【干货|行业】在信息化和科技爆炸的时代，这个飞速发展的行业需要怎样的人才？

在当今信息化和科技爆炸的时代，人工智能进入了飞速增长的阶段，在各商业领域中的应用得到不断拓展。然而对人工智能热潮是否能持续的疑问仍然存在，能否为企业带来如预期的真实价值将决定人工智能长期增长的可持续性。

尽管人工智能（AI）的发展仍处于商业化的早期，预期未来十年AI相关解决方案市场的复合增长率将保持在65%，并于2027年达到万亿美元。

在人工智能领域，开发人员需要什么技能？

数学

• 这取决于你想要在这个领域研究多深入。人工智能是一门不可知的语言。你的确需要知道关于数据和其他的一些技术。这包括数学，代数和算法的演算等，但其中的很多知识前人已经写好了。你需要懂得自然语言处理的人类思维过程, 包括上下文，意图以及如何链接实体。更深入地洞察人类思维过程。
• 有统计学的基础。数学专业的人员更容易成为软件程序员。在统计学方面拥有坚实的基础可以使你在人工智能或者机器学习领域有所造诣。软件开发者不能只是简单地把一个Python库应用于一个问题上。
• 计算机科学，数学，统计学，人工智能，深度学习，循环神经网络(RNN)。创建更高层次的抽象来将许多东西移植到机器上。
• 有统计学，数据建模，大数据的专业知识, 并精通一种或多种编程语言方面对于尝试进入AI领域的开发人员来说是一个良好的开端。
• 深入这个困难的领域并建立专长。了解数学和数据类型(数字和类别)。学习机器学习，算法，决策树和神经网络。
• 了解开源，Apache，谷歌，IBM，微软，R语言，Python等技术或者IT公司和它们的技术。

数据科学

• 有能力并乐意查看数据，了解数据，预测数据，对数据有共鸣，能够将数据图形化以达到一定的理解水平。只要求掌握一定程度的数学运算技巧, 并且这个要求还在不断降低。理解过度拟合的陷阱。这不是拖放式的机器学习, 人类可以给电脑更多的数据。将人类的洞察能力与编程输入结合起来。
• 问问你自己，你真正知道的有什么？数据能告诉自己什么？聪明的软件开发人员会在思维上加入对数据的感觉和预测来习得机器学习。
• 精通Python和Java。了解TensorFlow，Café和Torch等主流人工智能库。
• 能够从HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统)数据库中提取正确的数据。知道如何使用过滤器。能够融合和关联不同的feed。提高解析度。了解神经网络。精通数学。使用库不要求开发者如同以前一样知道很多知识。
• 他们需要会计算机科学，分析部署，摄取，ETL(Extract-Transform-Load, 数据仓库技术)，还有很多琐碎的知识。知道如何实现价值。了解业务问题。
• 在学习中使用其他算法，观摩其他客户或业务问题来解决问题。利用现有的算法。关注可用数据, 思考如何训练系统，如何提供最佳结果，提升训练级别, 组织开展编程马拉松。学习TensorFlow，Spark和R语言。
• 数据科学家需要从R语言，Scala和Python入手。如果从事机器学习算法研究，请依靠语言学团队的成员来确定如何针对机器学习进行数据预处理。

其他

• 后端开发人员需要知道机器学习和大量围绕人工智能的开源技术。
• 前端开发人员需要学习有关机器人和会话流程的知识。
• 人工智能领域的知识。人工智能不像Tableau。你需要知道对应的问题的正确解决方案。弄懂统计学。建立深层次的人工智能知识。

想进入人工智能领域工作？

扫码添加Mean Value求职顾问

根据个人背景独家定制求职规划

资深导师简历精修，辅导面试

帮助您顺利拿到工作offer

为您的求职保驾护航