朋友们，跟我来，一起抓住大数据时代的AI机遇

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了朋友们，跟我来，一起抓住大数据时代的AI机遇相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章大纲

21 世纪必将是大数据的时代，是智能信息处理的黄金时代。从无人驾驶汽车到智能语音助手，大数据和人工智能技术已经在我们的生活中掀起了一层层热浪，作为新时代的主要发展方向，未来的前景是不言而喻的。作为技术人员只有掌握他们才能让你立于不败之地：

  1. 以AI为中心的相关开发技术
  2. 基于大数据的机器学习开发技术

AI 相关技术伴随着2006年 计算机算力的膨胀开始，蓬勃发展至今。从传统机器学习到深度学习再到大力出奇迹的BERT , GPT 经历了一轮又一轮的热潮。专栏 ： 《自然语言处理实战入门》 针对AI开发技术皇冠上的明珠，带领大家一探究竟。

现代公司制度已有近百年，更是在近年来积累了大量数据。每个企业都将不可避免的面对堆积如山的海量数据，如何处理并从海量数据中挖掘信息，进行信息化转型，提升企业战斗力，是含金量极高的一门技艺。大数据技术为AI 技术提供了大量弹药，从上帝视角出发解读世界。《大数据机器学习实践探索》 专栏，带你从上帝视角，由浅入深，21天精通——大数据机器学习！！！

希望大家能够和我一起，快速实现算法工程师3个阶段的跃迁！

1.使用工具（Operating）
没有免费的午餐定理，掌握很多工具但也要承担相应的问题。真正的意义是洞察问题的数据先验，并把这个数据先验表达在模型中。

2.改造模型（Optimization）
根据具体问题的数据特点对模型进行改造，并采用合适的最优化算法。两方面的素养尤为重要：

2.1 深入了解机器学习的原理和组件【正则化，距离度量优劣，算法优缺点】
2.2 精通最优化算法，能够从时间、空间角度根据问题特点调整模型解决模型优化上的障碍

3.定义问题（Objective）
对实际问题进行量化进而优化，对新问题构造目标函数。
从项目的角度，能够具备以下两方面的素养：

3.1 能够定义清楚可量化的目标函数【准确、可解、优雅】
3.2 能够搭建一个对目标函数做线上A/B Test 的实验框架

1. 自然语言处理实战入门

随着人工智能的快速发展，自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。要想快速入门这些前沿技术总是存在着各种各样的困难，本教程力求为同学们对该领域整体概况有一个明晰的认识，并选择网络爬虫，汉语分词，可视化，文本分类等几个常见的应用领域和场景进行基于python语言的实战化入门介绍。

本教程力求帮助同学们对NLP领域整体概况有一个明晰的认识，并选择网络爬虫，汉语分词，可视化，文本分类等几个常见的应用领域和场景进行基于python语言的实战化入门介绍。

图文课程

地址：https://blog.csdn.net/wangyaninglm/category_9588229.html
总目录：https://season.blog.csdn.net/article/details/110520971

免费试读1： 自然语言处理（NLP）技术简介
免费试读2： NLP 前置技术 – python开发环境搭建
免费试读3： NLP 前置技术 – 正则表达式

视频课程

自然语言处理实战入门

2. 大数据处理实践探索

大数据处理与实践探索为AI 技术提供了大量弹药，从上帝视角出发解读世界。现代公司制度已有近百年，更是在近年来积累了大量数据。每个企业都将不可避免的面对堆积如山的海量数据，如何处理并从海量数据中挖掘信息，进行信息化转型，是含金量极高的一门技艺。

大数据机器学习涉及模块，开源组件众多，从架构设计，环境搭建，开发，测试，落地等，要求对应的技术人员具有的能力众多，因此该领域门槛够高，护城河够深！

本专栏是基于Python 的大数据处理实践探索案例，力图将大数据与机器学习相结合产生新的实践落地思路。 大数据相关博文多是基于java 、Scala ，而本专栏基于python 将大数据开发与数据分析相结合。并在实践内容上给出指导与案例分析，同时面试高频题，希望能够在找工作上帮助大家。

