独家揭秘！2018最值得学习的编程语言是？

随着互联网产业快速发展，IT行业在2018年势必会迎来新一轮的发展高潮。人工智能、无人驾驶将会从PPT里走向人们的生活中。对于那些徘徊在软件世界门前的人，哪些技术更具有行业前沿性、哪些职业更具有发展空间、哪些课程更具有学习性价比、今天我们就在这里为您独家分析。

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人工智能持续发力，所需人才更为尖端

人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，要进入人工智能行业需要具备：

一定的基础数学知识：如线性代数、概率论、统计学、图论、离散数学，数值分析等数学理论

基础的计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库

掌握一门编程工具：如C/C++、Python、Java任何一种

掌握经典机器学习理论和算法：如回归算法、决策树学习、聚类算法、人工神经网络算法、深度学习算法等

选好人工智能方向：比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就

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无人驾驶将分级别应用于成车，汽车电子技术人才需求将破新高

无人驾驶技术是一个非常宽泛的概念，它包含了很多汽车辅助技术，按照这些技术让汽车达到无人驾驶的程度。目前无人驾驶技术随着技术发展，很多功能都已经开发出来。常用技术包括：

道路检测、障碍物检测、地图创建、行为规划、路径规划和车辆控制、自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等。

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大数据热度不会衰退，将有更多企业进入大数据领域

大数据是未来人工智能的基础，它与物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链、语音识别、AI、数字汇流这些科技发展息息相关，相辅相成。所以大数据的热潮不会消退。

大数据价值可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。

数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式。

数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模，提取有用信息并形成结论，进而辅助人们决策的过程。

数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务，其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。

当前互联网高速发展，社会正在迈入智能时代，使得市场需要这样一个手段，来对不同行业的数据进行服务、分析和探索。有市场自然就有发展，所以大数据人才也水涨船高。数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向，都是当今社会炙手可热的职位。