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大数据和深度学习哪个好？
数学基础好，编程能力强，就去学深度学习
如果是条件差一点就去学大数据，
这只是相对，实际上，大数据的门槛也不低，而且目前做数据的逐渐成为深度学习的一个素材来源，
工资上深度学习明显偏高，但是市场需求也比大数据要少一些
大数据与深度学习区别？
很显然，大数据和深度学习完全是两个不同领域的名词。大数据在描述数据本身的显性的一个状态。而深度学习或者说机器学习则在试图描述数据内在的逻辑。
所以深度学习（或者机器学习）可以是建立于大数据之上的一些方法论。
当然深度学习（或者机器学习）也可以建立于小数据之上。
更甚至，大数据也可以不依托于机器学习，而只是依托于规则，来寻找数据的内在逻辑。
所以两者之间并没有必然的联系。例如灵玖软件的大数据分析软件会根据不同的行业数据进行学习，从而提供更准确的分析。
大数据与深度学习区别
简单来说：
1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 深度学习
2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述
具体来说：
1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可以是线性，也可以是非线性的。他们可能是基于统计的，也可能是基于稀疏的....
不过他们的共同点是：都是 data-driven 的模型，都是学习一种更加 abstract 的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和分析数据，挖掘数据隐藏的结构和关系。
Machine Learning 的任务也可以不同，可以是预测（prediction），分类（classification），聚类（clustering），识别（recognition），重建（reconstruction），约束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除马赛克（Demosaicing）等等....
2）深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。
Deep Learning 也会分各种不同的模型，比如 CNN, RNN, DBN...他们的解法也会不同。
Deep Learning 目前非常流行，因为他们在图像，视觉，语音等各种应用中表现出了很好的 empirical performance。并且利用 gpu 的并行运算，在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。
因为 Deep Learning 往往会构建多层数，多节点，多复杂度的模型，人们依然缺乏多里面学习的结构模型的理解。很多时候，Deep Learning 甚至会被认为拥有类似于人类神经网络的结构，并且这种类似性被当做 deep learning 居然更大 potential 的依据。但答主个人认为，其实这略有些牵强...听起来更像是先有了这种 network 的结构，再找一个类似性。当然，这仅仅是个人观点...（私货私货）
3）大数据（Big Data，我们也叫他逼格数据....）是对数据和问题的描述。通常被广泛接受的定义是 3 个 V 上的“大”：Volume（数据量）, Velocity（数据速度）还有 variety（数据类别）。大数据问题（Big-data problem）可以指那种在这三个 V 上因为大而带来的挑战。
Volume 很好理解。一般也可以认为是 Large-scale data（其实学术上用这个更准确，只是我们出去吹逼的时候就都叫 big data 了...）。“大”可以是数据的维度，也可以是数据的 size。一般 claim 自己是 big-data 的算法会比较 scalable，复杂度上对这两个不敏感。算法和系统上，人们喜欢选择并行（Parallel），分布（distributed）等属性的方法来增加 capability。
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深度学习和大数据学习是一样的吗？
深度学习和大数据是相互促进，相辅相成的关系
其实深度学习的基础理论其实在几十年前就有了，但是它受到两个条件的制约，一个是数据量，一个是机器的运算能力。
在数量比较小的情况下，传统的机器学习方法就能够取得较好的效果。但是随着数据量不断的增加，当达到某个临界值之后，传统机器学习方法的效果就不会再有提升了。而深度学习模型的效果则会随着数据量的显著增加而获得明显的提升。也就是说，深度学习方法能够最大限度地发挥出大数据的价值！所以大数据的发展促进了深度学习的崛起，而深度学习又放大了数据的价值，他们两个相互促进，相辅相成的。
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