1楼：未来正能量
认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习(machine
learning)、行业模型等专，大数据分析更属多强调的是获得洞察，通过这些洞察进行**。此外，传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法，但更多的是靠专家提供。
对于认知计算而言，洞察和**只是其中的一种。但是，认知计算更为强调人和机器之间自然的交互，这些维度都不是传统的大数据分析所强调。
此外，认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习(deep
learning)，它的学习方法与传统方法不同，更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型，而不需要很多的人为干预，这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。
认知计算，人工智能和大数据分析有何区别
2楼：长沙汇德教育咨询****
你好·大数据分析属于认知计
算的一个维度。与大数据相比，认知计算的范围更广、技术也更为先进。
认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习（machinelearning）、行业模型等，大数据分析更多强调的是获得洞察，通过这些洞察进行**。此外，传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法，但更多的是靠专家提供。
对于认知计算而言，洞察和**只是其中的一种。但是，认知计算更为强调人和机器之间自然的交互，这些维度都不是传统的大数据分析所强调。
此外，认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习（deeplearning），它的学习方法与传统方法不同，更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型，而不需要很多的人为干预，这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。
希望能够帮助到你
认知计算和大数据分析有什么区别
3楼：哐哐智造
认知计算是ibm提出的概念，认为“认知计算”是通过与人的自然语言交流及不断地学习，从而帮助人们做到更多的系统。而大数据收集是其计算学习的基础。
解析认知计算与大数据和人工智能的区别
4楼：在这里的另一边
这两个是不同的领域，但是有共同点的，都是以后发展的趋势的。人工智能对技术的要求更高一些吧。大数据涉及的范围比较广。但是人工智能也是比较广泛的。柠檬学院大数据。
大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？
5楼：时时时擦
区别：大数据
是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。
释义：大数据：指无法在可承受的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；在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5v特点（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多样）、value（价值）veracity（真实性） 。
数据分析：是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
6楼：cda数据分析师
1、大数据：指无法在可承受的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。
大数据的5v特点（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多样）、value（价值）veracity（真实性）
2、数据分析：是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
3、数据挖掘：涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。对于进入这个行业的同学而言，你可以选择读研后再进入这个行业，也可以先就业，用你的工作经验弥补你的学历不足。大数据、数据分析或数据挖掘是实践性很强的学科，从实际工作中获取的知识和能力是你在学校里面无法学习到的，企业最终也是看重你的实际工作能力。
7楼：只爱小
大数据概念：大数据
是近两年提出来的，有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。
数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。
数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要调整。
大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于： 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断。
拓展资料：
大数据（big data），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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。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）。
数据分析和大数据分析有什么区别，什么样的数据才能称
8楼：
在数据时代的背景下，数据分析能力将会成为人们必不可少的基本技能，它既能够帮助人们在职场中提升自己的就业竞争力，又能够成为人们解决日常生活问题的好帮手。
大数据开发和数据分析有什么区别？
9楼：南瓜苹果
1、技术区别
大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。
因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。
如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。
在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。
2、薪资区别
作为it类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内it、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。
在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30k以上。
3、数据存储不同
传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。
4、数据挖掘的方式不同
传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。
10楼：海牛大数据
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个v， 数据量大(volume)、速度快(velocity)、类型多(variety)、价值（value）。
大数据开发其实分两种，第一类是编写一些hadoop、spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在hive spark-sql这种系统也提供sql的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。
这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
大数据作为时下最火热的it行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
应用案例，与往届世界杯不同的是，数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、opta等通过大数据分析**赛果......
大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。
分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进rdbms里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。
认知计算人工智能和大数据分析有何区别
1楼 长沙汇德教育咨询 你好 大数据分析属于认知计 算的一个维度。与大数据相比，认知计算的范围更广 技术也更为先进。 认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据 机器学习 machinelearning 行业模型等，大数据分析更多强调的是获得洞察，通过这些洞察进行 。此外，传统的大数据分析会使...
大数据和人工智能的联系与区别是什么
1楼 智孝抄戌 了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。 1 大数据 大数据是物联网 web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据，包括数据的采集 整理 传输 存储 安全 分...
物联网，人工智能，大数据，云计算到底是什么关系
1楼 匿名用户 云计算是未来一种发展趋势。 以大数据 物联网 人工智能 5g为核心特征的数字化浪潮正席卷全球，车联网 工业物联网 人工智能生物识别带来的海量异构化数据，高带宽 低时延等新业务个性化需求。未来，云计算存储技术需求会越来越强烈，无论是个人还是企业，向云端转型都是一种趋势。 小鸟云专注为个...