大数据时代，诞生了很多新兴岗位和就业机会。商业分析、数据分析、数据挖掘、数据科学.....一时间把大家弄得云里雾里，傻傻分不清的情况下干脆把这些人都叫“搞大数据”的。 下图为商业分析研究的领域和涉及的问题： ? Q3、 这个岗位未来的发展方向有哪些?职业发展的路径是怎样的? ； 3） 数据科学家就是商业分析师在大数据时代的延伸。 对于大多数人而言，可以简单的理解为： 商业分析=数据分析 数据科学=数据分析+数据挖掘/机器学习+计算机工程 END. AI时代系列好文推荐： AI时代就业指南 | 如何入门数据分析&数据挖掘？ AI时代就业指南：机器学习工程师求职须知 AI时代就业指南：普通程序员转行大数据十问十答 AI时代就业指南：如何成为一名优秀的算法工程师？
小遍按：近日，首席数据官联盟发布的《2017大数据企业排行版》中PPV课被列为国内领先的7家大数据教育机构之一，其实小遍觉得我们更像是一个为大家服务的大数据技术社区，培训只是我们为大家提供的服务之一。 附件是PPV课大数据社区创始人江海涛在安迪曼咨询举办的《中国学习技术大会》上分享的ppt，欢迎大家留言和我们交流相关的话题！ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来已来：AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾黄崇远的《大数据职业发展与规划》，查看活动回顾。 ? 想要知道大数据的发展历程，行业变革，大数据岗位细分、工作职责、以及对应职业发展路线和相关学习建议？又或者想要了解大数据相关岗位的面试技巧和市场需求？莫急，且看以下分享：（注：横屏观看效果更佳） ? 以上为《大数据职业发展与规划》的全部内容，还意犹未尽吗？若对您有帮助，请分享至朋友圈让更多人共享！以及敬请期待明天下一位嘉宾陈丹奕分享《数据分析师成长之路》的内容，让我们一起拥抱大数据！ END.
实际上，在校学生还是有获得项目经验的机会的，一种是参加企业实习，另外一种就是通过参加一些高水平的比赛。 为了让大家了解这些比赛，我们将陆续推出国内外有影响力的数学建模和数据分析竞赛的文章，包括比赛介绍、参赛指南和经验总结，希望能对有兴趣参加此类比赛的同学有所帮助。 MCM是纯数学的题目，包括连续的、离散的、数据型的；ICM则是交叉学科的，包括运营研究／网络科学、环境科学、政策。相比国赛，美赛的获奖几率更大一些。 参加比赛，想拿奖那是很自然的事情，特别是美赛拿奖，对于想要考研和出国的同学是非常有帮助的。 还有一个比较重要的方面就是资料查找了。一般在国内的数据库如知网、万方这些都挺容易找的。其实，很多国外的文献和资料都非常有用。
数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 没有项目经验怎么办 应届生要啥项目经验，本科生就说说自己的毕业论文，数模/ACM/阿里的参赛经历或获奖经历，以及可能会有的实习经历。研究生就说实验室的项目，负责的工作，完成的成果和发表的论文。 怎么看岗位要求知道我的工作内容 一个简单的方法：所有数据分析类的岗位要求里写的要求会excel，PPT等的干的都是统计员的活！ 所有数据分析类的岗位要求里写的要求会GA，pu，uv分析的都是运营部门的！所有数据挖掘岗位里写的要求只有hadoop，spark，ETL的干的都是数据仓库的活！ 以上是工作半年以来想到的所有新入行的人可能会问的问题，以及我自己踩过的坑的一些总结，不全面，也没什么调理，大家将就看吧。
我们来看一下机器学习是做什么的，能解决什么问题。 首先我们来看机器学习的一个类型，监督学习。 ? 蓝色箭头部分是训练一个机器学习模型的过程。首先有Input，包括原始数据和Labels。 Hypothesis的目的是想要找到输入数据与输出数据的关系。Loss是想要评估和量化假设的好坏与否。而Optimization是想要使得Loss最小，找到合适的模型。 机器学习工程师做什么？ 可以把机器学习工程师的工作分为以下几点： 机器学习的实现和搭建各个公司的机器学习架构。 搭建架构之后，维护该架构，包括在新的数据局进来时，该架构的速度、可靠性和性能。 实际上，机器学习工程师的工作也取决于具体的公司，不同的公司对机器学习的理解和应用不一样，因此他们的机器学习工程师的工作职责也会不一样。 机器学习工程师所需的技能 ? 只要根据个人的兴趣，找准一个方向切入进去，目前市面都会有大把的工作机会。 以百度的Job Description举例： ?
