1.人工智能和数据科学的结合越来越紧密
2.机器学习继续成为大数据智能分析的技术核心
3.人工智能,大数据,云计算高度一体化的系统
4.大数据处理多样化模式并存融合,基于海量知识仍是主流智能模式
在这样的大环境下,很多学员都想要进入IT这样的行业,或进修相关技术,或转行进入这个热度极高的行业也是常态来源www.ganlv5.com。但是这样的情况下,究竟要如何入行,需要有更深的理解。这里上元IT的老师可以给一些建议:
1.零基础学习的学员尽量规避一些好高骛远的技术,例如人工智能,大数据,云计算等,这样的技术无论对学历还是基本技术经验,甚至是数学上的造诣要求都是相对较高的。如果初始学习就直奔人工智能等技术,可能会既花时间,有没有成效来自www.ganlv5.com。因此,Python等偏向人工智能的语言不是最好选项。
2.选择技术语言,要看清目前形势。在目前国内的环境下,Python等新兴语言的应用面还是相对较窄,达不到国外顶尖的技术水平赶.驴.网。因此,即使学习了相关技术也未必有用。对于入行来说,最大的目标是先就业,如果学习以后没有效果,那么学习的必要性就大大降低了。
3.学习的目标要明确,如果是科班出身,可以考虑先进入大行业后再考虑方向,如果非科班水平,就要选择主流技术了g~a~n~l~v~5~c~o~m。目前来说,学习难度较低的是Java,前端等方向,压力相对较小,且属于主流技术,就业难度不大。然后积累一定经验以后再从事更高技术难度的方向,比如大数据,云计算。Java本就是后端语言,大数据开源框架对Java的友好程度也跟高g~a~n~l~v~5~c~o~m。走这样的路,一步一个脚印,所以才更稳健。