系列文章针对大数据处理这各类典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件从基本的数据导入导出做起，如：
oracle使用数据泵impdp进行导入操作。aws使用awscli进行上传下载操作。到数据探索性分析，特征工程，可视化，输出给大家大数据领域全周期学习路径与资料。

地址：https://blog.csdn.net/wangyaninglm/category_9285045.html

总目录：https://season.blog.csdn.net/article/details/113713219

免费试看1： 《基于大数据的机器学习最佳实践》 ---- 总览
免费试看2： 统一数据接入实践分享
免费试看3： 机器学习项目到底怎么做？ 站在巨人的肩膀上！-----资料分享

3. 大数据+AI 赋能行业，助力企业数字化转型最佳实践案例

AI 相关技术伴随着2006年 计算机算力的膨胀开始，蓬勃发展至今。从传统机器学习到深度学习再到大力出奇迹的BERT , GPT 经历了一轮又一轮的热潮。

现代公司制度已有近百年，更是在近年来积累了大量数据。每个企业都将不可避免的面对堆积如山的海量数据，如何处理并从海量数据中挖掘信息，进行信息化转型，提升企业战斗力，是含金量极高的一门技艺。

大数据技术为AI 技术提供了大量弹药，从上帝视角出发解读世界。本专栏，带你从上帝视角，由浅入深，
对上述两类技术的最佳结合点，在行业产生爆炸式的推动效应案例进行浅析。
如传统行业的数字化转型，电商推荐，金融反欺诈，人工智能医疗器械的研发。给大家讲讲AI 在最有代表性、难度最高的经典落地案例！

地址：https://blog.csdn.net/wangyaninglm/category_11244910.html
总目录：https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/119192815

4. 大数据AI系统解决方案与技术架构

大数据AI系统解决方案与技术架构针对日益场景的机器学习系统从设计模式、解决方案，逻辑架构出发给出最终落地实现的技术架构与深入思考。

技术架构----Technical architecture，architecture 一词来源于建筑，在我们计算机领域也被称为架构。一个优秀的工程师，职业生涯发展必将面临管理或者技术道路的两方向选择。技术道路的顶尖职位就是技术架构师或者带头人的角色。

地址：https://blog.csdn.net/wangyaninglm/category_11336557.html

总目录：https://season.blog.csdn.net/article/details/120271463

5. 童叟无欺 – 你值得拥有

21 世纪什么最值钱？人才！什么样的人才更值钱，懂大数据+AI 算法的人最值钱！我希望能够通过我自己的学习路径，资料的分享，和伙计们共同成长，降低学习成本提升学习效率，尽早迈入职业成长的快车道！

目前上述合集：

  1. 《自然语言处理实战入门》
  2. 《大数据学习实践探索》
  3. 《基于大数据+AI赋能传统行业经典落地案例浅析》

上述3个专栏近160篇内容持续更新中，有需要的同学，或者推荐别人订阅的同学，可以凭订阅截图，找我领取返现、相关资料、或者对应的问题探讨。

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6. 心路历程 – 那些年我写过的总结

10年IT路，我从大约10年左右开始写年终总结，那时候的文章太矫情，而且透露出与年龄不相符的沉闷，一路走来，我改变了很多，但有一点没有改变，那就是前进的动力。通过我的职业生涯发展与总结，希望能够给你带来些启示：

2013年年中的关键词：生活

2013年年底的关键词：温和的坚持，并且傻笑

2014年年中的关键词：世间的事大抵如此

2015年年中的关键词：earning my living，burning my soul

2015年的关键词：少说多做

2016年中的关键词：毕业

2016年的关键词：努力，奋斗

2017年中的关键词：让我们一起为梦想窒息！

同期工作一年后对考研的回顾：

2017年底的关键词：不断前进，永不回头

2018年农历新年：只要思想不滑坡，办法总比困难多！

2018年 研究所离职：费解

2018年 年中：人生大事

2018年底：成为一名优秀的程序员

2019年：视线所及只剩生活

2020年：谈投资

2021年：创业三部曲

2021年中：IT 生涯初探与工作经验分享

2021年末：在技术道路上继续精进

2022年：认清世界的逻辑

以上内容纯属巧合，如有雷同，我也没有办法

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