1. 大數據和自然語言處理有聯系嗎自然語言處理這個方向有前途嗎
關系很大，大數據的一個很大的組成部分就是文字，要處理比如要用到自然語言處理。
這個方向的前途還是不錯的，但是比較專，只有比較大的公司和專業的機構會用。
小公司以及應用的單位不太可能會養這方面的人才。
如果碩士畢業有點雞肋，建議讀到博士。目前這方面人才很缺，如果你是比較有名的幾個學校畢業的，就業一點問題都沒有。這個行業不大，總可以找到師兄師姐的幫忙介紹
2. 自然語言處理與數據挖掘哪個更有前途與發展空間
兩個不是同一層面的東西，嚴格來講，自然語言處理是數據挖掘的一個具體應用領域。
自然語言處理，通過分詞、語法分析等，對自然語言文本進行分析，在此基礎上進行進一步的分析，比如情感分析，目前在大數據領域應用也挺廣泛的。
3. 機器學習、數據挖掘、自然語言處理、推薦系統、大數據處理學哪個好
機器學習吧，數據挖掘有一些機器學習的內容，又有一些統計學的內容，推薦系統需版要數據挖掘、機器權學習、計算機的內容，大數據其實需要利用到機器學習和數據挖掘的內容，自然語言處理也需要用到機器學習、數據挖掘、語義學的內容等。我推薦學習機器學習，因為這個很基礎，但是很實用，就像編程語言中的C語言那樣，很基礎，但是學通了就可以運用很廣。
採納吧！
4. 什麼 是 大 數據
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
要理解大數據這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括採集數據的工具、平台和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占時代發展的前沿。
5. 什麼是大數據時代
在大數據與深度學習中蝶化的人工智慧。當代人工智慧離不開大數據和深度學習演算法。我們先來了解什麼是大數據，大數據的本質是什麼，在大數據時代我們應該如何應對？
當我們談論數據的時候我們在談什麼？在大部分人的日常印象中，數據代表的可能是每月水電煤賬單上的數字，股票k線圖上的紅綠指數，還有可能是電腦文件里那一堆看不懂的源代碼。
人工智慧眼中的數據遠比這些廣泛。數據的存在形式隨著人類文明的發展不斷改變，從最初的聲音，文字，圖畫，數字，到電子時代的每一張圖片，每一段語音，每一個視頻，再到如今互聯網時代人類每一次的滑鼠點擊，用手機時每一次的手指滑動，乃至每一下心跳和呼吸，甚至經濟生產中的一切人機動作，軌跡，都已融入數據流。今天的人類已經能夠將各種或大或小的事物轉化為數據記錄，變成我們生活的一部分。數據已經浸染我們生活的每一個細節，就如生物學家所說人體組織的一半是由微生物組成，在數字時代，我們生活的一半已然是數據。在日常生活中，數據的概念對於我們即親近又陌生。親近它是因為我們從小就會接觸加減乘除這些最基本的數據和演算法。步入社會後也在與各種文件報表賬單打交道。與此同時，當面對高科技產品中各種關於內存，解析度等時髦又復雜的數據是，我們又覺得不了解它們甚至沒意識到它們的存在。隨著大數據，機器演算法和人工智慧的理念相繼到來，這種陌生感會越發加深。
那麼數據生活距離我們遙遠嗎？正相反，數據與我們日常生活的聯系從未如此緊密過，從沒有像今天如此活躍，具體的記錄著人類與世界。從最初的計算機，攝像頭到家用計算機，智能手機，再到大數據和人工智慧，我們不斷升級採集和利用數據的方式。而現在，從一輛車的每日碳排放量統計到全球氣溫的檢測，從預測個人在網上喜好分析到總統選舉時投票趨勢的預測，我們都可以做到。數據將人與人，人與世界連接起來，構成一張繁密的網路，每個人都在影響世界，又在被他人影響著。傳統的統計方法已經無法處理這種相互影響的數據，這么辦？答案是讓機器自己來處理數據，從數據中習得知識。這便是當代人工智慧的本質。與傳統的數據記錄定義不同，這種數據是有「生命」的。它更像是我們身體的一種自然延伸：聆聽我們的聲音，拓寬我們的視野，加深我們的記憶，甚至組成一個以數據形式存在的「我」。
6. 1、大數據時代是如何到來的,跟那些主要因素有關系
大數據，是大數據文件，還是大量的數據文件?要多大，KB，MB，GB，TB，PB，EB?還是說是大范圍的數據，包括文本，圖像，視頻。。。
至少到2014年，大數據還沒有一個准確的范疇定義。這是IEEE關於大數據的特別報告集里的說法。這里的問題就在於，一個大字，每天都在變：更多的設備被應用到日常生活，每天都有超越以往所有的比特在網路產生，流動，湮滅，同樣，每天都有更多的超越以往的對這些比特流的使用，應用在發生，而這樣的使用，應用，又進一步產生更大量的數據流。。。
那麼。就是大數據是什麼?
大數據是各種 IT 技術發展的匯聚點
光纖通信，DSL接入，Wifi，LTE，等等等等的通信連接轉換設備，越來越多的帶寬，越來越低廉的價格，使得網路大數據傳輸成為可能。
光學技術與半導體集成電路技術使得大規模的數據存儲成為可能。
各種 sensor 技術使得數據的日常獲取越來越便捷。
資料庫技術的長時間發展與廣泛應用提供了足夠的，初始的結構化數據的來源，並提供了新數據處理方式的原始脈絡。
人工智慧技術，包括圖像視頻文本的理解分析，原始數據的結構化挖掘，自然語言處理，機器學習等等等，使得從已有數據中獲得新的驚喜知識成為每天都在發生的事情。
摩爾定律使得數據處理的成本越來越低廉，但是效率卻越來越高。
移動通信技術使得每個人每個時刻在每個地方都在為數據的越來越大做出貢獻。
網路信息檢索技術，使得數據/知識的應用與分布越來越扁平化。
基於上述各項技術的發展，越來越多的應用領域得到了新的推動助力。