大数据与人工智能是偏向编程的，原因有以下几点：
1. 大数据处理需要编程技术：大数据的处理和分析需要大量的数据处理、存储和计算能力。这些能力通常通过编写代码来实现。例如，Hadoop是一个开源的分布式文件系统，它允许用户在不了解分布式底层细节的情况下开发应用程序，而无需关心分布式文件系统的内部工作原理。同样，Spark也是一个用于大规模数据处理的开源框架，它提供了一种快速、通用的编程模型，可以用于处理大规模数据集。
2. 人工智能算法需要编程：人工智能领域的许多算法都需要通过编程来实现。例如，机器学习算法（如决策树、支持向量机等）需要通过编程来训练和优化。深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）也需要通过编程来实现。这些算法通常使用Python、Java、C++等编程语言来实现。
3. 数据科学家需要编程：数据科学家是负责利用大数据进行数据分析和挖掘的专业人员。他们需要通过编程来处理和分析大量数据，以便从中发现有价值的信息和模式。数据科学家通常使用Python、R、SQL等编程语言来进行数据分析和可视化。
4. 数据工程师需要编程：数据工程师是负责构建和管理大数据基础设施的人员。他们需要通过编程来设计、部署和维护大数据平台和应用。数据工程师通常使用Java、Scala、Python等编程语言来实现大数据平台的设计和开发。
5. 人工智能领域需要编程：人工智能领域的许多应用都需要通过编程来实现。例如，语音识别、图像识别、自然语言处理等应用都需要通过编程来实现。这些应用通常使用Python、Java、C++等编程语言来实现。
总之，大数据与人工智能是偏向编程的，因为这两个领域都需要通过编程来实现数据处理、分析和挖掘。编程技术在这些领域中起着至关重要的作用，可以帮助我们更好地利用大数据和人工智能技术来解决实际问题。
