大数据分析到底需要多少种工具？
一、大数据分析到底需要多少种工具？
5个最受欢迎的大数据分析工具
1.Jupyter：大数据可视化的一站式商店
2.Tableau：AI，大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案
3.Google Chart：Google支持的免费而强大的整合功能
4.D3.js：以任何您需要的方式直观地显示大数据
5.Smartbi：真Excel操作，简单易用
很多很多，最基础的是EXCEL， 然后还有SPSS、SAS 、R语言、Hadoop 还有一个大家不太熟悉的，是目前大数据行业最专业的平台 是由中数委开发的，DataHoop 不过，目前还处于内测阶段，很快即将上市！ 此工具面向数据分析师事务所和学员都是免费的！
二、大数据 和 人工智能，二者有关系吗
那必须有啊，从数据分析师-架构师-机器学习-人工智能。人工智能本身就是大数据的一个方向。想想一个机器人来说 需要储存和处理多少数据信息才能做到跟人交流便捷人类使用呢
三、人工智能与大数据怎样结合
人工智能需要有大数据支撑
人工智能主要有三个分支：
1.基于规则的人工智能；
2.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；
3.基于神经元网络的一种深度学习。
基于规则的人工智能，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理，缺乏灵活性，不适合实用化。因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。
而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。
四、人工智能软件容易学么？
不存在什么好学与难学，只存在想不想学，努不努力学。分享一下学习方法，希望对你有所帮助：
1、务实基础，学习高数和Python编程语言。
因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。
先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。
2、阶段晋升，开始学习机器学习算法+实践演练。
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习
3、不断挑战，接触深度学习。
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。
4、不断实战，曾倩自己的实力经验。
实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。
五、人工智能依托于云计算，大数据吗？
人工智能是一个庞大的领域 依托于大数据的数据分析 机器学习
