人工智能在法学领域的应用如下：法律问答、信息处理数据化 司法人工智能在法律检索、信息处理上呈现电子化、数据化的趋势，并且这一趋势将如日中天地延续下去。文书制作、类案推送自动化 在文书制作与类案推送上，司法人工智能发挥的作用比基础的信息处理就多了一些智能化的因素。
法律大数据的存储：人工智能的出现极大地改变了法律领域的大数据存储方式。在过去，法律专业人士需要花费大量时间和精力在图书馆或相关网站上搜索信息。而现在，通过法律数据存储服务器，只需输入关键词，就能迅速从大数据库中获取所需资料，大大提高了效率。
人工智能法学专业就业前景不错。就业前景不错，前途好。人工智能法律的前景就要看人工智能技术在法律智能化应用上的新思路。国内最早从事法律科技行业的先行者艾特律宝，创新推出AI大脑概念，把人工智能技术运用在法律检索、案件信息提取与分析上。
报告指出，“AI法官”“AI律师”等已经从概念走向现实，人工智能应用于司法裁判已成为当下社会聚焦的热点话题，并作为一个严肃的司法理论与实践课题，在实践中被反复论述、检验。报告指出，当下在司法裁判领域，人工智能主要在两个方面凸显了较为强劲的应用价值。
智能法理是一门在法学视野中，思考人工智能技术发展带来的法律效应及其应对措施的课程。人工智能技术的发展，让机器越来越像人，自主学习，自行创作，自由行动，女性机器人苏菲亚甚至获得了公民资格。既然像人，机器创造也应享有知识产权，无人驾驶出车祸也应受罚。
此外，人工智能还可能借助光学技术、声音控制、人脸识别技术等，对他人的人格权客体加以利用，这也对个人声音、肖像等的保护提出了新的挑战。例如，光学技术的发展促进了摄像技术的发展，提高了摄像图片的分辨率，使夜拍图片具有与日拍图片同等的效果，也使对肖像权的获取与利用更为简便。
1、在应用需求的推动下，在计算机硬件、软件发展的基础上，数据管理技术经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个阶段。（1）人工管理阶段（自由管理阶段）在50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。
2、在计算机硬件、软件发展的基础上数据管理技术经历了人工管理、文件系统、数据库系统3个阶段。人工管理阶段 在计算机出现之前，人们运用常规的手段从事记录、存储和对数据加工，也就是利用纸张来记录和利用计算工具（算盘、计算尺）来进行计算，并主要使用人的大脑来管理和利用这些数据。
3、人工管理阶段 在20世纪50年代中期以前，计算机主要用于数值计算，只能使用卡片、纸带、磁带等存储数据。数据的输入、输出和使用应随程序一起调入内存，用完撤出。
4、数据管理技术的发展经历了三个阶段，分别是人工管理、文件管理和数据库管理。人工管理 在人工管理阶段，当时计算机主要用于科学计算，对于数据保存的需求尚不迫切，没有专用的软件对数据进行管理，每个应用程序都要包括数据的存储结构、存取方法和输入方法等。
5、数据管理技术经历了三个阶段，分别是：一，人工管理阶段，时间在20世经50年代中期之前。
6、数据管理技术的发展可以大体归为三个阶段：人工管理、文件系统和数据库管理系统。人工管理 这一阶段（20世纪50年代中期以前），计算机主要用于科学计算。外部存储器只有磁带、卡片和纸带等还没有磁盘等直接存取存储设备。软件只有汇编语言，尚无数据管理方面的软件。数据处理方式基本是批处理。
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。
大数据是指在承受的时间范围内使用通常的软件工具捕获和管理的数据集合。大数据是一种大规模的数据集合，在过去的存储和管理分析中远远超过传统软件。大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
大数据时代是指利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。大数据是这个高科技时代的产物，如今的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人与人交流越密切，生活也更加方便，随着云时代的来临，大数据也倍受关注。
大数据时代是数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在，却因为来自互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据时代是指利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。在餐饮、电信、金融、娱乐、体育等领域都能够感受到大数据对各行各业带来的影响。所谓的大数据时代，从字面意义上就不难理解，数据非常大，信息量比较庞大，这也是互联网迅速发展所带来的改变。
混合框架：Apache Spark - 特点：同时支持批处理和流处理，提供内存计算和优化机制。- 优势：速度快，支持多种任务类型，生态系统完善。- 局限：流处理采用微批架构，对延迟要求高的场景可能不适用。 仅批处理框架：Apache Samza - 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。
五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
大数据框架主要有以下几种：Hadoop Hadoop是Apache软件基金会所开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据。其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题。
和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。05 Unifield架构 以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体，在流处理层新增了机器学习层。优点：提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案，解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。
大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金会所开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。
大数据与传统数据最本质的区别体现在采集来源以及应用方向上。传统数据 的整理方式更能够凸显的群体水平——学生整体的学业水平，身体发育与体质 状况，社会性情绪及适应性的发展，对学校的满意度等等。这些数据不可能，也 没有必要进行实时地采集，而是在周期性、阶段性的评估中获得。
由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。
大数据和数据分析的区别：定义和焦点不同、目标不同、方法和技术不同。定义和焦点不同 大数据：大数据指的是庞大且复杂的数据集，通常包括传统数据库无法轻松处理的数据。这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、物联网设备、传感器、日志文件等。
机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信息来理解提取的数据。尽管大数据分析和机器学习在功能和目的上都不同，但是您可能经常将二者混淆为同一技术的一部分。本文章旨在探讨大数据分析与机器学习之间的区别及其适用性。
不同数据源，在统一合并时，需要保持规范化，如果遇到有重复的，要去重。数据预处理的方法有哪些．中琛魔方大数据分析平台表示在实践中，我们得到的数据可能包含大量的缺失值、异常值等，这对数据分析是非常不利的。
大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。数据采集如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。
1、分享大数据学习路线：第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。
2、Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础。Java是一种具有高度跨平台能力的强类型语言。它可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。是大数据工程师最喜欢的编程工具。所以想要学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。Linux命令大数据开发通常在Linux环境下进行。
3、大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。
4、第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。
5、新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。非本专业也可以，只要学历够，个人的逻辑思维能力以及个人的约束能力较好，就可以去网上找找免费的教程，选择适合自己的自学试试看。