大數據屬新興領域，專業人才匱乏，高端人才更是企業的爭搶對象。踏入大數據領域的我們，高端的AI技術更是我們所需要了解的，而作為初入者，如何追趕大數據AI熱潮?怎樣去做，才能更加佔據優勢?
問：大數據屬新興領域，專業人才匱乏，高端人才更是企業的爭搶對象。踏入大數據領域的我們，高端的AI技術更是我們所需要了解的，而作為初入者，如何追趕大數據AI熱潮?怎樣去做，才能更加佔據優勢?
A：
在這大數據時代裡，我們也必須跟上大數據的腳步，而相對於初入者以及初學者，當然得去知曉，然後深入瞭解，學習相關知識，瞭解大數據商業領域。那就去了解以下幾點：
首先，知曉大數據&AI
大數據&AI平臺是企業級大數據集成、存儲、查詢、分析以及人工智能統一基礎平臺，為企業快速構建海量數據信息處理系統。通過實時和非實時的分析和挖掘，幫助企業從海量數據信息中獲取到真正的價值，及時洞察機會、預防風險。提供文字識別、圖像識別、語音識別等基礎AI平臺，提供智能物流、OCR等能力，使企業更智能。
其次，大數據和AI技術之間的聯繫和區別
兩者之間的聯繫密不可分，可由以下圖清晰可見：
大數據層主要分為數據採集、數據存儲及數據訪問：
1.數據採集:
主要通過各類傳感器以及攝像頭、話筒等多種手段來採集各種數據。
2.數據存儲:
主要是將採集數據存儲到數據庫中。大數據的存儲方式與傳統的數據存儲有很大不同。
3:數據訪問:
主要解決如何讓AI技術層能夠快速的獲取所需數據。該層是大數據技術與AI技術的重要承接層，其最核心的技術為負載均衡。
AI技術層：分為基礎算法、AI算法、AI框架和AI技術，目的是獲取數據之後，利用人工智能的算法和技術對數據進行分析。
1.基礎算法層:
基礎算法層主要包含高等數學、矩陣分析、數值分析、概率統計分析等，是AI算法的奠基層。而AI算法來自於基礎算法的支撐。
2.AI算法層：
AI算法層是在基礎算法層之上構建的解決人類問題的人工智能算法層。人類遇到的問題通常是由單一問題合併組成的複雜問題，解決問題的路徑為將複雜問題拆解成多個單一問題後逐一進行解決，AI算法層即解決單一問題的通用方法層。
3.AI框架層
AI框架主要是對AI算法層的單個算法進行重新封裝，它定義了很多類、方法、接口，使用者只需要調整相關參數即可實現算法，而不需要將算法完全實現出來，這樣節省了大量的時間，使得應用算法來解決問題的AI研發人員更加專注於解決問題本身。
4.AI技術層:
AI技術層主要是針對利用AI算法解決專業領域問題而提出的專用方法和算法。這種算法不具有通用性，是為解決某個領域的問題而定製研發的方法。
最後的最後，當然是作為我們初入者以及初學者，去搜索大量資料學習，真正的瞭解它，以下大數據學習框架：
以下是推薦書籍：
《大數據人工智能深度學習實戰應用技術》
《大數據生態組件開發天貓雙11大屏實時交易架構》
《大數據核心技術精準推薦》
《海量數據存儲處理技術》
《電影《前任3》電影評價海量數據採集與實時分析 》
《使用MapReduce進行求和，結合WordCount例子數據處理流程》
《Scala語言基礎，Scala語言的函數式編程，高階函數示例》
《MapReduce的Shuffle過程，Spark的體系結構，不對稱加密》
《利用大數據感知QQ上下線動態系統》
學好相關技術知識，我們的腳步才可趕上如今的大數據熱潮!
B：大數據與 AI 的結合將會推動很多行業的驚人創新。
個人認為要趕上大數據AI熱潮，一是我們要把自己置於大數據其中，對之感興趣，多方面瞭解其原理知識以及各方面技術，這些都是必不可少的。二是瞭解現如今的的大數據領域，用來做什麼，怎樣去做，這些領域都會遇到什麼問題，分析以及解決。三是具有相關技術，能讓我們去更深入瞭解，去提出更多方案，提出更多數據研發。
最近幾年，大數據的成功不在於實現技術的某一方面，而是需要把一連串的技術、人和流程糅合到一起。你得捕捉數據、存儲數據、清洗數據、查詢數據、分析數據並對數據進行可視化。這些工作一部分可以由產品來完成，而有的則需要人來做。一切都需要無縫集成起來。最後，要想讓所有這一切發揮作用，整個公司從上到下都需要樹立以數據驅動的文化。
個人認為做到這些才會佔據一定的優勢。
C：大數據與AI的結合，可以說是近些年發展腳步中的領先之一，在未來都有很大的發展前景，近些年大數據開發人才需求量大，而我們這方面的人才相對的薄弱，在這樣的信息化時代，要趕上這樣的大數據熱潮，也必須瞭解以下幾點：
為什麼這麼說呢?
1、AI需要大數據的支持，如果沒有大數據就沒有AI發展的可能性
2、除了AI需要大數據技術的支持，雲計算也需要大數據的支持
3、物聯網的不斷進步，每天會有海量數據產生
同樣，個人認為大數據源源不斷的提供數據源最重要的是你對大數據和AI的興趣度，可能會決定你在這個行業內的走向，做自己喜歡的會離成功更近一步，且學到最前端的一些技術。
自己要在這樣的大數據時代佔據優勢，是避免不了多讀這方面的知識的，推薦以下論文：
1.向機器學習世界引進了卷積神經網絡(http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf)
2.為玻爾茲曼機提出了一種新的學習算法，其中包含許多隱藏變量層(http://proceedings.mlr.press/v5/salakhutdinov09a/salakhutdinov09a.pdf)
3.解決了僅從未標記的數據構建高層次、特定類別的特徵檢測器的問題(http://icml.cc/2012/papers/73.pdf)
4.提供了第一個可以使用強化學習從高維感官輸入中直接學習控制策略的深度學習模型(https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf)
都是一些早期的數據外文，可以翻譯過來看看，不錯的文章。希望大家多多關注！
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