数据挖掘与人工智能学习进阶指南

Posted 2021-04-27 大数据挖掘DT数据分析

据市场调研机构赛迪预计，2018年的人工智能市场将突破200亿元，更有专家预测，今年将是名副其实的人工智能元年。

2017 年的AI技术已经汇聚了大量资本，在国务院出台的《新一代人工智能发展规划》中，人工智能核心产业规模计划在2030年超过1万亿元。

随着 AI 技术的渗透，将会有越来越多的企业不得不重视人工智能带来的变革，据《人民日报海外版》报道，2017年中国人工智能人才缺口超过500万人。

互联网时代瞬息万变，不进则退，随着企业对AI技术的需求越来越迫切，缺乏人才是最大的矛盾点。

对当之无愧的时代风口——人工智能，你需要了解这几点。

数据挖掘和人工智能

大数据是生产力，数据挖掘则是人工智能的底层逻辑。

1.数据挖掘和人工智能的关系

大数据是现代人工智能发展的基础，依托于大数据的数据挖掘是人工智能的底层逻辑，而拥有数据挖掘技能数据科学家则是人工智能领域内不可或缺的顶尖人才。

数据科学家普遍掌握多重技能，数据挖掘只是其中之一。这些能力往往并非是闭门造车所得，而是在各种实战项目中积累经验。

2.岗位需求

数据分析领域的职位一般分为三种，数据分析师、数据科学家和数据工程师。三者需要掌握的技能各有区别，但起点是大同小异的。

不同岗位的差距会直观地从薪资中反应出来，一般来说，数据分析师约40万人民币年薪，而数据科学家的年薪则以80万起步。这些只是平均数据，有些互联网企业为了吸引人才，甚至开出了百万乃至千万的年薪。

一些学习的渠道

网络世界是开放的，关于数据挖掘和人工智能的学习，你总能找到很多渠道。

1.看专业书

关于人工智能的专业书籍并不少，一般是英文为主。各类书籍在业内的评价褒贬不一，翻译成中文后也难免晦涩之处。这种学习方法比较适合有一定专业基础，英文水平水平较好的人。

2.Coursera

作为全球性的线上学习平台，Coursera也有很多人工智能领域的专业课程，课程质量都很高。但这些课程一般都是英文授课，需要购买，比较适合英文水平好，有一定经济实力的学习者。

学习方式越多，就越是难以抉择。对于绝大多数学习者来说，大家最想要的学习路径是：能兼顾零基础入门和深度内容，能学到最前沿知识但没有语言障碍，能收获理论知识和实践项目经验。

放眼望去，只有基于项目实战的《实用数据挖掘与人工智能一月特训班》，以名师团队、精选项目和合理的课程安排，满足了这些苛刻的条件。

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