好的大數(shù)據(jù)應(yīng)用型人才應(yīng)該既懂得大數(shù)據(jù)，又懂得相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)知識（industry domain）。談到數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)，在這些年的實踐中也總結(jié)了不少思考：“之前說要T字人才，一專多能，現(xiàn)在一專已經(jīng)不夠了，可能要兩專甚至三專，這是社會發(fā)展的需求。類比當(dāng)年發(fā)明顯微鏡的時候，其實給點時間，人類還是會找到如何和這么大量的數(shù)據(jù)相處的方式。”
人工智能和大數(shù)據(jù)有什么關(guān)系呢？如果我們把人工智能看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領(lǐng)域?qū)I(yè)的海量的深度的數(shù)據(jù)就是喂養(yǎng)這個天才的奶粉。奶粉的數(shù)量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質(zhì)量則決定了嬰兒后續(xù)的智力發(fā)育水平。
與以前的眾多數(shù)據(jù)分析技術(shù)相比，人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進行深度機器學(xué)習(xí)。與以往傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無多余的假設(shè)前提（比如線性建模需要假設(shè)數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系），而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。這一算法特點決定了它更為靈活的且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而擁有自優(yōu)化的能力。
??但這一顯著的優(yōu)點也大大增加了的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒有實際應(yīng)用的價值。大概十幾年前，人們嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算一組并不海量的數(shù)據(jù)，整整等待3天都不一定會有結(jié)果。但今天的情況卻大大不同了，高速并行運算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法共同促成了人工智能發(fā)展的突破。
下面來介紹一下關(guān)于大數(shù)據(jù)培訓(xùn)未來可從事哪些工作和工作前景：
大數(shù)據(jù)工作前景
隨著人工智能的發(fā)展，在海量數(shù)據(jù)中挖掘有用信息并形成知識將成為可能，機器系統(tǒng)將逐步獲得認(rèn)知能力，這推動了認(rèn)知計算的發(fā)展。認(rèn)知計算是人工智能不斷發(fā)展的產(chǎn)物，包括自然語言處理、語音識別、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、機器人技術(shù)等。只要人們認(rèn)識到大數(shù)據(jù)和分析學(xué)之間的緊密聯(lián)系，就會發(fā)現(xiàn)認(rèn)知計算和分析學(xué)一樣，都是大數(shù)據(jù)分析不可或缺的，認(rèn)知計算的重要性將越來越受到人們的認(rèn)可。
可以預(yù)見，未來大數(shù)據(jù)技術(shù)將與人工智能技術(shù)更緊密地結(jié)合，讓計算系統(tǒng)具備對數(shù)據(jù)的理解、推理、發(fā)現(xiàn)和決策能力，從而能從數(shù)據(jù)中獲取更準(zhǔn)確、更深層次的知識，挖掘數(shù)據(jù)背后的價值。應(yīng)該說，人工智能與大數(shù)據(jù)好似一對孿生兄弟，他們是相互成就的關(guān)系:人工智能系統(tǒng)需要大量數(shù)據(jù)來“喂養(yǎng)”，只有經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，其智能化程度才能不斷提高；反過來，機器智能的提升，極大地提高了數(shù)據(jù)分析效率，讓我們對海量數(shù)據(jù)的分析變得可能。更進一步，大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合起來，催生出一些新興領(lǐng)域，為我們展示出全新的數(shù)字世界。
大數(shù)據(jù)工作方向
大數(shù)據(jù)領(lǐng)域三個大的技術(shù)方向，這些不同的技術(shù)方向，對應(yīng)企業(yè)的哪些招聘崗位？
Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)方向市場需求旺盛，是大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的主體，目前IT培訓(xùn)機構(gòu)的重點。對應(yīng)崗位有大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、爬蟲工程師、數(shù)據(jù)分析師等；
數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析&機器學(xué)習(xí)方向?qū)W習(xí)起點高、難度大，市面上只有很少的培訓(xùn)機構(gòu)在做。對應(yīng)崗位有數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機器學(xué)習(xí)工程師等；
大數(shù)據(jù)運維&云計算方向市場需求中等，更偏向于Linux、云計算學(xué)科。對應(yīng)崗位有大數(shù)據(jù)運維工程師等。
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