人工智能與大數據產業炙手可熱，那么人工智能與大數據人才的待遇如何呢？這一點其實不用多說，只要大家時常關注一些獵頭QQ群的狀態，directadmin漢化 虛擬主機，或者獵頭朋友的簽名檔內容，再或者干脆到“獵聘網”、“前程無憂”等專業的人才中介網站去看看就會了然于胸-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，一時間可謂洛陽紙貴，似乎市場上的人工智能與大數據人才是“一將難求”。
二這也從一個側面說明，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據科學家，還是人工智能大數據架構師，抑或是人工智能與大數據產品經理，很顯然這些公司都是把人工智能與大數據產業發展作為自己的經營戰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，大數據和人工智能已然從高度技術化與學術化的頻率中逐步向外延伸了，開始形成萬物互聯、萬物智能的智能化新時代了。從目前市場上的人才需求觀點來看，人工智能大數據人才大致可以分為以下3個方向。
當然，香港服務器租用，也有理想主義者會認為能來個三合一的人才就更好了，但是知識寬度和知識深度本身就是一組矛盾，畢竟對于有限的學習時間和精力，能夠在一方面做到運用自如已屬不易。
大數據與機器學習
大數據架構方向的人才更多注重的是Hadoop、Spark、Storm等大數據框架的實現原理、部署、調優和穩定性問題，以及它們與Flume、Kafka等數據流工具以及可視化工具的結合技巧，再有就是一些工具的商業應用問題，如Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。能夠將這些概念理解清楚，并能夠用辯證的技術觀點進行組合使用，達到軟／硬件資源利用的最大化，服務提供的穩定化，這是大數據架構人才的目標。
(1)架構理論：關鍵詞有高并發、高可用、并行計算、MapReduce、Spark等。
(2)數據流應用：關鍵詞有Flume、Fluentd、Kafka、ZMQ等。
(3)存儲應用：關鍵詞有HDFS、Ceph等。
(4)軟件應用：關鍵詞有Hive、HBase、Cassandra、PrestoDB等。
(5)可視化應用，關鍵詞有HightCharts、ECharts、D3、HTML5、CSS3等。
人工智能與大數據這些普通百姓感到陌生和遙遠的科技名詞，如今正大踏步地走入人們的尋常生活了。
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