如何看待大数据、人工智能时代对于普通人产生的影响

 常见问题     |      2020-05-19 09:48

首先,从当前的社会发展趋势和技术发展趋势来看,大数据、物联网和人工智能等技术对于整个社会的影响会越来越大,在产业互联网的推动下,大数据、人工智能等一系列新技术将逐渐开始落地应用,工业互联网也将成为产业领域发展的新动能,这个过程也会全面促进各种互联网技术脱虚向实。

在大数据、人工智能等技术开始全面落地应用之后,这些新技术不仅会对个人信息进行收集、分析和应用,同时对于整个产业领域和社会资源都会进行管理,这是一个比较明显的发展趋势,简单的说就是“资源数字化”,资源数字化也是智能化的重要基础。

在资源数字化的过程中,不仅会重塑大量的产业领域,对于人们的生活、学习和工作方向也会逐渐产生巨大的影响,一方面资源数字化会打开新的价值空间,孵化出新的产业生态,同时资源数字化的过程,也会促使大量传统的工作岗位继续升级,提升岗位的附加值。当然,这个过程也会淘汰一部分知识结构陈旧的职场人,为掌握新技术的年轻人提供更多的发展机会。

在看待资源数字化这个问题时,有很多出发点,处在不同行业的人也会有不同的角度,作为一名科技工作者和教育工作者来说,更注重当前学生和职场人的知识结构升级,这不仅关系到产业结构升级能否顺利推进,同时也关系到大量职场人的职场发展。

从知识结构升级的角度来看,当前的职场人,不论是否处在IT(互联网)行业,学习一定的大数据、人工智能技术,对于未来的发展还是很有帮助的。既然大的社会发展趋势无法扭转,那么就应该积极拥抱新技术,从而抓住新技术所带来的新机遇。虽然当前消费互联网时代的用户增量红利已经逐渐结束了,但是大数据时代的红利期才刚刚开启,所以当前学习大数据相关技术也是顺应时代发展的选择。

对于当前的大学生来说,学习大数据技术有很多选择,由于大学生的学习时间相对比较多,所以可以根据自身的知识结构来制定学习计划。对于非计算机专业的大学生来说,学习大数据技术,可以按照三个阶段来制定学习计划,其一是学习计算机基础知识和编程语言;其二是学习数据库知识和统计学知识;其三是学习大数据平台知识。

对于当前的职场人来说,学习大数据技术要选择一个适合自己的学习方向,对于非IT(互联网)行业的职场人来说,在选择学习方向的时候,除了要考虑到自身的知识结构之外,还需要考虑到当前的岗位发展需求,结合具体的岗位升级需求也能够有一个更好的学习过程。对于大量的普通职场人来说,从数据分析开始学起就是比较不错的选择。

学习数据分析可以先从Python编程语言开始学起,然后在学习编程语言的过程中,同步学习一下统计学知识和数据库知识,如果数学基础比较好,还可以学习一下机器学习知识。机器学习不仅在数据分析领域有广泛的应用,也可以通过机器学习来入门人工智能技术体系。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!