本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来已来：AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾陈丹奕的《数据分析的成长之路》，查看活动回顾。 今日来分享数据分析的意义，职业规划以及数据分析的方法论和能力体系。整个分享过程一气呵成，特别在讲到数据分析师的主要工具的时候，所有学生都表示“那我就学python了”。想知道为什么？ 以上为《数据分析成长之路》的全部内容，希望能帮到一些初入门或者还在观望状态的小伙伴有一个清晰的努力方向。若对您有帮助，请分享至朋友圈让更多人共享！ END.
今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。 而自学习模型(或者说机器学习能力开发)正是数据挖掘工程师的强项，人工智能的诞生和普及需要一大批数据挖掘工程师。 那么在AI时代，如何才能掌握相关的技能，成为企业需要的数据挖掘人才呢？ ? 对于有计算机编程基础的初学者而言，Python是很好的入门语言，很容易上手，同时又活跃的社区支持，丰富的工具包帮助我们完成想法。没有编程基础的同学掌握R或者平台自带的一些脚本语言也是不错的选择。 特征选择对业务理解有一定要求，好的特征工程会降低对算法和数据量的依赖。 模型调优：所谓的训练数据都是在这个环节处理的，简单的说就是通过迭代分析和参数优化使上述所建立的特征工程是最优的。 国外的Kaggle和国内的阿里天池比赛都是很好的平台，你可以在上面获取真实的数据和队友们一起学习和进行竞赛，尝试使用已经学过的所有知识来完成这个比赛本身也是一件很有乐趣的事情。
数学专业，在大众化的眼光看来，毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研，这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。 然而，在AI时代，这些都是偏见，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”，数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 这个专业的毕业生还可到各大高校从事教学工作，既可以进一步开展研究，也为培养专业人才作贡献 1 AI时代需要更多数据科学人才 支撑AI发展的基础技术在AI时代会继续快速发展。 2 数学和统计学是数据科学人才的核心能力 AI时代对数据科学人才的要求是“全面发展，一专多能”，这就需要全面构建个人能力。 ? 所以，各位已经选择了数学和统计学专业的同学不要辜负大好时光，未来是大数据和AI的时代，也是数据科学家的时代，希望你们扎实的学好基础知识，早日加入数据科学探索的道路，成为顶尖的数据科学人才！ END.
在就业市场“寒意”翻腾的背景下，却出现了另一种不一样的声音。 《元宇宙》一书中也提到过：“元宇宙时代，创作者同时也是消费者，他们借助人工智能手段创造出无穷的数字资产，再通过区块链技术等确权，形成巨大的数字市场。” 在需要大量内容填充的元宇宙时代里，创作者经济将会至关重要。 蹭热点VS谋大局， 什么才是元宇宙时代的人才就业指南？ 据《证券日报》报道，目前元宇宙人才需求主要为以下五类，第一是底层基础设施类；第二是设备类；第三是内容类；第四是AI类；第五是其他待确定的基础技术，比如虚拟形象创建、金融体系、统一身份技术等。
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。 DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 如上，你已经知道，大数据有别于传统的数据处理和数据分析，具体的区别你可以看一下《小白也能理解的大数据和数据分析》一文。 你可以看到大数据工程师是需要有较强计算机编码能力的，因为面对海量的非结构化数据，你要从中挖掘出有价值的东西，需要设计算法与编写程序去实现，而程序员最牛的能力就是编写简洁高效的代码，编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师 但是大数据是一个更为宽广的领域，具有跨界知识和能力的人才会更受企业青睐，为此你需要持续的学习和努力。随着人工智能时代的到来，大数据将迎来黄金发展的10年，如果你已经做好准备，那么就立即开始行动吧！
