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AI时代就业指南:商业分析师前世今生

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,傻傻分不清情况下干脆把这些人都叫“搞大数据”。...A:不同项目做事情是完全不一样,大部分工作都需要熟练运用Microsoft那些,Excel表格用频率最高。如果是数据方面的话,用得到工具会有很多R,python,MySQL 等等之类。...; 3) 数据科学家就是商业分析师在大数据时代延伸。...对于大多数人而言,可以简单理解为: 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:如何成为一名优秀算法工程师?

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AI时代就业指南-大数据职业发展与规划

本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行《未来已来:AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾黄崇远《大数据职业发展与规划》,查看活动回顾。...想要知道大数据发展历程,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》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》内容,让我们一起拥抱大数据! END.

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AI时代就业指南:数学建模比赛经验总结(MCMICM)

实际上,在校学生还是有获得项目经验机会,一种是参加企业实习,另外一种就是通过参加一些高水平比赛。...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数学建模和数据分析竞赛文章,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同学有所帮助。...MCM是纯数学题目,包括连续、离散、数据型;ICM则是交叉学科,包括运营研究/网络科学、环境科学、政策。相比国赛,美赛获奖几率更大一些。...参加比赛,想拿奖那是很自然事情,特别是美赛拿奖,对于想要考研和出国同学是非常有帮助。...还有一个比较重要方面就是资料查找了。一般在国内数据库如知网、万方这些都挺容易找。其实,很多国外文献和资料都非常有用。

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AI时代就业指南 | 如何入门数据分析&数据挖掘?

数据分析和数据挖掘联系和区别 联系:都是搞数据 区别:数据分析偏统计,可视化,出报表和报告,需要较强表达能力。数据挖掘偏算法,重模型,需要很深代码功底,要码代码,很多= =。...没有项目经验怎么办 应届生要啥项目经验,本科生就说说自己毕业论文,数模/ACM/阿里参赛经历或获奖经历,以及可能会有的实习经历。研究生就说实验室项目,负责工作,完成成果和发表论文。...怎么看岗位要求知道我工作内容 一个简单方法:所有数据分析类岗位要求里写要求会excel,PPT等都是统计员活!...所有数据分析类岗位要求里写要求会GA,pu,uv分析都是运营部门!所有数据挖掘岗位里写要求只有hadoop,spark,ETL都是数据仓库活!...以上是工作半年以来想到所有新入行的人可能会问问题,以及我自己踩过一些总结,不全面,也没什么调理,大家将就看吧。

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AI时代就业指南:机器学习工程师求职须知

我们来看一下机器学习是做什么,能解决什么问题。 首先我们来看机器学习一个类型,监督学习。 蓝色箭头部分是训练一个机器学习模型过程。首先有Input,包括原始数据和Labels。...Hypothesis目的是想要找到输入数据与输出数据关系。Loss是想要评估和量化假设好坏与否。而Optimization是想要使得Loss最小,找到合适模型。 机器学习工程师做什么?...可以把机器学习工程师工作分为以下几点: 机器学习实现和搭建各个公司机器学习架构。 搭建架构之后,维护该架构,包括在新数据局进来时,该架构速度、可靠性和性能。...实际上,机器学习工程师工作也取决于具体公司,不同公司对机器学习理解和应用不一样,因此他们机器学习工程师工作职责也会不一样。...犹记得在Google里100多人TensorFlow团队中,每一个参与开发该框架成员,都对于System Design非常精通。

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AI时代就业指南:数据挖掘工程师成长之路

今年3月份时,谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖围棋高手,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强项,人工智能诞生和普及需要一大批数据挖掘工程师。 那么在AI时代,如何才能掌握相关技能,成为企业需要数据挖掘人才呢?...对于有计算机编程基础初学者而言,Python是很好入门语言,很容易上手,同时又活跃社区支持,丰富工具包帮助我们完成想法。没有编程基础同学掌握R或者平台自带一些脚本语言也是不错选择。...特征选择对业务理解有一定要求,好特征工程会降低对算法和数据量依赖。 模型调优:所谓训练数据都是在这个环节处理,简单说就是通过迭代分析和参数优化使上述所建立特征工程是最优。...国外Kaggle和国内阿里天池比赛都是很好平台,你可以在上面获取真实数据和队友们一起学习和进行竞赛,尝试使用已经学过所有知识来完成这个比赛本身也是一件很有乐趣事情。

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AI时代就业指南:数学专业,你看不见前尘似锦

数学专业,在大众化眼光看来,毕业后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“香饽饽”,数学专业就业前景有你看不见“前途似锦”!...这个专业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核心能力 AI时代对数据科学人才要求是“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同学不要辜负大好时光,未来是大数据和AI时代,也是数据科学家时代,希望你们扎实学好基础知识,早日加入数据科学探索道路,成为顶尖数据科学人才! END.

