人工智能與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)炙手可熱，那么人工智能與大數(shù)據(jù)人才的待遇如何呢？這一點(diǎn)其實(shí)不用多說，只要大家時(shí)常關(guān)注一些獵頭QQ群的狀態(tài)，directadmin漢化 虛擬主機(jī)，或者獵頭朋友的簽名檔內(nèi)容，再或者干脆到“獵聘網(wǎng)”、“前程無憂”等專業(yè)的人才中介網(wǎng)站去看看就會(huì)了然于胸-30萬年薪找不到人，40萬年薪找不到人，50萬、60萬還是找不到人，一時(shí)間可謂洛陽紙貴，似乎市場(chǎng)上的人工智能與大數(shù)據(jù)人才是“一將難求”。

二這也從一個(gè)側(cè)面說明，很多公司愿意花這么多薪水雇傭一位人工智能人才，不管他的頭銜是人工智能與大數(shù)據(jù)科學(xué)家，還是人工智能大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，抑或是人工智能與大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，很顯然這些公司都是把人工智能與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展作為自己的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略的重要組成部分來看待。

目前隨著全球科技變革深入推進(jìn)，大數(shù)據(jù)和人工智能已然從高度技術(shù)化與學(xué)術(shù)化的頻率中逐步向外延伸了，開始形成萬物互聯(lián)、萬物智能的智能化新時(shí)代了。從目前市場(chǎng)上的人才需求觀點(diǎn)來看，人工智能大數(shù)據(jù)人才大致可以分為以下3個(gè)方向。

(1)偏重基建與架構(gòu)的AI“大數(shù)據(jù)架構(gòu)”方向。

(2)偏重建模與分析的AI“大數(shù)據(jù)分析”方向。

(3)偏重應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的AI“大數(shù)據(jù)開發(fā)”方向。

當(dāng)然，香港服務(wù)器租用，也有理想主義者會(huì)認(rèn)為能來個(gè)三合一的人才就更好了，但是知識(shí)寬度和知識(shí)深度本身就是一組矛盾，畢竟對(duì)于有限的學(xué)習(xí)時(shí)間和精力，能夠在一方面做到運(yùn)用自如已屬不易。

大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)架構(gòu)方向的人才更多注重的是Hadoop、Spark、Storm等大數(shù)據(jù)框架的實(shí)現(xiàn)原理、部署、調(diào)優(yōu)和穩(wěn)定性問題，以及它們與Flume、Kafka等數(shù)據(jù)流工具以及可視化工具的結(jié)合技巧，再有就是一些工具的商業(yè)應(yīng)用問題，如Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。能夠?qū)⑦@些概念理解清楚，并能夠用辯證的技術(shù)觀點(diǎn)進(jìn)行組合使用，達(dá)到軟／硬件資源利用的最大化，服務(wù)提供的穩(wěn)定化，這是大數(shù)據(jù)架構(gòu)人才的目標(biāo)。

怎么入手呢？ 以下是大數(shù)據(jù)架構(gòu)方向研究的主要方面。

(1)架構(gòu)理論：關(guān)鍵詞有高并發(fā)、高可用、并行計(jì)算、MapReduce、Spark等。

(2)數(shù)據(jù)流應(yīng)用：關(guān)鍵詞有Flume、Fluentd、Kafka、ZMQ等。

(3)存儲(chǔ)應(yīng)用：關(guān)鍵詞有HDFS、Ceph等。

(4)軟件應(yīng)用：關(guān)鍵詞有Hive、HBase、Cassandra、PrestoDB等。

(5)可視化應(yīng)用，關(guān)鍵詞有HightCharts、ECharts、D3、HTML5、CSS3等。

人工智能與大數(shù)據(jù)這些普通百姓感到陌生和遙遠(yuǎn)的科技名詞，如今正大踏步地走入人們的尋常生活了。

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