大数据的技术体系紧紧围绕数据的价值化来展开，包括数据采集、数据分析、数据应用和数据安全等等，涉及到的岗位主要包括大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，目前这些岗位的岗位附加值还是比较高的 。大数据开发岗位需要重点学习编程语言知识和大数据平台知识，而大数据分析岗位则需要重点学习统计学知识和机器学习知识，所以如果数学基础比较扎实，可以重点考虑一下大数据领域的相关岗位 。
云计算当前的落地应用情况还是比较不错的，很多企业都是借助于云计算来打开工业互联网的大门，当前云计算也逐渐开始从IaaS向PaaS和SaaS覆盖，云计算的全栈化和智能化将是一个比较明显的发展趋势 。从岗位需求情况来看，云计算未来的岗位需求潜力依然非常大，未来云计算与行业领域的结合会释放出大量的创新点，所以当前学习云计算相关技术也是不错的选择 。
人工智能与大数据云计算到底有何关系？
这是一个非常好的问题，作为一名科研、教育工作者，我来说说我的看法 。首先，从技术体系结构上来看，云计算可以看成是人工智能的一个基础，可以为人工智能提供算力支撑，基于云计算也可以搭建大数据平台，从而为人工智能提供数据支撑，最终借助于人工智能技术来完成一系列的业务处理 。云计算是一个技术体系，同时云计算也是一个技术生态，随着云计算逐渐开始向智能云方向发展，云计算与人工智能的结合也是一个必然的发展趋势 。
借助于云计算的交付能力，人工智能与行业场景的结合也会越来越紧密，这对于推动人工智能技术的落地应用有非常重要的意义 。云计算技术是围绕服务展开的，云计算的服务根据用户的需要被分成了IaaS、PaaS和SaaS三大层次，当前云计算的服务也逐渐从早期的IaaS向PaaS和SaaS覆盖，这个过程中必然会要求云计算逐渐细化服务的粒度，因此基于PaaS和SaaS也就衍生出了大量新的服务概念，比如数据服务、智能服务等等，由于智能服务的类型非常多，所以这也为云计算打开了一个新的价值空间 。
云计算的场景适应能力非常强，企业的工业互联网之路往往也是从上云开始的，所以在云计算的推动下，人工智能技术更容易与行业场景相结合，比如当前基于计算机视觉和自然语言处理的智能云服务，已经开始逐渐在多个行业领域落地应用 。对于技术研发人员来说，借助于云计算所提供的各种基础服务，会在很大程度上降低人工智能技术的研发和场景应用难度 。
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