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元宇宙时代的人才就业指南

就业市场“寒意”翻腾背景下,却出现了另一种不一样声音。...《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数字资产,再通过区块链技术等确权,形成巨大数字市场。”...在需要大量内容填充元宇宙时代里,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;第五是其他待确定基础技术,比如虚拟形象创建、金融体系、统一身份技术等。

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AI时代就业指南:Java 程序员如何转行做大数据?

随着大数据爆发,中国IT业内环境也将面临新一轮洗牌,不仅是企业,更是从业人员转型可遇而不可求机遇。...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状况,因此程序员们,你们春天到了!...如上,你已经知道,大数据有别于传统数据处理和数据分析,具体区别你可以看一下《小白也能理解大数据和数据分析》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,因为面对海量非结构化数据,你要从中挖掘出有价值东西,需要设计算法与编写程序去实现,而程序员最牛能力就是编写简洁高效代码,编码能力越强程序员越有可能成为优秀大数据工程师...但是大数据是一个更为宽广领域,具有跨界知识和能力的人才会更受企业青睐,为此你需要持续学习和努力。随着人工智能时代到来,大数据将迎来黄金发展10年,如果你已经做好准备,那么就立即开始行动吧!

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AI时代就业指南:大数据工程师到底应该会什么?

数据分析则是利用数据平台提供数据进行知识提取。数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同分类、预测预报系统。对应职位是数据分析师、数据挖掘工程师和数据科学家。对应技能为下图中绿色圈。...易得架构和无缝部署分析控制面板。 数据要求: 结构:大部分数据是结构化,并具有一个定义了数据模型。...,要注意不同数据将以不同速率进入系统。...基于上述我们对系统要求分析,我们可以设计大数据系统如下: 那么,如果要完成上面这样一个系统,需要掌握主要技能有哪些呢,为此我们给出一个通用学习路径,希望对你有用。...End 参考阅读: 大数据发展,伴随将是软件工程师渐退,算法工程师崛起 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

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AI时代就业指南:如何成为一名优秀算法工程师?

1、算法工程师是做什么? 广义上是指搞软件算法,也就是开发和应用软件算法实现工业控制和程序处理。...3、算法调整、参数调优:对于大部分算法,构建好模型、代码实现只是最初一步,更多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算法可以更加匹配你所分析数据,达到最优效果。...首先针对特定问题,选算法,算法一般都是现成,研究新算法是研究型算法工程师甚至是数学家事情,大部分情况下,你只是应用算法。...数据预处理:大多数情况下,数据并不是现成放在面前,数据可能是原始、底层,甚至是非结构化 特征工程 : 简单说就是筛选合适变量并进行处理; 模型评估:模型评估包含模型本身性能、模型稳定性、...【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

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AI时代就业指南:企业在招什么样大数据工程师?

所以,现在情况大部分是这样:一个创业公司哪怕只有十多人开发团队,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,我们还得进行深度数据挖掘,做到精准个性化推荐...就个人而言,其实感觉他说也挺有道理,不过我依然保持自己看法,只是两人看待事情角度有些不一样,我是从技术角度去解析这个情况,而他则更多从创业者角度试图去解释这个事情。无关对错!...行情确实是这样,大数据坑挖太大,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现象,各个行业,特别是传统IT行业从业人士,纷纷转入互联网,投身大数据。...不说大规模数据,就说传统数据挖掘,其实这块就国内情况来看,还是处于比较初级状态。...如果你预算瞄准是这个市场,那你也别玩虚,对口招聘吧。

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AI时代就业指南:普通程序员转行大数据十问十答

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状况,因此程序员们,你们春天到了!...普通程序员具体需要掌握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关键,而如今则是基于统计机器学习占据了主导地位。...最近火热深度学习正是机器学习中一个子项。目前可以说,学习AI主要是学习机器学习。...经过这个阶段以后,可以说是踏入AI领域门了。 坦白说,普通程序员转机器学习并不是一件轻松事情。机器学习却需要截然不同思维模式。“机器学习模型不是静态代码——你需要不断为其提供数据。”

