好的大數(shù)據(jù)應用型人才應該既懂得大數(shù)據(jù)，又懂得相應的產業(yè)知識（industry domain）。談到數(shù)據(jù)科學人才培養(yǎng)，在這些年的實踐中也總結了不少思考：“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，某一領域專業(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)分析技術相比，人工智能技術立足于神經(jīng)網(wǎng)絡，同時發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡，從而可以進行深度機器學習。與以往傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無多余的假設前提（比如線性建模需要假設數(shù)據(jù)之間的線性關系），而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構建相應的模型結構。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用的價值。大概十幾年前，人們嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡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。
下面來介紹一下關于大數(shù)據(jù)培訓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)將逐步獲得認知能力，這推動了認知計算的發(fā)展。認知計算是人工智能不斷發(fā)展的產物，包括自然語言處理、語音識別、計算機視覺、機器學習、深度學習、機器人技術等。只要人們認識到大數(shù)據(jù)和分析學之間的緊密聯(lián)系，就會發(fā)現(xiàn)認知計算和分析學一樣，都是大數(shù)據(jù)分析不可或缺的，認知計算的重要性將越來越受到人們的認可。
可以預見，未來大數(shù)據(jù)技術將與人工智能技術更緊密地結合，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)中獲取更準確、更深層次的知識，挖掘數(shù)據(jù)背后的價值。應該說，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)與人工智能結合起來，催生出一些新興領域，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)領域三個大的技術方向，這些不同的技術方向，對應企業(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)培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。對應崗位有大數(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&機器學習方向學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。對應崗位有數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機器學習工程師等；
大數(shù)據(jù)運維&云計算方向市場需求中等，更偏向于Linux、云計算學科。對應崗位有大數(shù)據(jù)運維工程師等。
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