首先，從當前的社會發展趨勢和技術發展趨勢來看，大資料、物聯網和人工智慧等技術對於整個社會的影響會越來越大，在產業網際網路的推動下，大資料、人工智慧等一系列新技術將逐漸開始落地應用，工業網際網路也將成為產業領域發展的新動能，這個過程也會全面促進各種網際網路技術脫虛向實。
在大資料、人工智慧等技術開始全面落地應用之後，這些新技術不僅會對個人資訊進行收集、分析和應用，同時對於整個產業領域和社會資源都會進行管理，這是乙個比較明顯的發展趨勢，簡單的說就是「資源數位化」，資源數位化也是智慧型化的重要基礎。
在資源數位化的過程中，不僅會重塑大量的產業領域，對於人們的生活、學習和工作方向也會逐漸產生巨大的影響，一方面資源數位化會開啟新的價值空間，孵化出新的產業生態，同時資源數位化的過程，也會促使大量傳統的工作崗位繼續公升級，提公升崗位的附加值。當然，這個過程也會淘汰一部分知識結構陳舊的職場人，為掌握新技術的年輕人提供更多的發展機會。
在看待資源數位化這個問題時，有很多出發點，處在不同行業的人也會有不同的角度，作為一名科技工作者和教育工作者來說，更注重當前學生和職場人的知識結構公升級，這不僅關係到產業結構公升級能否順利推進，同時也關係到大量職場人的職場發展。
從知識結構公升級的角度來看，當前的職場人，不論是否處在it（網際網路）行業，學習一定的大資料、人工智慧技術，對於未來的發展還是很有幫助的。既然大的社會發展趨勢無法扭轉，那麼就應該積極擁抱新技術，從而抓住新技術所帶來的新機遇。雖然當前消費網際網路時代的使用者增量紅利已經逐漸結束了，但是大資料時代的紅利期才剛剛開啟，所以當前學習大資料相關技術也是順應時代發展的選擇。
對於當前的大學生來說，學習大資料技術有很多選擇，由於大學生的學習時間相對比較多，所以可以根據自身的知識結構來制定學習計畫。對於非計算機專業的大學生來說，學習大資料技術，可以按照三個階段來制定學習計畫，其一是學習計算機基礎知識和程式語言；其二是學習資料庫知識和統計學知識；其三是學習大資料平台知識。
對於當前的職場人來說，學習大資料技術要選擇乙個適合自己的學習方向，對於非it（網際網路）行業的職場人來說，在選擇學習方向的時候，除了要考慮到自身的知識結構之外，還需要考慮到當前的崗位發展需求，結合具體的崗位公升級需求也能夠有乙個更好的學習過程。對於大量的普通職場人來說，從資料分析開始學起就是比較不錯的選擇。
學習資料分析可以先從python程式語言開始學起，然後在學習程式語言的過程中，同步學習一下統計學知識和資料庫知識，如果數學基礎比較好，還可以學習一下機器學習知識。機器學習不僅在資料分析領域有廣泛的應用，也可以通過機器學習來入門人工智慧技術體系。
我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大資料和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如何看待人工智慧的現狀
人工智慧發展到現在已經經歷過了幾十年。在這幾十年裡，人工智慧的成果初現。雖然說現在的人工智慧看起來十分強悍，但是人工智慧還是存在一定的侷限性。那麼關於人工智慧現狀是什麼樣的呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。1.深度學習和機器學習推動人工智慧 最近人們對人工智慧的興奮很大程度上來自於深度學習領域的...
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人工智慧與大資料
現在，沒有什麼流行詞比大資料和人工智慧更常見了。無數的分析家向我們保證，將從根本上重塑我們的日常生活。事實上，對於圍繞人工智慧和大資料的所有討論，很少有人提到這兩種新興技術的融合，尤其是在解釋人工智慧為什麼迫切需要大資料以取得成功的時候。這是人工智慧和大資料操作之間的秘密聯絡，以及這兩種新興趨勢將如...