简答：要根据自己的兴趣、职业规划和需求来选择，数据科学与大数据技术注重数据的获取、处理和分析，而人工智能则关注模型和算法的开发与应用。

详细分析：

1. 数据科学与大数据技术：数据科学与大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析大量数据，从中提取有价值的信息和洞察，并为决策和解决问题提供支持的一门学科。它包括数据挖掘、机器学习、数据库管理、数据可视化等方面的知识和工具。

2. 人工智能：人工智能是模拟和实现人类智能的一门学科，旨在使计算机系统具备感知、理解、学习、推理和决策等能力。它涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，用于构建智能系统、解决复杂问题和实现自主决策。

3. 如何选择：

- 兴趣和激情：考虑自己对数据科学、大数据技术和人工智能的兴趣及激情程度，选择更符合个人兴趣和追求的领域。

- 职业发展：了解各个领域的就业前景和发展机会，根据个人职业规划选择更适合自己的方向。

- 技能需求：评估自己的技能和背景，选择与已有技能相辅相成或可快速学习掌握的领域。

优质丰富的可行性建议：

1. 探索交叉领域：数据科学、大数据技术和人工智能之间存在一定的交叉。可以选择在其中一门领域打下坚实基础，并深入了解其他领域的基本概念和技术，以拓宽自己的视野。

2. 学习核心技能：无论选择哪个领域，都需要掌握相关的核心技能和工具。例如，在数据科学和大数据技术方面，需要学习统计分析、数据处理语言（如Python、R）和大数据平台（如Hadoop、Spark）；在人工智能方面，需要学习机器学习算法、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等。

3. 实践项目经验：通过参与真实的数据科学、大数据或人工智能项目，积累实际经验。可以参加开源项目、参与竞赛、自主完成个人项目等方式，提升自己的实践能力和解决问题的能力。

综上所述，选择数据科学与大数据技术和人工智能之间需基于个人兴趣、职业规划和技能需求进行综合考量，并通过学习核心技能和实践项目经验来不断提升自己。

数据科学与大数据技术和人工智能怎么选 扩展

这两个专业相对而言是比较有挑战性的。

1.数据科学与大数据技术是一个全新的学科领域，需要具备较高的数学、计算机等基础技能，因此对于没有相应基础的学生来说，难度会比较大，需要花费更多的时间和精力。

2.智能科学与技术也是一个较新的学科领域，需要具备较强的数据分析和统计能力，对机器学习和深度学习方向的研究更为深入，因此需要花费更多时间去学习和研究。

3.但是，随着近年来数据应用领域的广泛拓展，这两个领域的需求逐渐增加，对相关专业人才的需求也相应增加，因此对于那些具备相关基础和感兴趣的学生来说，这两个专业也会是相对好学的。