好的大数据应用型人才应该既懂得大数据，又懂得相应的产业知识（industry domain）。谈到数据科学人才培养，在这些年的实践中也总结了不少思考：“之前说要T字人才，一专多能，现在一专已经不够了，可能要两专甚至三专，这是社会发展的需求。类比当年发明显微镜的时候，其实给点时间，人类还是会找到如何和这么大量的数据相处的方式。”
人工智能和大数据有什么关系呢？如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。
与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以往传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它更为灵活的且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。
??但这一显著的优点也大大增加了的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，人们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待3天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了，高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。
下面来介绍一下关于大数据培训未来可从事哪些工作和工作前景：
大数据工作前景
随着人工智能的发展，在海量数据中挖掘有用信息并形成知识将成为可能，机器系统将逐步获得认知能力，这推动了认知计算的发展。认知计算是人工智能不断发展的产物，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉、机器学习、深度学习、机器人技术等。只要人们认识到大数据和分析学之间的紧密联系，就会发现认知计算和分析学一样，都是大数据分析不可或缺的，认知计算的重要性将越来越受到人们的认可。
可以预见，未来大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值。应该说，人工智能与大数据好似一对孪生兄弟，他们是相互成就的关系:人工智能系统需要大量数据来“喂养”，只有经过大量数据的训练，其智能化程度才能不断提高；反过来，机器智能的提升，极大地提高了数据分析效率，让我们对海量数据的分析变得可能。更进一步，大数据与人工智能结合起来，催生出一些新兴领域，为我们展示出全新的数字世界。
大数据工作方向
大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位？
Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，是大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等；
数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位有数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等；
大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。对应岗位有大数据运维工程师等。
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