欢迎光临必发888有限公司!
栏目
联系我们
公司地址:http://www.itanking.com
当前位置: 必发888 > 互联网 >
人工智能与大数据有什么新方向?

人工智能与大数据产业炙手可热,那么人工智能与大数据人才的待遇如何呢?这一点其实不用多说,只要大家时常关注一些猎头QQ群的状态,或者猎头朋友的签名档内容,再或者干脆到“猎聘网”、“前程无忧”等专业的人才中介网站去看看就会了然于胸-30万年薪找不到人,40万年薪找不到人,50万、60万还是找不到人,一时间可谓洛阳纸贵,似乎市场上的人工智能与大数据人才是“一将难求”。

互联网 1

现在大数据这么火,各行各业想转行大数据,那么问题来了,该往哪方面发展,哪方面最适合自己?

互联网 2

本文摘自 高扬.白话大数据与机器学习.机械工业出版社

首先从字面来了解一下大数据 大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),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。大数据学习 群119599574

二这也从一个侧面说明,很多公司愿意花这么多薪水雇佣一位人工智能人才,不管他的头衔是人工智能与大数据科学家,还是人工智能大数据架构师,抑或是人工智能与大数据产品经理,很显然这些公司都是把人工智能与大数据产业发展作为自己的经营战略的重要组成部分来看待。

最近在招人,大数据方面的人才请联系我 ;-)

大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

目前随着全球科技变革深入推进,大数据和人工智能已然从高度技术化与学术化的频率中逐步向外延伸了,开始形成万物互联、万物智能的智能化新时代了。从目前市场上的人才需求观点来看,人工智能大数据人才大致可以分为以下3个方向。

从目前市场上的人才需求观点来看,大数据人才大致可以分为以下3个方向。 (1)偏重基建与架构的“大数据架构”方向。 (2)偏重建模与分析的“大数据分析”方向。 (3)偏重应用实现的“大数据开发”方向。 当然,也有理想主义者会认为能来个三合一的人才就更好了,但是知识宽度和知识深度本身就是一组矛盾,毕竟对于有限的学习时间和精力,能够在一方面做到运用自如已属不易。

接下来我们就看看大数据的学习方向

偏重基建与架构的AI“大数据架构”方向。

互联网,1.大数据架构方向

大数据世界有三大学习方向:数据开发师、数据运维师、数据架构师。

偏重建模与分析的AI“大数据分析”方向。

大数据架构方向的人才更多注重的是Hadoop、Spark、Storm等大数据框架的实现原理、部署、调优和稳定性问题,以及它们与Flume、Kafka等数据流工具以及可视化工具的结合技巧,再有就是一些工具的商业应用问题,如 Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。能够将这些概念理解清楚,并能够用辩证的技术观点进行组合使用,达到软/硬件资源利用的最大化,服务提供的稳定化,这是大数据架构人才的目标。以下是大数据架构方向研究的主要方面。

什么是大数据开发师?

偏重应用实现的AI“大数据开发”方向。

(1)架构理论:关键词有高并发、高可用、并行计算、MapReduce、Spark等。

围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

当然,也有理想主义者会认为能来个三合一的人才就更好了,但是知识宽度和知识深度本身就是一组矛盾,毕竟对于有限的学习时间和精力,能够在一方面做到运用自如已属不易。

(2)数据流应用:关键词有Flume、Fluentd、Kafka、ZMQ等。

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术,掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能,能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作,如性能改进、功能扩展、故障分析等。

互联网 3

(3)存储应用:关键词有HDFS、Ceph等。

什么是大数据运维师?

大数据与机器学习

(4)软件应用:关键词有Hive、HBase、Cassandra、PrestoDB等。

了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架,熟悉Hadoop的核心组件:HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置,如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式,集群搭建,故障诊断、日常维护、性能优化,同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储,数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台,通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构,从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控,保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!

大数据架构方向的人才更多注重的是Hadoop、Spark、Storm等大数据框架的实现原理、部署、调优和稳定性问题,以及它们与Flume、Kafka等数据流工具以及可视化工具的结合技巧,再有就是一些工具的商业应用问题,如Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。能够将这些概念理解清楚,并能够用辩证的技术观点进行组合使用,达到软/硬件资源利用的最大化,服务提供的稳定化,这是大数据架构人才的目标。

(5)可视化应用,关键词有HightCharts、ECharts、D3、HTML5、CSS3等。

什么是大数据架构师?

