1、大数据

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。

大数据

大数据的编程语言如：以JAVA为基础的hadoop,再就是python。

2、云计算

而庞大的数据，使用单台机器是无法完成的，必须依托多台计算机来协作完成，这就诞生了另一个行业，云计算行业。

云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

云计算

3、人工智能

人工智能考验的机器对于大数据的学习，处理能力，并对数据进行智能化的应用。比如最近比较火的charGPT,它可以完成许多人不能在很短时间内完成的事情，通过人工智能的应用，解放了人力，和脑力，缩短了办事效率。

人工智能

但是无论哪种行业，都必须有一定的编程基础，甚至要对于编程很熟练才能胜任这些行业，否则基础不牢，地动山摇。比如要想以后在大数据中就业就必须学好JAVA编程中的

hadoop,那么当然JAVA编程要特别熟练才可以。而人工智能考验的是对于数学的能力和算法的能力。