数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取。数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。对应的职位是数据分析师、数据挖掘工程师和数据科学家。对应的技能为下图中绿色圈。 ? 易得的架构和无缝部署的分析控制面板。 数据要求： 结构：大部分数据是结构化的，并具有一个定义了的数据模型。 ，要注意不同的数据将以不同的速率进入系统。 基于上述我们对系统要求的分析，我们可以设计的大数据系统如下： ? 那么，如果要完成上面这样一个系统，需要掌握的主要技能有哪些呢，为此我们给出一个通用的学习路径，希望对你有用。 End 参考阅读： 大数据的发展，伴随的将是软件工程师的渐退，算法工程师的崛起 如何区分理解数据科学家与机器学习工程师 技术丨从Hadoop到Spark，看大数据框架发展之路
3、算法调整、参数调优：对于大部分的算法，构建好模型、代码实现只是最初的一步，更多的工作量是在对算法模型进行调整、参数进行调优，从而可以使得自己构建的算法可以更加匹配你所分析的数据，达到最优的效果。 首先针对特定的问题，选算法，算法一般都是现成的，研究新的算法是研究型算法工程师甚至是数学家的事情，大部分情况下，你只是应用算法。 数据的预处理：大多数情况下，数据并不是现成的放在面前，数据可能是原始的、底层的，甚至是非结构化的 特征工程 : 简单的说就是筛选合适的变量并进行处理； 模型评估：模型评估包含模型本身的性能、模型稳定性、 如果你看到了这里，就抓紧时间去完成自己的小目标吧！ END. 【AI时代就业指南系列】好文： AI时代就业指南：机器学习工程师求职须知 AI时代就业指南 | 如何入门数据分析&数据挖掘？ AI时代就业指南：普通程序员转行大数据十问十答
所以，现在的情况大部分是这样的：一个创业公司哪怕只有十多人的开发团队，也非得整一个大数据小组出来，我们不止要做大数据离线处理，还要做离线处理，不止有数据分析报表，我们还得进行深度的数据挖掘，做到精准的个性化推荐 就个人而言，其实感觉他说的也挺有道理的，不过我依然保持自己的看法，只是两人看待事情的角度有些不一样，我是从技术的角度去解析这个情况，而他则更多从创业者的角度试图去解释这个事情。无关对错！ 行情确实是这样的，大数据的坑挖的太大，所以各个公司都缺人，而且还是奇缺，所以也就有了上面我说的现象，各个行业，特别是传统IT行业的从业人士，纷纷转入互联网，投身大数据。 不说大规模数据，就说传统的数据挖掘，其实这块就国内的情况来看，还是处于比较初级的状态的。 如果你的预算瞄准的是这个市场，那你也别玩虚的，对口招聘吧。
DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 普通程序员具体需要掌握的技能和职业规划请见《AI时代就业指南-大数据职业发展与规划》。 4. 普通程序员如何转行数据挖掘工程师？ 普通程序员如何转行AI工程师？ AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。 最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。 我们推荐机器学习路线是这样的，如下图： ? 经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。 坦白的说，普通程序员转机器学习并不是一件轻松的事情。机器学习却需要截然不同的思维模式。“机器学习模型不是静态代码——你需要不断为其提供数据。”
先不纠结人工智能的各种定义，目前学者们将AI分成强AI和弱AI。 目前的AI几乎都是弱AI，当有明确的可以量化的优化目标时，可以通过机器学习实现逐步迭代接近优化目标，在很多这样的领域，AI可以接近甚至超过了人类的水平。 说完AI适合解决什么样的问题后，再看看AI目前做不好什么。 不能把人的各种追求量化并穷尽并整合，不是所有的优化目标都可以被量化，这些都是目前的AI框架无法解决的问题。 从AI概念提出到现在，AI的发展基本都是量变，科学家们并没有跳出现在的整体框架。 在各个弱AI领域，可以超过人类最好的水平；在感知决策等方面，AI不如初生的婴儿，所以现在一切以人类年龄宣称自己AI产品智能水平的行为，都是耍流氓。
