一、什么是大数据高智能互联网？
大数据高智能互联网是一个基于大数据技术的互联网平台，旨在为个人和企业提供更加智能、高效和便捷的互联网服务。它可以通过数据挖掘和分析技术，快速获取有价值的信息，并利用人工智能技术对信息进行处理和分类，最终为用户提供个性化的推荐和服务。
在大数据高智能互联网的框架下，人们可以使用各种终端设备（如手机、电脑、智能家居等）连接到互联网，并享受各种便捷的服务，如智能搜索、个性化推荐、社交网络、电子商务等。同时，大数据高智能互联网还可以为企业提供智能化的商业分析和决策支持，帮助企业提高运营效率和市场竞争力。
大数据高智能互联网的核心技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、图像识别等，这些技术可以实现对海量数据的分析和处理，提取出有价值的信息和知识，并通过人工智能技术进行智能化的决策和推荐。
总之，大数据高智能互联网是一种基于大数据技术的互联网平台，旨在为用户提供更加智能、高效和便捷的互联网服务，同时为企业提供智能化的商业分析和决策支持。
二、互联网大数据人工智能统称？
互联网、大数据、人工智能这三个概念本身都有一个巨大的生态体系和价值空间，从技术的角度来说，广义的互联网奠定了数据交换的基础，这也直接推动了大数据的产生，而大数据的出现也把人工智能推到了一个新的发展阶段，可以说互联网是大数据的基础，而大数据则是人工智能的基础。
三、大数据与计算智能区别？
计算智能与大数据的区别在于以下几个方面：
1、目的不同；
2、对象不同；
3、背景不同；
4、价值不同。其中，目的不同是指，大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
一、区别
1、目的不同
大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
2、对象不同
大数据的对象是数据，计算智能的对象是互联网资源以及应用等。
3、背景不同
大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；计算智能的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。
4、价值不同
大数据的价值在于发掘数据的有效信息，计算智能则可以大量节约使用成本。
二、什么是计算智能大数据
计算智能是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。狭义计算智能指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。广义计算智能指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
大数据，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
延伸阅读
计算智能有什么特点
1、虚拟化技术。
必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是计算智能最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。
2、动态可扩展。
计算智能具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
3、按需部署。
计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而计算智能平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
4、灵活性高。
目前市场上大多数IT资源、软、硬件都支持虚拟化，比如存储网络、操作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见计算智能的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。
四、商业智能、大数据与数据分析有何区别？
简单来说，数据分析流程是这样的：明确问题->分析数据->可视化数据->提出建议。商业智能BI可以看作数据分析步骤里数据可视化这一步。
也可以复杂的来说，发你几个内容系统看下吧，囊括了很多入门需要的基本概念。比如下面这几个问题，你都能回答上来吗？
如果回答不上来，看下这个数据分析入行指南：助你互联网行业发展有「钱」途
或者也可以先在【知乎数据分析3天训练营】体验一下数据分析学习，看看自己到底适不适合，喜不喜欢数据分析。这个课程也是我结合国内外互联网大厂的一线业务案例设计，和谷歌、滴滴等数据专家合作，讲解常用工具和框架逻辑，技能和思维双线并行，非常适合0基础小白入门：
另外，如果真的想要学习商业智能BI，可以看下面我整理的商业智能Power BI免费资料。
1、免费教程《7天学会商业智能BI 》
知识点：
什么是报表？
如何设计报表？
免费教程：https://www.zhihu.com/question/292250705/answer/1682708143
知识点：
什么是商业智能BI？
什么是Power BI？
如何安装Power BI？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/258419167
知识点：
如何从 Excel 获取数据？
如何从数据库获取数据？
如何编辑数据？
如何行列转置？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/319837633
知识点：
如何管理数据关系?
创建计算列
隐藏字段
创建度量值
创建计算表
浏览基于时间的数据
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/318074361
知识点：
如何可视化数据？
如何创建切片器？
如何绘制地图？
常用图表可视化
页面布局和格式设置
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/330675062
知识点：通过一个项目，手把手学会你如何设计、制作自动化报表
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/349416748
知识点：
如何保存报表？
如何发布报表？
如何制作优秀报表？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350464983
不过BI毕竟只是工具，数据分析还得有思维，如果事先没有一个完善的分析思路，后续数据获取、数据清洗和数据分析都会出现偏差。但数据分析思维需要长期针对性训练，很多想要快速入行的人都卡在了这一关。
针对这样的需求，我在知乎新上线的数据分析课程格外注重数据分析思维的构建，采用案例+理论的方式来讲解常用模型+逻辑框架，案例都来自我在IBM的数据分析经验和国内互联网大厂的一线业务，还采访了多位大厂数据分析师，希望能让大家在短时间内搭建起较为完备而实用的数据分析思维，有需要的话点下面链接即可：
五、互联网与大数据应用专业介绍？
大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
六、互联网与大数据哪个前景好？
云计算是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
云计算的就业前途，某种意义上也可以理解为云计算为我们提供的服务，存在一定的必然性，也就是说云计算对于社会、云计算使用者有哪些优势，也同时可以理解为，云计算的优势就是云计算的就业优势。
大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式。
大数据（big data）是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。
云计算和大数据两个专业都好，但是选择一个适合自己的专业是最重要对自己才是最好的，不论哪个专业，就业选择一线城市，迅速成长是指日可待的
七、互联网与大数据的应用难吗？
是比较难的。互联网与大数据这个专业对数学和物理的成绩要求非常高，既要有一定的数学和物理天赋，又有后天的十分的努力，并且要求要有一定的逻辑性和理科性思维。同时要有一定的计算机基础，并且在本科学习期间这个专业的竞争人是非常大的。
八、专网与互联网数据能互通吗？
专网与互联网数据可以互通，通过合适的网关设备和协议转换器，专网内的数据可以被转换成互联网可识别的格式，从而与互联网进行数据交换。这样就能实现专网和互联网之间的数据互通。例如，企业可以通过虚拟专用网络（VPN）将内部专网数据安全地传输到互联网上，实现远程办公、远程访问等功能。总的来说，专网与互联网之间的数据互通是可以实现的，只要合适的技术手段和协议转换被应用到系统中。
九、互联网与大数据有什么关系？
大数据与互联网的发展相辅相成。一方面，互联网的发展为大数据的发展提供了更多数据、信息与资源；另一方面，大数据的发展为互联网的发展提供了更多支撑、服务与应用。大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点：大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
2、种类（Variety）：数据类型的多样性；
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程；
5、真实性（Veracity）：数据的质量；
6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道；
十、工业互联网与大数据应用就业前景？
就业前景不错，分析如下：
大数据技术正处在落地的初期，随着工业互联网的发展和应用，未来产业领域会需要大量的大数据专业人才，所以当前选择学习大数据相关专业可以说是顺应时代发展的选择，未来的就业前景还是非常广阔的。
其次，从大数据专业近两年的就业表现来看，大数据专业已经成为了计算机大类专业当中继计算机科学与技术、软件工程两个专业之后，又一个就业表现比较突出的专业，而且上升趋势还比较明显。