数据分析师资格证书 - 物联网之回看2016人工智能元年:风云再起 泡沫隐现
凌雪 2018-10-29 来源 :网络 阅读 662 评论 0

摘要:随着技术的发展,基础的数据平台会越来越多,数据分析师不太可能全部学会,更不要说精通。那么,一个业务逻辑,数据(业务)分析师如何让技术团队看懂、翻译自己的工作,就非常有讲究了。但是非要让别人看懂、翻译吗?我们数据分析师团队,能不能直接操作大数据平台呢?

本文将带你了解物联网之回看2016人工智能元年:风云再起 泡沫隐现,希望本文对大家学物联网有所帮助。


  2016年“人工智能”取代了去年流行的“大数据”,掀起一股猛烈的潮流。从科技巨头的战略目录,延伸到如雨后春笋般出现的创业公司,人人都爱上了“人工智能”。不过,任何一个行业或产业在取得突破性进展的同时都免不了前期的泡沫环绕。人工智能领域的泡沫,在资本、技术、商业等方面正逐一显露。
   
      1.资本泡沫:“风险投资”对“人工智能”的殷切追求
   
      有人说:“人工智能就像一列火车,你苦苦期盼,它终于来了。然后它呼啸而过,把你抛在身后。”事实上,了解该领域的人都应该知道,人工智能尚处于产业化应用初期,行业的爆发尚须时间积累。但资本市场俨然按捺不住,迫切的想要投出下一家“独角兽”。
   
        有风投数据显示,截至2016年第三季度,全球人工智能创业公司数量已有1287家,其中585家获得投资,投资金额总计达到500亿人民币;中国人工智能创业公司为235家,其中65家获得投资,投资金额共计29亿人民币。人工智能似乎迎来了最好的创业时代。但是,越到这个时候,创业者越要谨慎。因为光鲜数字的背后,容易被忽视的是:2011-2015的五年间,全球有超过65%的融资发生在种子/天使轮或A轮,D轮及以后的融资仅有20家。
   
      资本的青睐加速了产业发展,也加速了产业泡沫。
   
      2.技术泡沫:不甘踏实做产品,就去高调炒噱头
   
        智能产品和服务能否切中用户痛点,取决于人工智能技术在产品背后能够给予了多大支撑。当前市场容易呈现“产品热需求冷”的局面,究其原因在于所谓的智能产品多是“伪智能”,仅仅把功能性的电子产品加上联网和搜索的功能,再冠以机器学习或大数据的名义拿出来售卖,例如以手环为代表的可穿戴设备、以智能机顶盒为代表的智能家居……其寿命可想而知。
   
        真正杀手级的智能产品和服务是建立在强大的人工智能技术支撑下的。而技术的突破,离不开人才的储备。早前,谷歌、微软、IBM、Facebook等企业,就已经开始凭借自身优势,积极布局整个人工智能领域。这些企业或通过加大研发投入力度、招募高端人才、建设实验室等方式加快关键技术研发,或通过收购等方式吸收优秀的人工智能中小企业来提升整体竞争力。技术的积累不是一朝一夕,缺乏核心技术的高调炒作,只够溅起一些水花。
   
      3.商业泡沫:商业创新是旗号,成功融资是王道
   
        资本和创业者一拥而上,无非是看好人工智能未来的商业化。尽管我们已经能在市面上看到无人驾驶技术、自然语言处理技术、语音识别与图像识别技术等进入商业化应用的案例,但正如360周鸿祎提到人工智能的时候说,“今天再出来做一个公司,你要不说自己是用深度学习、人工智能,你都不好意思出来混。就跟前两年,你要不说自己是O2O,都不好意思去融资一样,我觉得这个有泡沫的成分。”
   
        事实上,在技术都不成熟的阶段,很多公司根本不具备利用人工智能进行商业模式创新的实力。可以说,从1956年人工智能之父马文·明斯基提出“人工智能”的概念至今,已整整过去60年,但这场商业化的浪潮迟迟未至。
   
        回看人工智能元年,巨头纷纷布局,初创公司不断入场,各式各样的业务被打上人工智能的标签,呈现一派欣欣向荣之景。但可以预见的是,距离人工智能技术改变日常生活还需要一段时间,这之中免不了泡沫的涌现与破裂……
     
     
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识,希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容,请关注职坐标人工智能之物联网频道!

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数据分析师资格证书

随着技术的发展,基础的数据平台会越来越多,数据分析师不太可能全部学会,更不要说精通。那么,一个业务逻辑,数据(业务)分析师如何让技术团队看懂、翻译自己的工作,就非常有讲究了。但是非要让别人看懂、翻译吗?我们数据分析师团队,能不能直接操作大数据平台呢?

作为一个技术人员,我曾经以为数据分析师只要会写SQL,就可以做数据分析,但是随着工作年限的提高,我发现,做好数据分析的难度远高于我的想象。我从互联网上查找了一些关于“数据(商业)分析师技能要求”的文章,发现要想当好数据(商业)分析师,需要具备的能力可能远远超出技术人员的想象(如下图所示)

基本所有企业一旦有了数字化的意识,便开始招兵买马,采购数据仓库来进行数据的存储、聘请数据分析师来进行数据分析。同时我们也发现,基本每个企业在「业务-分析师-数据研发」这条链路的协作上,都会遇到需求堵塞、效率低下的问题。

数据质量是数据分析、数据科学、甚至是AI的基础,为什么提高不了数据质量?假设先排除搜集端的问题,后续数据清洗是一个非常重要的工作。普遍情况是,工程师不懂业务、分析师普遍不懂技术,两个团队又容易陷入到第二个陷阱中。

业务向分析师提出数据分析需求,比如效果评估、趋势预测、异常诊断等分析师根据业务需求,整理分析思路,梳理数据指标,提供数据报告和业务策略,基于数据的完备性、可用性向数据产品提出数据需求数据产品梳理数据指标,抽象业务流程,设计最终产品,并向数据开发提需求数据开发根据产品需求,完成数仓建设以及实体表开发,最终交付分析师使用分析师在数仓基础上向业务提供数据报告和决策建议,完成整个分析链路

回到问题的起点,如果大部分场景分析师可以独立完成整个过程,效率是否会提高很多?面向分析师的工作场景,一款体量轻,应用简单,操作便捷的工具是产品必然要求。这个工具可以赋能分析师独立完成大部分数据整理工作,缩短流程、提高效率。推而广之,甚至业务同学可以自己完成数据分析,得出有价值的业务结论。

此外,交给他们有意义的任务。Kushner说:“没有哪个数据分析师希望自己作为团队一员却无法给整体业务带来任何影响,也就是说,要选择有影响力的项目。这说起来容易做起来却很难,但这对于建立一支可靠的数据分析师团队来说,是至关重要的。”

本规程适用于甲级项目数据分析师培训,甲级项目数据分析师资格证书将由培训单位根据培训的需要、项目情况和当地培训业务成本与费用的累积而定制。

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