计算机视觉与数据挖掘哪个更有前途？

计算机视觉与数据挖掘哪个更有前途？简单来说，大数据和计算机视觉都是人工智能技术领域范畴，大数据技术是AI的底层支撑技术，计算机视觉技术则属于AI领域的应用技术。

AI智能机器人崛起下，数据挖掘更有战略性意义，挖掘整个地球·微观·宇宙数据。相当于战略性的等级，核武器等级。

在人类需求下，计算机视觉更有战术上的意义，精确显现到夸克·外太空·宇宙景象。相当于战术性等级，精准常规导弹等级。

计算机视觉与数据挖掘哪个更有前途？计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像——百度百科

计算机视觉与数据挖掘哪个更有前途？数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标——百度百科

计算机视觉与数据挖掘哪个更有前途？两者的区别有点象专业论文和科普论文的区别。前者更深奥，不是相关专业的人其实很难说出个一二三。整体的理论和应用相对而言会比较前沿。后者则更大众，而且在行业的应用相对而言跟广泛。要说发展情景，如果能进入计算机视觉领域当然前景会不错。而言相对而言需要的技术相对而言比较高端。前景(钱景)可能也会更好。但就业面相对会窄一些。数据挖掘就业面相对会更广一些。

计算机视觉与数据挖掘各自需要的知识储备：

计算机视觉与数据挖掘哪个更有前途？计算机视觉的知识储备：

图像处理的知识：图像处理大致包括的内容：光学成像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像配

立体视觉的知识：立体视觉大致包括的内容：相机几何模型、双目视觉、从运动中恢复物体结构、三维重建技术等

人工智能的知识：人工智能大致包括的内容：场景理解与分析、模式识别、图像搜索、数据挖掘、深度学习等

从前面的说明可以看出，计算机视觉的知识储备是涵盖数据挖掘相关理论的。但从事数据挖掘相关领域的知识则需要在业务实践中领域学习。

计算机视觉与数据挖掘泛泛的来说都是大数据领域，涉及到的知识点都比较深奥，并不是所有人都适合学习计算机视觉和大数据挖掘的，如果你也想加入这个行列那就来达内先申请免费的试听课程，来试听一下看看自己到底适合不适合学习计算机视觉与数据挖掘，达内20年IT培训历程，开设了12大热门IT课程，现在都可以申请免费试听课程终究会找到适合自己的IT课程！