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(shí)（industry domain）。談到數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)，在這些年的實(shí)踐中也總結(jié)了不少思考：“之前說(shuō)要T字人才，一專(zhuān)多能，現(xiàn)在一專(zhuān)已經(jīng)不夠了，可能要兩專(zhuān)甚至三專(zhuān)，這是社會(huì)發(fā)展的需求。類(lèi)比當(dāng)年發(fā)明顯微鏡的時(shí)候，其實(shí)給點(diǎn)時(shí)間，人類(lèi)還是會(huì)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(gè)嗷嗷待哺擁有無(wú)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(gè)天才的奶粉。奶粉的數(shù)量決定了嬰兒是否能長(zhǎng)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(shí)發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進(jìn)行深度機(jī)器學(xué)習(xí)。與以往傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無(wú)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(diǎn)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(diǎn)也大大增加了的運(yùn)算量。在計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用的價(jià)值。大概十幾年前，人們嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算一組并不海量的數(shù)據(jù)，整整等待3天都不一定會(huì)有結(jié)果。但今天的情況卻大大不同了，高速并行運(yùn)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(lái)介紹一下關(guān)于大數(shù)據(jù)培訓(xùn)未來(lái)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(shí)將成為可能，機(jī)器系統(tǒng)將逐步獲得認(rèn)知能力，這推動(dòng)了認(rèn)知計(jì)算的發(fā)展。認(rèn)知計(jì)算是人工智能不斷發(fā)展的產(chǎn)物，包括自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器人技術(shù)等。只要人們認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)和分析學(xué)之間的緊密聯(lián)系，就會(huì)發(fā)現(xiàn)認(rèn)知計(jì)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(jì)算的重要性將越來(lái)越受到人們的認(rèn)可。
可以預(yù)見(jiàn)，未來(lái)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(jì)算系統(tǒng)具備對(duì)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(shí)，挖掘數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。應(yīng)該說(shuō)，人工智能與大數(shù)據(jù)好似一對(duì)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(lái)“喂養(yǎng)”，只有經(jīng)過(guò)大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，其智能化程度才能不斷提高；反過(guò)來(lái)，機(jī)器智能的提升，極大地提高了數(shù)據(jù)分析效率，讓我們對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析變得可能。更進(jìn)一步，大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合起來(lái)，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(gè)大的技術(shù)方向，這些不同的技術(shù)方向，對(duì)應(yīng)企業(yè)的哪些招聘崗位？
Hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方向市場(chǎng)需求旺盛，是大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的主體，目前IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的重點(diǎn)。對(duì)應(yīng)崗位有大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、爬蟲(chóng)工程師、數(shù)據(jù)分析師等；
數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析&機(jī)器學(xué)習(xí)方向?qū)W習(xí)起點(diǎn)高、難度大，市面上只有很少的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)在做。對(duì)應(yīng)崗位有數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等；
大數(shù)據(jù)運(yùn)維&云計(jì)算方向市場(chǎng)需求中等，更偏向于Linux、云計(jì)算學(xué)科。對(duì)應(yīng)崗位有大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師等。
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