好的大數據應用型人才應該既懂得大數據，又懂得相應的產(chǎn)業(yè)知識（industry domain）。談到數據科學(xué)人才培養，在這些年的實(shí)踐中也總結了不少思考：“之前說(shuō)要T字人才，一專(zhuān)多能，現在一專(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據相處的方式�！�
人工智能和大數據有什么關(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)域專(zhuān)業(yè)的海量的深度的數據就是喂養這個(gè)天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長(cháng)大，而奶粉的質(zhì)量則決定了嬰兒后續的智力發(fā)育水平。
與以前的眾多數據分析技術(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)行深度機器學(xué)習。與以往傳統的算法相比，這一算法并無(wú)多余的假設前提（比如線(xiàn)性建模需要假設數據之間的線(xiàn)性關(guān)系），而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構。這一算法特點(diǎn)決定了它更為靈活的且可以根據不同的訓練數據而擁有自?xún)?yōu)化的能力。
??但這一顯著(zhù)的優(yōu)點(diǎn)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(méi)有實(shí)際應用的價(jià)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據，整整等待3天都不一定會(huì )有結果。但今天的情況卻大大不同了，高速并行運算、海量數據、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)于大數據培訓未來(lái)可從事哪些工作和工作前景：
大數據工作前景
隨著(zhù)人工智能的發(fā)展，在海量數據中挖掘有用信息并形成知識將成為可能，機器系統將逐步獲得認知能力，這推動(dòng)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(chǎn)物，包括自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識別、計算機視覺(jué)、機器學(xué)習、深度學(xué)習、機器人技術(shù)等。只要人們認識到大數據和分析學(xué)之間的緊密聯(lián)系，就會(huì )發(fā)現認知計算和分析學(xué)一樣，都是大數據分析不可或缺的，認知計算的重要性將越來(lái)越受到人們的認可。
可以預見(jiàn)，未來(lái)大數據技術(shù)將與人工智能技術(shù)更緊密地結合，讓計算系統具備對數據的理解、推理、發(fā)現和決策能力，從而能從數據中獲取更準確、更深層次的知識，挖掘數據背后的價(jià)值。應該說(shuō)，人工智能與大數據好似一對孿生兄弟，他們是相互成就的關(guān)系:人工智能系統需要大量數據來(lái)“喂養”，只有經(jīng)過(guò)大量數據的訓練，其智能化程度才能不斷提高；反過(guò)來(lái)，機器智能的提升，極大地提高了數據分析效率，讓我們對海量數據的分析變得可能。更進(jìn)一步，大數據與人工智能結合起來(lái)，催生出一些新興領(lǐng)域，為我們展示出全新的數字世界。
大數據工作方向
大數據領(lǐng)域三個(gè)大的技術(shù)方向，這些不同的技術(shù)方向，對應企業(yè)的哪些招聘崗位？
Hadoop大數據開(kāi)發(fā)方向市場(chǎng)需求旺盛，是大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點(diǎn)。對應崗位有大數據開(kāi)發(fā)工程師、爬蟲(chóng)工程師、數據分析師等；
數據挖掘、數據分析&機器學(xué)習方向學(xué)習起點(diǎn)高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。對應崗位有數據科學(xué)家、數據挖掘工程師、機器學(xué)習工程師等；
大數據運維&云計算方向市場(chǎng)需求中等，更偏向于Linux、云計算學(xué)科。對應崗位有大數據運維工程師等。
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