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属于人工智能技术领域，大数据技术是人工智能的底层支撑技术，而计算机视觉技术属于人工智能领域的应用技术。

　　随着AI智能机器人的兴起，数据挖掘更具战略意义，挖掘整个地球、微观世界、宇宙的数据。 相当于战略层面，核武器层面。

　　在人类的需要下，计算机视觉具有更多的战术意义，准确显示夸克、外太空、宇宙场景。 相当于战术级、精准常规导弹级。

　　计算机视觉和数据挖掘哪个更有前途?计算机视觉是一门研究如何让机器“看见”的科学。 更进一步说，是指用摄像头和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并对图形进行进一步处理，使计算机处理成为更适合人观察或送入仪器进行检测的图像——百度百科

　　哪个更有前途，计算机视觉还是数据挖掘? 数据挖掘是指通过算法寻找隐藏在大量数据中的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学相关，通过统计、联机分析处理、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。 - 百度百科

　　哪个更有前途，计算机视觉还是数据挖掘? 两者的区别有点像专业论文和科普论文的区别。 前者比较深奥，非专业的人其实很难说出一二三。 整体理论和应用会比较前沿。 后者更受欢迎，在行业中的应用也比较广泛。 从发展场景来说，如果能进入计算机视觉领域，当然前景会很好。 相对来说，需要的技术比较高端。 前景(钱景)也可能会更好。 但就业机会相对狭窄。 数据挖掘的应用会相对更广泛。

　　计算机视觉和数据挖掘所需的知识储备：

　　哪个更有前途，计算机视觉还是数据挖掘? 计算机视觉知识储备：

　　图像处理知识：图像处理一般包括：光学成像基础、颜色、滤镜、图像局部特征、图像纹理、图像匹配

　　立体视觉知识：立体视觉一般包括：相机几何模型、双目视觉、物体运动结构恢复、3D重建技术等。

　　人工智能知识：人工智能一般包括内容：场景理解与分析、模式识别、图像搜索、数据挖掘、深度学习等。

　　从前面的描述可以看出，计算机视觉的知识储备涵盖了数据挖掘的相关理论。 但是，在业务实践中需要学习数据挖掘相关领域的知识。

　　计算机视觉与数据挖掘哪个更有前途?总的来说，计算机视觉和数据挖掘属于大数据领域，涉及的知识点比较深奥。 不是每个人都适合学习计算机视觉和大数据挖掘。 如果你想加入这个行列，那就来千锋申请免费试听课程，快来试一试，看看你是否适合学习计算机视觉和数据挖掘

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