展开

关键词

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”。 下图为商业分析研究领域和涉及问题: ? Q3、 这个岗位未来发展方向有哪些?职业发展路径是怎样? ; 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?

92870

AI时代就业指南:数据科学人才成长之路

小遍按:近日,首席数据官联盟发布《2017大数据企业排行版》中PPV课被列为国内领先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大数据技术社区,培训只是我们为大家提供服务之一。 附件是PPV课大数据社区创始人江海涛在安迪曼咨询举办《中国学习技术大会》上分享ppt,欢迎大家留言和我们交流相关的话题! ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

51760
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    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.

    57040

    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。

    1.5K80

    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。

    72260

    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。 机器学习工程师所需技能 ? 只要根据个人兴趣,找准一个方向切入进去,目前市面都会有大把工作机会。 以百度Job Description举例: ?

    53270

    AI时代就业指南:数据分析师成长之路

    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》沙龙活动嘉宾陈丹奕《数据分析成长之路》,查看活动回顾。 今日来分享数据分析意义,职业规划以及数据分析方法论和能力体系。整个分享过程一气呵成,特别在讲到数据分析师主要工具时候,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》全部内容,希望能帮到一些初入门或者还在观望状态小伙伴有一个清晰努力方向。若对您有帮助,请分享至朋友圈让更多人共享! END.

    64290

    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。

    61770

    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.

    1.5K100

    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。

    19620

    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!

    72080

    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

    43880

    AI时代就业指南:如何成为一名优秀算法工程师?

    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、 如果你看到了这里,就抓紧时间去完成自己小目标吧! 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

    1K80

    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。

    346100

    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。 我们推荐机器学习路线是这样,如下图: ? 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。”

    96850

    这是AI最好时代……

    先不纠结人工智能各种定义,目前学者们将AI分成强AI和弱AI。 目前AI几乎都是弱AI,当有明确可以量化优化目标时,可以通过机器学习实现逐步迭代接近优化目标,在很多这样领域,AI可以接近甚至超过了人类水平。 说完AI适合解决什么样问题后,再看看AI目前做不好什么。 不能把人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AI框架无法解决问题。 从AI概念提出到现在,AI发展基本都是量变,科学家们并没有跳出现在整体框架。 在各个弱AI领域,可以超过人类最好水平;在感知决策等方面,AI不如初生婴儿,所以现在一切以人类年龄宣称自己AI产品智能水平行为,都是耍流氓。

    40890

    AI就业面面观】如何选择适合自己舞台?

    校招季福利 《怎样成为一名优秀算法工程师》 《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》 《一句话总结常用机器学习算法》 第一份工作对于一个人职业生涯一生都至关重要,如何选择适合自己团队和岗位,做好自己规划以达到目标?在今天文章中,SIGAI将对AI方向校招选择进行分析,供各位需要同学参考。 机器视觉 机器视觉是人工智能应用最广方向,这一波深学习浪潮也起始于在机器视觉领域突破,人日常信息超过80%是通过视觉获取。同样AI领域公司中,机器视觉类公司也是最多。 智能硬件方向典型公司有: 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组件,类似于CPU对于PC时代地位。 [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]

    19650

    人工智能AI广泛应用与就业改变

    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广泛应用与就业关系呢? 但工业革命并未带来大规模长时间失业,因为旧行业在消失同时,也有新行业在产生,新行业产生必然会带来更多就业机会。 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。 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,下面说几段故事让你散散心吧! 7 结束语 关于“人工智能AI广泛应用与就业”这个话题,不要说凡人看法不一致,就是国内外专家学者论点论据也大相庭径。

    6310

    AI时代互联网走向

    无论是得到、喜马拉雅、知乎这些推出知识付费概念平台,都靠自己运营能力拉到了大量大V,也就是俗称KOL(key opinion leader),而得到罗振宇本身就是个知识大V,无非是把自己成功复制一下 如果说 Web 2.0 是对 Web 1.0降维打击,比如博客微博代替了门户,那么AI出现,又是一个升级过程。 能够用好这个工具公司就可以在未来升级,而用不好只能被革命,所以现在公司也很焦虑,到处去挖人工智能方面的专家,刚毕业相关专业学生一时间洛阳纸贵。 幸运是,周围已经看到不少在做人工智能基础设施和服务创业公司,大家只要保持敏锐度,了解AI场景,想想所在行业,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技术方案 福利:送给大家一个ppt,腾讯产品经理整理200页「人工智能时代产品经理」 ftp://91publish.com/pub/Books/

    294100

    冠状病毒时代AI

    在这些极端时期建立有弹性模型 对于面临这些快速变化企业来说,目前在生产中使用AI/ML模型是根据与当今情况截然不同数据进行训练。 当一个企业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系统,利用AI/ML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 检测你模型最敏感特征是否发生了巨大变化 ,请使用代理度量——可以预测和测量东西来确定模型性能 极端环境下生产ML模型最佳实践 在Arize AI,我们每天都在考虑生产环境中ML可观测性和弹性。 从我们在许多公司部署AI/ML模型背景来看,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模型性能。

    17330

    相关产品

    • 智能编辑

      智能编辑

      腾讯云视频AI智能编辑提供无需人工,即可快速生成智能集锦(类型包括王者荣耀、英雄联盟、足球、篮球、花样滑冰等集锦)的服务,并且支持新闻拆条、广告拆条、人脸拆条服务,同时可生成视频的分类标签、视频标签,辅助视频推荐,AI识别片头片尾大大提升了短视频内容制作的便捷性,为短视频生产和智能融媒体编辑记者提升工作效率。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券