一、大数据与人工智能哪个好？

大数据与人工智能都有自己的优势，均可以实现数据分析和模式识别，但是大数据处理能力强，适用于海量数据的存储和快速分析，而人工智能技术则更关注于机器学习。因此，在不同的应用场景中，大数据与人工智能各有利弊，应根据具体需要进行选择。

二、大数据创业和人工智能专业接不接近？

大数据创业和人工智能专业在某种程度上是接近的，因为它们都涉及到利用先进的技术来处理和分析大量的数据。以下是它们之间的一些联系和区别：

1. **联系：**

   - 大数据创业通常涉及利用大数据技术和工具来解决现实生活中的问题，例如数据分析、数据挖掘、预测分析等。

   - 人工智能专业关注于开发人工智能系统和算法，使计算机能够模拟人类智能、学习和自主决策，以解决复杂的问题。

2. **区别：**

   - 大数据创业更加侧重于数据的收集、存储、处理和分析，以及利用数据来帮助企业做出决策或提供服务。

   - 人工智能专业则更加侧重于开发人工智能算法和系统，使计算机能够模拟人类的智能行为，实现自主学习和自主决策。

尽管存在一些差异，但大数据创业和人工智能专业之间也有许多重叠之处。许多大数据创业公司也在积极探索人工智能技术，例如利用机器学习算法来提高数据分析的效率和准确性。因此，这两个领域之间有着密切的联系和相互影响。

三、人工智能与数据科学与大数据有哪些区别？

人工智能、数据科学和大数据都是当前备受关注的技术领域，但它们之间有一些区别和不同的重点。

1、人工智能：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能涵盖了多个领域，如机器学习、计算机视觉和自然语言处理等，旨在模拟人类的智能行为和思维能力，包括自我学习、推理、判断和决策等。

2、数据科学：数据科学是一门跨学科的学科，涵盖了统计学、计算机科学、数学、社会科学和工程学等多个领域。它的重点是通过对数据的收集、处理、分析和解释，来提取有价值的信息和知识，以支持决策和问题解决。数据科学的过程包括数据采集、清洗、可视化、建模和解释等。

3、大数据：大数据指的是规模巨大、复杂多样的数据集合，其处理和分析需要使用先进的技术和方法。大数据关注的是如何有效地处理和分析大量数据，以提取有价值的信息和洞见。大数据的处理包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。

虽然这三者之间有一些重叠和关联，但它们的核心重点和目标有所不同。人工智能注重模拟和扩展人类的智能，数据科学侧重于从数据中提取信息和知识，而大数据则关注处理和分析大规模的数据集。在实际应用中，这些技术领域可以相互结合，共同用于解决复杂的问题和推动创新。