作為一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，大數據和人工智能之間本身存在著非常緊密的聯系，但是大數據與人工智能在技術體系上又有比較明顯的區別，大數據以數據價值化為核心，而人工智能則更注重決策和行動。
從技術體系結構來看，大數據技術體系結構已經趨于成熟，而且大數據在學習難度上也會相對更小一些。從近兩年大數據領域的人才需求情況來看，目前大數據領域釋放出了大量的人才需求，比如大數據開發崗位的需求量就比較大。
相對于大數據來說，人工智能的技術體系尚處在發展期，遠沒有達到成熟階段，所以當前學習人工智能技術還是存在較大難度的，因此當前人工智能領域的人才培養依然以研究生教育為主。當然，如果自身的學習能力比較強，同時也有扎實的數學和計算機基礎，那么也是完全可以直接從人工智能技術開始學起的。
從當前行業領域的人才需求情況，以及技術本身的聯系來看，初學者從大數據開始學起是比較不錯的選擇，一方面大數據的相關知識更容易上手，另一方面掌握大數據技術也可以向人工智能領域發展。目前機器學習是大數據進行數據分析的兩種基本手段之一，而機器學習又是人工智能領域的六大傳統研究方向之一，所以掌握機器學習之后再學習人工智能知識會更容易一些。
雖然大數據技術相對于人工智能技術要更容易一些，但是大數據技術體系本身也比較龐大，也需要一個系統的學習過程，而且大數據作為一個典型的交叉學科，需要學習的知識量也是比較大的，涉及到數學、統計學和經濟學三大學科。所以，要想順利學習大數據技術，最好在專業人士的指導下進行學習。