大数据工程师人工智能培训

大数据分析是当前互联网时代重要的技能之一，越来越多的企业需要专业的大数据分析人才来进行数据驱动的业务决策。在这个行业中，有很多优秀的培训机构可以提供高质量的大数据分析课程。1. 极客时间

极客时间是一个集学习社群和在线课程于一体的平台，它提供的大数据分析课程涵盖了从初级到高级的所有方面，包括数据分析、数据挖掘、数据可视化和机器学习等。这是一个高质量的在线教育平台，内容涵盖的广泛性、深度和实用性都非常出色，同时还提供了丰富的实操项目和社区学习生态，能够让学员深度学习、快速实践。

2. DATAQUEST

DATAQUEST是一家美国在线的大数据科学和数据分析培训机构，它通过视频课程和在线项目实践等方式来培养大数据分析工程师。即使你没有编程和统计学背景，也可以通过DATAQUEST的课程系统学习到大数据分析的全部知识。他们提供了对实际大数据分析项目的真正环境的访问，帮助学员掌握实际的工作场景。

3. IBM

IBM是全球最著名的科技公司之一，它在大数据领域有着丰富的经验和实践。IBM提供的大数据分析培训课程涵盖了从入门到高级的所有层次，以及包括Hadoop、Spark、分布式计算和云计算在内的各种相关技术。学员可以通过IBM提供的培训课程，获得一系列全面的大数据分析技能，并有机会获得IBM认证的专业资格。

4. 数据灵犀

数据灵犀是国内最知名的大数据分析培训机构之一，它提供了大量的大数据技术的课程，包括数据分析、大数据开发、机器学习、深度学习、人工智能等。数据灵犀通过在线课程讲解和实操教学，帮助学员掌握实际的工作编程技能，并且还会为学员提供一些实际的项目案例，供学员练习。

总的来说，大数据分析培训机构有很多，以上机构都提供了优秀的课程内容和教学方式，学员可以根据自己的实际需求选择适合自己的机构进行学习。同时，在选择培训机构时，还要考虑师资力量、教学方法和实践环节等方面的因素，以确保自己能够真正掌握大数据分析相关的知识和技能。

How：出于兴趣而非需求，自学人工智能的方法论人们可以对自己从哪儿来、到哪儿去感兴趣，去了解柏拉图、维特根斯坦和齐泽克，了解朴素唯物与机械主义，但并不需要成为哲学家。如果你并非为了成为研究者，只是出于兴趣学习人工智能，完全不必被铺天盖地的代码困住手脚，只需遵循以下原则：1、明确内涵和现实每个人都知道人工智能的目标是「实现与人类相似的智能」，当下的我们处在哪个阶段？已经取得了哪些成果？人工智能早已进入我们的生活，搜索引擎的排序、美颜相机的美化效果、今日头条等信息流推荐类内容产品，全部都是当下的人工智能应用。虽然与思考和智能相去甚远、被称作「弱人工智能」，它依然能比人类更高效的完成特定任务。除了这些互联网领域的应用，人脸识别验票闸机、医院的叫号系统这类行业应用，甚至港口管理、油田预测、新药研发，通通都有弱人工智能的身影。如果提起人工智能，出现在你脑中的是 Samantha、Wall-E 或是终结者这些机器人形象，恐怕需要更近一步了解现实。这些应用如何实现？为什么能实现？没有任何学科建立在空谈的基础上，人工智能也不例外。接下来，我们需要——2、理解「黑话」机器学习、深度学习、监督学习、计算机视觉、神经网络、RNN……它们是什么？和人工智能有什么关系？如果你听说过或是了解以上名词的含义，恭喜你，你已经踏入了人工智能的大门。这些名词就像是历史教科书上的事件名，或是数学中的定理，了解它们的内涵、探寻它们之间的关系，能帮助你找到这门学科的层次和边界。比如：「机器学习」、「深度学习」、「监督学习」是人工智能得以实现的方式，其中「深度学习」属于「机器学习」的分支，是以超过 8 层的「神经网络」为标志的模型训练方法；「监督学习」则是从输入数据是否带有标签的角度对「机器学习」进行划分，除此之外还有「无监督学习」和「半监督学习」；RNN 则是「神经网络」的分支，即「循环神经网络」……那，模型、数据、标签又是什么？顺着这些「黑话」和它们关联的「黑话」，你会渐渐理解人工智能的能做什么、不能做什么，为什么会出现某些现象（如 AlphaGo），以及接下来会发生什么。还有很重要的一点——3、抛弃想象想象宇宙中的其他文明，想象一个由机器控制的社会，想象一个为爱落泪的机器人。想象给了我们无限可能，是人类最宝贵的能力之一，不过我们的世界依然建立在「真实」之上。把「想象」留给艺术，把「真实」留给科学。What：我们该怎么做？有了方法论，接下来当然是……获取优质的信息。1、课程类经典的系统课程有很多，例如 Andrew Ng 的斯坦福机器学习课程等等，答案里也有很多推荐质量相当高，在此不多做赘述。除了学院派系统课程，很多媒体或内容平台上也有工业界人工智能专家的「公开课」。这些「公开课」更类似于讲座，有时是对现状的思考、总结，有时会针对人工智能的某一现实痛点展开。如果上一节的「黑话」过关，可以相当轻松的学到不少书本上没有的知识，以及他人的思考沉淀（这部分相当宝贵），很适合对某一领域感兴趣的人研读。2、机构、学术会议及论文人工智能领域是高度依赖学术界，并保留有非常强学术传统的领域。如面向 CV 领域的视觉与学习青年学者研讨会（Valse），面向NLP领域的中文人工智能学会等，这些学会机构除了定期举办公开讲座，同时会会不定期的发布相关内容。以及这些学会机构往往也会举办暑期学校等培训课程，质量较高，对细分领域感兴趣不妨了解课程构成后报名学习。论文也是一个不错的学习途径，知网可以搜索论文购买阅读。以及人工智能领域是一个高度信息流通的学科，如果英文过关，不妨前往 阅读英文论文。3、媒体及社交媒体除了学术熏陶，新鲜新闻资讯可以帮助我们了解当下、提供启发。目前中文领域有不少细分媒体专注人工智能领域，一些科技媒体的人工智能子版块质量也相当不错。以及不少研究者在微博、微信等社交媒体上也相当活跃，同时知乎也有不少人工智能大 V 正在活跃，可以根据自己感兴趣的方向进行关注。4、书籍「西瓜书」《机器学习》，李航老师的《统计学习方法》，「三驾马车」巨著《深度学习》，都是相当经典的入门书。太难了看不懂？《图解深度学习》、《科学的极致｜漫谈人工智能》、《Python神经网络编程》这些向科普方向倾斜的书籍也不错哦。Why：真正的知识都是免费的说了这么多、推荐了这么多，点赞、收藏对于一个人的自学旅程来说，连开始都算不上。重要的是去看、去思考、去实践，远比做出一个「我想要」的姿态重要得多。寻求知识的道路异常艰辛，在此引用汪丁丁教授的一段话作为结尾：「一流的知识只能免费，这是因为它只吸引少数能够理解它的人。这些人是最可宝贵的……他们投入的理解力和伴随着理解一流知识的艰辛，价值远远超过任何付费知识的市场价格。」愿我们都有与一流知识相配的美德。

It培训有很多门，比如说开发岗的软件开发工程师 前端开发工程师 测试岗的软件测试，运维岗的Linux运维云计算运维等等。