互联网 4

大数据架构师除了最后可视化的部分不需要太过注意(但是要做基本的原理了解)以外,其他的架构理论层面、 数据流层面、存储层面、软件应用层面等都需要做比较深入的理解和落地应用。尤其是需要至少由每一个层面中挑选一个可以完全纯熟应用的产品,然后组合成一个完整的应用场景,在访问强度、实现成本、功能应用层面都能满足需求,这是一个合格的大数据架构师必须完成的最低限要求。

围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

怎么入手呢?以下是大数据架构方向研究的主要方面。

2.大数据分析方向

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术,掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能,能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作,如性能改进、功能扩展、故障分析等。

架构理论:关键词有高并发、高可用、并行计算、MapReduce、Spark等。

大数据分析方向的人才更多注重的是数据指标的建立,数据的统计,数据之间的联系,数据的深度挖掘和机器学习,并利用探索性数据分析的方式得到更多的规律、知识,或者对未来事物预测和预判的手段。以下是大数据分析方向研究的主要方面。

当然如果你想要做一个数据分析师或者数据挖掘师,那么,你首先要做的不是马上去买很多的相关书籍,也不是马上去报一个数据分析师培训课程,我觉得你最先应该做的是弄明白大数据是什么意思。了解了大数据的含义之后,不管是你自学也好,跟班学习也好,都是可以受益匪浅的。所以,我们先来回答一下大家可能比较关心的一些问题。

数据流应用:关键词有Flume、Fluentd、Kafka、ZMQ等。

(1)数据库应用:关键词有RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等。

一、大数据是什么?

存储应用:关键词有HDFS、Ceph等。

(2)数据加工:关键词有ETL、Python等。

大数据是一个庞大的体系,其中大致包括以下几方面:

软件应用:关键词有Hive、HBase、Cassandra、PrestoDB等。

(3)数据统计:关键词有统计、概率等。

1.数据存储阶段(用户信息,行为信息存储进硬盘)。

可视化应用,关键词有HightCharts、ECharts、D3、HTML5、CSS3等。

(4)数据分析:关键词有数据建模、数据挖掘、机器学习、回归分析、聚类、分类、协同过滤等。

2.数据挖掘 清洗 筛选(根据产品需求筛选出符合企业用于盈利需求的数据)

人工智能与大数据这些普通百姓感到陌生和遥远的科技名词,如今正大踏步地走入人们的寻常生活了。

此外还有一个方面是业务知识。其中,数据库应用、数据加工是通用的技术技巧或者工具性的能力,主要是为了帮助分析师调用或提取自己需要的数据,毕竟这些技巧的学习成本相对较低,而且在工作场景中不可或缺,而每次都求人去取数据很可能会消耗过多的时间成本。数据统计、数据分析是分析师的重头戏,一般来说这两个部分是分析师的主业,要有比较好的数学素养或者思维方式,而且一般来说数学专业出身的人会有相当的优势。最后的业务知识方面就是千姿百态了,毕竟每家行业甚至每家公司的业务形态都是千差万别的,只有对这些业务形态和业务流程有了充分的理解才能对数据分析做到融会贯通,才有可能正确地建立模型和解读数据。

3.数据分析(通过数学分析,商业分析,将挖掘出来的数据进行产品匹配盈利分析)

来源网络,侵权删除

3.大数据开发方向

4.产品调整(根据分析进行产品的上下架,迭×××发,达到产品迎合更多用户的选择或者销售出更多的产品。)

大数据开发方向的人才更多注重的是服务器端开发,数据库开发,呈现与可视化,人机交互等衔接数据载体和数据加工各个单元以及用户的功能落地与实现。以下是大数据开发研究的主要方面。

5.产品下一步的规划(譬如新开一个产品线,可以根据数据来进行分析。)

(1)数据库开发:关键词有RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等。

二、我怎么选择我适合那个阶段的职位

(2)数据流工具开发:关键词有Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等。

1.数据存储阶段(SQL,oracle,IBM等等都有相关的课程,根据公司的不同,学习好这些企业的开发工具,基本可以胜任此阶段的职位)

(3)数据前端开发:关键词有HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等。

2.数据挖掘 清洗 筛选(大数据工程师,要学习JAVA,Linux,SQL,Hadoop,数据序列化系统Avro,数据仓库Hive,分布式数据库HBase,数据仓库Hive,Flume分布式日志框架,Kafka分布式队列系统课程,Sqoop数据迁移,pig开发,Storm实时数据处理。学会以上基本可以入门大数据工程师,如果想有一个更好的起点,建议前期学习scala编程,Spark,R语言等基本现在企业里面更专业的技能。)

(4)数据获取开发:关键词有爬虫、分词、自然语言学习、文本分类等。

3.数据分析(此阶段本人涉猎不是很多,所以大致说明。需要有比较强悍的商业头脑以及数字分析能力。好的数据分析师基本都是硕士起步,数学,经济类专业。)

可以注意到,大数据开发职种和大数据架构方向有很多关键词虽然是重合的,但是措辞不一样,一个是“应用”,一个是“开发”。区别在于,“应用”更多的是懂得这些技术能为人们提供什么功能,以及使用这种技术的优缺点,并擅长做取舍;“开发”更注重的是熟练掌握,快速实现。

4.产品调整(经过分析后的数据交由老板和PM经过协商后进行产品的更新,然后交由程序员进行修改(快消类进行商品的上下架调整))

想要找到适合自己的大数据发展方向,我们先要了解大数据的工作方向,主要分以下几点:

01.大数据工程师

02.数据分析师

03.大数据科学家

04.其他(数据挖掘本质算是机器学习,不过和数据相关,也可以理解为大数据的一个方向吧)

二、大数据工程师的技能要求

必须技能10条:

01.Java高级(虚拟机、并发)

02.Linux 基本操作

03.Hadoop(此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn )