大数据考研考哪些科目
1、大数据科学与应用硕士考研的初试科目通常为四门，总分为500分。该专业考研初试科目分别是三门全国统考公共课和一门专业课。公共课为外语100分，政治100分，数学150分，专业课为计算机基础综合150分。
2、不同的方向考试科目也不同，一般都包括政治、英语、数学和专业课。具体的科目和要求要根据你想考的院校和专业来确定。
3、西安交通大学大数据管理与应用考研考试科目有：101思想政治理论、201英语301数学817管理学四种。也会是数学、统计学、计算机、图书情报四种。
大数据物联网人工智能之间的关系
1、两者的关系应该是互为补充，互为表里的关系 物联网是目标，人工智能是实现方式，实现物联网离不开人工智能的发展。物联网也是人工智能的一个方向。二者是不冲突的。
2、而这种模式的支撑，靠的就是大数据计算，没有大数据，无法模拟物与物之间相连的规则，没有大数据，也无法去模拟物与物之间的关系和相对行为模式，这就是大数据支撑物联网的缘由。
3、物联网可以说成是互联设备间数据的收集及共享，而人工智能将是将数据提取出来后做出分析和总结，促使互联设备间更好的携同工作。
4、物联网是IoT，所有基于感知的物体与网络相链接，产生很多数据，构成大数据的一部分；大数据很大一部分需要人工智能技术来进行数据处理。而处理这些大数据需要的计算资源很大，很大一部分需要云计算来承载。
神经网络简述
BP神经网络全称叫作误差逆传播(Error Propagation)神经网络，一般是指基于误差逆传播算法的多层前馈神经网络。这里为了不占篇幅，BP神经网络将起篇另述。
简述神经网络的结构分类如下：前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。
学习算法 神经网络的学习也称为训练，通过神经网络所在环境的***作用调整神经网络的自由参数（如连接权值），使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。
人工神经网络是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统。人工神经网络具有一般非线性动力系统的共性，即不可预测性、耗散性、高维性不可 逆性、广泛连接性和自适应性等。
大数据如何帮助人工智能?
人工智能需要有大数据支撑人工智能主要有三个分支：基于规则的人工智能；无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；基于神经元网络的一种深度学习。
第一：大数据分析。从技术的角度来看，大数据分析是与人工智能一个重要的结合点，机器学习作为大数据重要的分析方式之一，正在被更多的数据分析场景所采用。
自动化决策。通过大数据分析和人工智能的学习，可以实现许多自动决策，减少人工参与，提高效率和准确度。更加精细化的个性化服务。
互联网的快速开展，综合使用大数据和人工智能一直在进行深层次的研讨和开展。人工智能的更全面更才智开展需求依托大数据技能，需求大数据的支撑。
利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。
大数据(big data，mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的系统分析 人工智能（Artificial ），英文缩写为AI。
深度学习和大数据有什么关系?
1、深度学习和大数据是相互促进，相辅相成的关系，如需学习大数据，推荐选择【达内教育】。其实深度学习的基础理论其实在几十年前就有，但是它受到两个条件的制约，一个是数据量，一个是机器的运算能力。
2、第深度学习是一种模拟大脑的行为 这是一种新的技术，可以从所学习对象的机制以及行为等等很多相关联的方面进行学习研究，这就是为什么深度学习和人工智能有关系的原因，人工智能说到底是一种模仿类型行为以及思维的技术。
3、利用大数据来学习，更能够刻画数据丰富的内在信息。深度学习特点：强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；明确了特征学习的重要性。
4、很显然，大数据和深度学习完全是两个不同领域的名词。大数据在描述数据本身的显性的一个状态。而深度学习或者说机器学习则在试图描述数据内在的逻辑。所以深度学习（或者机器学习）可以是建立于大数据之上的一些方***。