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转型做大数据和人工智能需要注意什么

发布时间:2020-06-09 21:47:42 来源:亿速云 阅读:243 作者:元一 栏目:大数据

大数据简介

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

人工智能简介

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

(1)转型的动机是否就是看这个行业的薪资高?

      一般来说,想转行的人都是看到这个行业的薪资水平高,人才需求量大。但另一方面,这个行业对人才的综合能力也要求较高。不仅仅要求你要知道一些技术上的细节。同时,也需要你懂得一些商业的逻辑。

       相对来说,超过30岁就不建议向这个行业转型。俗话说“转行穷三年”还是有一定的道理的。而且,这个行业属于新兴行业,市场响应快。基本上都是当天有业务需求之后,产品经理转化为开发需求之后就要开始实施,所以996是日常标配。

      所以,考虑高薪的同时,要考虑高投入,高产出。只有两个统一起来,才能对得起公司给发的薪水。


(2)是否可以通过3~6个月的培训就可以实现转型?

     1,看钱,看你口袋里有多少钱,其次要看这个培训要多少钱,算出每一天的投入单价。

     2,看就业薪资,培训的核心是为了让你就业,至于其他的都是口号。看过往培训后的学员就业平均薪资,在新单位时长。

     3,看师资情况,看授课老师他们的大数据项目经验和项目情况。


(3)大数据行业现在还缺人吗,就业前景怎么样

     1,任何行业都是20/80定律,大数据行业现在很缺前20%的复合型人才。

     2,作为一名科班出身的大数据跨行人再回头看,培训能让你找到工作,但更好的发展要靠自己。

     3,一个简单的判断标准,看钱!看工资的中位数,看培训收费的中位数,然后结合时间,权衡你的自律力,再去报名培训(或者先来咨询我,微信号:383116569)。


(4)人类在未来人工智能的覆盖下,就业趋势是怎样的?

     简单,重复类的工作会被大量取代。然后一些需要经验,服务意识的工作会大量兴起。未来会出现机器修机器的现像,但如何管理,如何维护这些机器又会创造大量职位。就如目前的网约车司机,外卖小哥......新的技术会推动新的需求,如果不提高自己的技术,思维,眼界,可能就会被时代淘汰。


(5)大数据就业会是"搬砖码农"吗?

    很大部分不是,但要学会不断的升级打怪,与随时添加装备......

   大数据就业是一个很宽泛的概念,主要分为技术与业务方向。

  (一)技术方向简单来说分为初,中,高。主要围绕技术实现。

   初级就是一些数据采集,标注,SQL语句,Python.....这一类的工作。

   中级一般就是在这些基础之上会一些模块化开发,能够更好的实现某项功能,完成数据的更高级的功能。

   高级属于架构或总监级,技术上的细节不光要懂,更要从架构的角度来优化代码及实现模式。要能将业务需求转化为研发需求。

 

(二)业务方向也简单有初,中,高三个级别。主要围绕业务转化。

  初级主要是了解业务,熟悉产品,可能会涉及到用户调研,产品设计方面。但深入度不会太多。

  中级主要深入理解业务,通过一些方法及统计知识来发现用户需求,满足用户用户需求的过程。

  高级业务主要是运作关系,招投标,解决方案能力,能够知道技术与业务的边界,知道这个项目的实现过程及细节。

  大数据就业不要只通过一个点,就以为自己看到了一个面,里边的内容很多。先把技术掌握熟练之后再一点点地学习与发展其他能力。


(6)想从事金融大数据方面的工作,我该如何规划?

       1,要树立正确认识,大数据与人工智能,只是一种技术手段。对金融的业务理解才是你在大学阶段所重点要了解跟认识的。

       2,一直觉得大学是通识教育,对于大数据,AI这类技术,知道怎么使用,匹配金融的相关场景就行,具体的技术实现等到工作中再去实践也为时不晚,再者说,这些技术变化现在也日新月异。而大学阶段,数学基础,图论,概率论,金融衍生品,宏观,微观经济这些通识类的内容建议多读,多理解。

       3,凡事树立“道”与“术”的观念,在大学最好的年纪,多在“道”上下功夫,“术”的层面,培训机构跟自学社群也会帮你完成。


(7)高校里大数据专业未来的从业方向?是否应该先工作还是先读研?  

      建议先找工作,然后一边工作一边读在职研究生,研究方向为工作中遇到的算法相关的问题或AI相关的问题。理由有三点:

     1,经济方面:俗一点,就是钱。毕竟本科出来找一个8K~1W左右的大数据标注工程师应该是没问题的。

     2,视野:只有在工作中,你才会知道大学里学的知识什么是无用的,什么是有用的。当只有工作经验之后,再通过研究生的理论知识来深度理解你的工作内容,会对你以后的职场发展大有帮助。

     3,职业发展:现在大数据发展跟业务贴合越来越紧密,所以对人的综合能力要求也越来越高,只有代码的大数据人才势必会被新生力量所取代,多优化自己的思考模式,多贴近业务,多帮助他人,多看书,多学习!

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