机器学习岗位需求量大吗

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• ⒈机器专业好还是工智能专业好？
• ⒉为什么今年AI大爆发，学AI的就业反而差了？
• ⒊大数据需要什么学历才可以学。 ？

⒈机器专业好还是工智能专业好？

机专业和工智能专业都是与新兴技术相关的域，在就业场上都有很好的前景。 选择哪个专业更好取决于个的兴趣、技能和就业目标。

机器专业主要涉及机械、电子、控、计算机等多个学科，培养学生具备设计、开发、造和应用机器的能力。 机器技术在造业、医疗保健、农业等域有广泛应用，因此机器专业的就业前景相对较好。
工智能专业主要涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等域，培养学生具备开发和应用工智能技术的能力。

工智能技术正在各个行业快速发展，广泛应用于智能语音助手、自动驾驶、智能医疗等域，工智能专业的就业前景也非常好。

综合来看，机器专业注重硬件技术和机械设计，适合对机器技术本身感兴趣，想要从事机器研发和造的；而工智能专业注重软件算法和应用，适合对工智能技术和数据掘感兴趣，想要从事工智能算法开发和应用的。 两个专业都有自己的优势，具体选择需要考虑个兴趣和职业发展方向。

⒉为什么今年AI大爆发，学AI的就业反而差了？

你好，虽然AI域在过去几年中出现了爆发式增，但就业场的情况可能会因多种因素而出现差异。 以下是一些可能解释为什么一些本科学AI的毕业生就业情况相对较差的原因：今年AI行业的发展与工智能带来的就业前景相互独立，而且工智能并没有完全取代力资源。 1.COVID-19情的影响：今年受新冠情的影响，导致全球经济陷入衰退，大量公司员减少，给就业场造成较大的影响，包括AI行业的工作岗位。 因此，AI行业的就业场暂时相对疲软。 2.需求端不足：AI技术的使用需要技术与业务的衔接。 在很多行业中，由于缺乏相关的AI应用经验的从业者，使得很多企业更倾向于招聘有经验的AI专业士。 这种需求与现阶段毕业生的就业状况之间的不匹配也会造成一定的就业压力。 3.AI才结构不合理：AI行业才分为算法开发和部署、程部署和商业产品等多个方向。 当前场中，算法开发岗位虽然需求较多，但是同时也较难招到具备训练的深度学习能力及良好的计算机科学和数学基础的高技能才。 而其他的议程岗位相对较多，竞争也相应烈。 这可能导致学AI的毕业生就业难度相对较大。 4.AI技术的辅助性：AI技术的发展主要的目的是提供智能决策与数据分析的助性支，无法完全代替力资源的工作。 因此，虽然工智能技术将在许多域创造就业机会，但是也给很多职业带来了重大的变革与挑战。 综上所述，虽然工智能代表着未来科技的发展方向，但是学AI的就业并不一定会较好。 原因主要得益于当前的场状况和需求方面与工智能技术的辅助性并不意味着能够直接取代工作。 但是，未来仍将有更多的AI岗位出现，因此，学AI后将掌握与未来有关的技能并按照自己的兴趣和擅选择具备较高技术门槛的岗位，像算法和相关AI工具的开发，很可能会在未来获得更好的职业机会。

祝一切顺利。

⒊大数据需要什么学历才可以学。 ？

本科学历
从企业方面来说，大数据才大致可以分为产品和场分析、安全和风险分析以及商业智能三大域。 产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的域。 在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏网络入或抓住网络。
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业才的需求越来越旺盛。 ETL开发者与不同的数据来源和组织交道，从不同的源抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集中，成为联机分析处理、数据掘的基础。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。 ETL才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。 随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将续增。 如今具备Hadoop框架经验的技术员是抢手的大数据才。
三、可化（前端展现）工具开发
海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
可化开发就是在可开发工具提供的图形用户界面上，通过作界面元素，由可开发工具自动生成应用软件。 还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可化组件库为开发员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
过去，数据可化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新发了主数据管理的热潮。 充分开发利用企业数据并支决策需要非常专业的技能。 信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。 信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策定过程提供支的所有类型数据的战略集合。 它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支的目的而创建。 为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监时间、成本、质量和控。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。 联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
OLAP联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。