更加重视实时性、可操作性、可视化以及安全性等方面的应用。
总的来说，人工智能和大数据方向都是发展非常有希望的方向，未来将会朝着更加深入的应用方向发展，以促进社会的发展。
五、为什么全国新增人工智能数据科学等专业？
人工智能数据科学这几年是当今社会发展的趋势，所以全国新增了该专业以适应社会发展的需求。
六、女生真的不适合人工智能或者数据挖掘方向吗？
没有什么绝对的适合与不适合，只有你热爱与否，只要你足够喜欢，一样可以闯出一片天倘若你不热爱，不喜欢，哪怕是一个在适合女孩子的岗位你一样寸步难行
人工智有明确只男孩子没有性别要求的，其实女孩子还是比较适合的，人工智能这项技术与脑力相关，而且女生独特的细心度,创新意识及关注细节的特质，对人工智能这行业很有帮助。而且因为人工智能行业女生少，HR们自然更欢迎女生加入到人工智能行业就业前景也是挺不错的
虽然人工智能研究人员的数量在不断增长，但增速远远赶不上市场的需求的，所以女孩子还是蛮吃香的
七、人工智能考研方向？
根据个人经验人工智能考研方向可选择机器学习及深度学习。因为AI技术不断发展，未来需求量大。同时，这两个方向也有较为广阔的应用领域，包括图像识别、自然语言处理等。
八、人工智能数据预处理四大特征？
1、资源配置以人流、物流、信息流、金融流、科技流的方式渗透到社会生活的各个领域。需求方、供给方、投资方以及利益相关方重组的目的在于提高资源配置的效率。
2、新时期的产业核心要素已经从土地、劳力资本、货币资本转为智力资本，智力资本化正逐渐占领价值链高端。
3、共享经济构成新的社会组织形式，特别资源使用的转让让大量的闲置资源在社会传导。
4、平台成为社会水平的标志，为提供共同的解决方案、降低交易成本、网络价值制度安排的形式，多元化参与、提高效率等搭建新型的通道。
九、计算机研究生方向选择方向（云计算、数据挖掘、大数据、计算机视觉、人工智能和物联网）？
云计算：因为没有做过相关的开发工作，不甚了解，略过...
数据挖掘：一个大方向，可以说包含大数据处理、机器学习等数据相关的领域。
首先是大数据，我了解到的相关岗位的工作基本使用大数据的组件进行数据的采集，分析和存取，可能要解决大量类似数据倾斜，分布式系统协同的问题，使用的是Hadoop，Hive，Spark等比较流行的大数据框架。
近些年比较火的是人工智能，其实基本还是在机器学习的框架之内，只不过发展出了深度学习、强化学习等新的技术，这方面如果需要深入研究的话，对数学有一定的要求，需要了解各种算法的公式推导，熟练运用相关的框架进行数据建模。当然，相对来说，这方面的研究更加热门，个人感觉前景很好，并且需要不断迭代学习。
大数据：上面讲过了，不再赘述。
计算机视觉：目前的计算机视觉主要还是在深度学习，强化学习的范畴之内，所以对数学还是有一定要求的。
人工智能：不再赘述。
物联网：不了解...
以上答案仅供参考，建议题主可以询问自己学校的学长学姐，了解各个方向课程和研究项目的具体差异之后，再做决定。
十、石墨烯人工智能五大方向？
量子计算,基因工程,石墨烯,人工智能,核聚变,这五大领域代表人类发展科技方向,只有这五大领域取得了突破,人类才能突破发展瓶颈。