大数据专业特点：

1. 技术体系成熟：大数据专业聚焦于数据的处理、分析和管理，包括数据收集、清洗、预处理、存储和分析等环节。随着大数据技术的成熟，该领域提供了广泛的应用场景，如商业智能、市场分析等。

2. 人才需求量大：由于大数据在各行各业的应用日益广泛，对能够管理和分析大数据的专业人才需求持续增长，包括高端应用型和技能型人才。

3. 学习难度相对较低：相比于人工智能，大数据技术的学习曲线可能较为平缓，入门门槛相对较低，但深入学习同样需要扎实的数学和计算机基础。

4. 跨行业应用：大数据专业毕业生可以向多个行业渗透，包括金融、医疗、零售等，通过数据驱动决策。

人工智能专业特点：

1. 高深与高端：人工智能是交叉学科，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向，研究如何让机器“思考”和“决策”，技术含量高，对个人的数理逻辑能力要求较高。

2. 知识体系庞大：人工智能不仅需要深厚的数学基础，如概率论、统计学、线性代数等，还需要掌握复杂的算法和编程技能。

大数据与人工智能专业的特点是什么

3. 未来导向：人工智能是推动未来科技发展的关键技术之一，特别是在自动驾驶、智慧医疗、金融科技等领域，有着广阔的应用前景。

4. 教育层次要求：虽然本科阶段已开始开设人工智能专业，但深入研究往往需要研究生及以上学历，以适应高难度的算法研究和开发工作。

两者之间的联系：

数据依赖：人工智能的发展高度依赖于大数据，大数据为AI提供训练数据，是AI模型“学习”的基础。

相互促进：大数据技术的进步促进了人工智能算法的优化，而人工智能技术的应用又进一步提升了数据的价值化处理能力。

技能重叠：两个专业的学生都会学习到编程、数据分析等基础技能，但人工智能专业更侧重于算法设计和智能决策。

选择哪个专业，应基于个人兴趣、数学与编程能力、以及未来职业规划的考量。