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AI就业

看完上次AI泡沫破灭,入坑者何去何从》软文,不少同学问我关于AI就业怎么着手怎么看问题。那我就谈一下关于AI就业思路,给即将入坑或者准备入坑同学做个参考。...在AI领域中,我们大多数就业同学有一个误区,就是认为AI就等于“深度学习”,AI工程师就等于会深度学习。可是当他们听到别人戏称深度学习工程师是“调参工程师”以后就会变得心里非常矛盾。...在AI时代,作为一个好产品经理,想象力应该更丰富一些,他应该知道哪些事情原来是不能做但是现在有了AI就可以做了,做起来有多困难,做出来对于行业竞争对手竞争壁垒有没有有多大。...具体就业时候还是要切中其中一个方向做一些项目落地实战,这样出去说话才有底气。不要泛泛地什么都去一股脑地研究,那是要投入大量实践成本。...偏重AI岗位测试工程师什么样呢?我觉得应该这么回答:本身这个角色目的就是为了验证产品可用程度如何,除了人肉点击以外你能把自己测试过程高效地自动化地完成吗?如果能,那你就非常符合这个时代需求。

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拥抱 AI 时代:LangChain 框架快速入门指南

要安装 LangChain,请运行: Pip pip install langchain Conda conda install langchain -c conda-forge 更多详情,请查看我们安装指南...这控制语言模型输出内容,因此了解如何构造提示和不同提示策略至关重要。 输出解析器(Output Parsers):这些将来自LLM原始响应转换为更可行格式,从而可以轻松使用下游输出。...在本入门指南中,我们将分别介绍三个重要组件,即LLM、提示和LangChain。掌握这些概念将有助于您在使用和自定义LangChain应用程序时更加得心应手。...例如,您可以传入 temperature=0 以根据对象配置调整使用温度。在运行时传入任何值都将始终覆盖对象配置内容。...这是我们第一个链,理解这个简单链工作原理会很好地为使用更复杂链做准备。

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大数据时代就业转型必备技能!

4、Zookeeper ZooKeeper是一个分布式,开放源码分布式应用程序协调服务,是GoogleChubby一个开源实现,是Hadoop和Hbase重要组件。...它是一个为分布式应用提供一致性服务软件,提供功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。 5、R R语言已经成为了数据科学宠儿。...Kafka Kafka是一种高吞吐量分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模网站中所有动作流数据,通过Hadoop并行加载机制来统一线上和离线消息处理,通过集群来提供实时消息。 8....三、大数据开发就业方向 大数据作为一门基础科学,无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域,都有着核心技术和职位诉求,那么开发方向都有哪些对口工作职位呢?...在大数据行业内生存时间越久,其经验也会越得到肯定,这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁“老”专家原因。 面对如此光明而诱人前景,有远见的人,早已给自己安排了后路。

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2017年最火爆就业方向!——人工智能时代就业形势解析

随着人工智能时代悄然来临,全国各地掀起“机器换人”热潮。 然而,人工智能有哪些利弊?人工智能与就业之间存在何种关系?哪些行业将受到人工智能影响?...人工智能时代,政府如何采取措施实现就业市场平稳过渡?针对这些问题,“大就”带你解读人工智能时代。 利弊相较 提到人工智能,人们头脑中就会不自觉跳出一个词“双刃剑”。...在这里,“大就”就要提醒大家啦:时刻保持学习习惯,努力提高自己工作能力,才能在这个科技超前时代活出自己风景。 人工智能AND就业 人工智能对就业影响包括三个方面: 一是替代。...就业进行时 人工智能虽然仅仅是一个工具,但它将帮助人类超越自我极限,就像在工业革命时代蒸汽机,像信息时代计算机。下面所列举就是未来10年当中,最安全VS 最危险职业领域。...因为在这个专精领域,你也需要不断学习,要利用机器建立自己数据库,跟上时代潮流。

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AI大模型时代 ≠ 只有大模型AI时代

从这个规律来看,大语言模型(简称LLM)出现后虽然霸占了所有与AI相关关键词,吸引了所有人注意力,但这并不代表“LLM之前无AI”。...某芯片大厂就推出了一连串AI实战手册,分别锁定制造与能源、医药、金融、交通与物流,以及教育行业AI实践。...所以,AI不是只有大模型。AI大模型时代也 ≠ 只有大模型AI时代。 成熟AI,早就已经上岗了 或许你还不敢相信,现在哪怕小小快递背后,都已经有AI技术在加持了。...不过朋友,这还仅仅是AI加速千行百业一个案例,其实我们现在每天出行,同样也是充斥着AI“味道”。 例如AI视频分析技术,可以针对高速公路上路况做到实时地分析。...这便是英特尔在AI大模型时代“加速之道”了。 还会带来怎样变革? 纵观AI技术发展之路,不难发现英特尔在其中履行着一条非常清晰准则——用起来才是硬道理。

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