校招季福利 《怎样成为一名优秀的算法工程师》 《机器学习算法地图》 《机器学习与深度学习核心知识点总结》 《AI时代大点兵--国内外知名AI公司2018年最新盘点》 《一句话总结常用的机器学习算法》 第一份工作对于一个人职业生涯的一生都至关重要，如何选择适合自己的团队和岗位，做好自己的规划以达到目标？在今天的文章中，SIGAI将对AI方向的校招选择进行分析，供各位需要的同学参考。 机器视觉 机器视觉是人工智能应用最广的方向，这一波深学习的浪潮也起始于在机器视觉领域的突破，人的日常信息超过80%是通过视觉获取的。同样的，AI领域的公司中，机器视觉类的公司也是最多的。 智能硬件方向典型的公司有： image.png 智能芯片 智能芯片是将人工智能算法如深度神经网络在芯片上实现并做优化，这是人工智能时代基础性的组件，类似于CPU对于PC时代的地位。 [47] 理解Spatial Transformer Networks【获取码】SIGAI0810 [48]AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点【获取码】SIGAI0813 [49]
而另一个声音也会在耳边响起：“自动化减人、机器人换人、人工智能AI裁人，人都减了、换了、裁了，那我们又应该如何就业呢？” 到底应该怎么看人工智能AI的广泛应用与就业的关系呢？ 但工业革命并未带来大规模的长时间的失业，因为旧的行业在消失的同时，也有新的行业在产生，新行业的产生必然会带来更多的就业机会。 再往前看，工业革命之前，人类历史上经历了石器时代、青铜器时代、铁器时代。 5 未雨绸缪 但不管怎么说，人工智能AI对就业肯定会带来挑战，特别是在某段时间或某个单位、某个地区，这种负面影响会是很大的。 6 几段故事 前面反反复复讲述人工智能AI和失业就业，听多了挺烦人的，下面说几段故事让你散散心吧！ 7 结束语 关于“人工智能AI的广泛应用与就业”这个话题，不要说凡人的看法不一致，就是国内外的专家学者的论点论据也大相庭径。
无论是得到、喜马拉雅、知乎这些推出知识付费概念的平台，都靠自己的运营能力拉到了大量的大V，也就是俗称的KOL（key opinion leader）,而得到的罗振宇本身就是个知识大V，无非是把自己的成功复制一下 如果说 Web 2.0 是对 Web 1.0的降维打击，比如博客微博代替了门户，那么AI的出现，又是一个升级过程。 能够用好这个工具的公司就可以在未来升级，而用不好的只能被革命，所以现在的公司也很焦虑，到处去挖人工智能方面的专家，刚毕业相关专业的学生一时间洛阳纸贵。 幸运的是，周围已经看到不少在做人工智能基础设施和服务的创业公司，大家只要保持敏锐度，了解AI的场景，想想所在的行业，是否有可能用AI去提升效率或者颠覆业务模式，把这些事情想清楚，相信很快就有可以较为轻松集成的技术方案 福利：送给大家一个ppt，腾讯产品经理整理的200页的「人工智能时代的产品经理」 ftp://91publish.com/pub/Books/
在这些极端时期建立有弹性的模型 对于面临这些快速变化的企业来说，目前在生产中使用的AI/ML模型是根据与当今情况截然不同的数据进行训练的。 当一个企业的模型之前没有看到这些观察结果时，该怎么办？ 随着COVID-19继续影响许多人类生产的系统，利用AI/ML的企业将不得不在其生产环境中建立弹性模型。 这里有一些输入级监视器，一个AI/ML模型在生产中应该有： 输入检查以确定特性的值和分布是否与正常基准周期有显著不同 检查单个事件或少量最近事件以检测分布出错问题 检测你的模型最敏感的特征是否发生了巨大的变化 ，请使用代理度量——可以预测和测量的东西来确定模型性能 极端环境下生产ML模型的最佳实践 在Arize AI，我们每天都在考虑生产环境中的ML可观测性和弹性。 从我们在许多公司部署AI/ML模型的背景来看，我们正在这些极端环境中共享一些用于生产ML模型的最佳实践。 跟踪并识别异常事件 这包括跟踪输入数据和异常事件上的模型性能。
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