好的大數據應用型人才應該既懂得大數據，又懂得相應的產業知識（industry domain）。談到數據科學人才培養，在這些年的實踐中也總結了不少思考：“之前說要T字人才，一專多能，現在一專已經不夠了，可能要兩專甚至三專，這是社會發展的需求。類比當年發明顯微鏡的時候，其實給點時間，人類還是會找到如何和這么大量的數據相處的方式。”
人工智能和大數據有什么關系呢？如果我們把人工智能看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的數據就是喂養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒后續的智力發育水平。
與以前的眾多數據分析技術相比，人工智能技術立足于神經網絡，同時發展出多層神經網絡，從而可以進行深度機器學習。與以往傳統的算法相比，這一算法并無多余的假設前提（比如線性建模需要假設數據之間的線性關系），而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構。這一算法特點決定了它更為靈活的且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力。
??但這一顯著的優點也大大增加了的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，人們嘗試用神經網絡運算一組并不海量的數據，整整等待3天都不一定會有結果。但今天的情況卻大大不同了，高速并行運算、海量數據、更優化的算法共同促成了人工智能發展的突破。
下面來介紹一下關于大數據培訓未來可從事哪些工作和工作前景：
大數據工作前景
隨著人工智能的發展，在海量數據中挖掘有用信息并形成知識將成為可能，機器系統將逐步獲得認知能力，這推動了認知計算的發展。認知計算是人工智能不斷發展的產物，包括自然語言處理、語音識別、計算機視覺、機器學習、深度學習、機器人技術等。只要人們認識到大數據和分析學之間的緊密聯系，就會發現認知計算和分析學一樣，都是大數據分析不可或缺的，認知計算的重要性將越來越受到人們的認可。
可以預見，未來大數據技術將與人工智能技術更緊密地結合，讓計算系統具備對數據的理解、推理、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更準確、更深層次的知識，挖掘數據背后的價值。應該說，人工智能與大數據好似一對孿生兄弟，他們是相互成就的關系:人工智能系統需要大量數據來“喂養”，只有經過大量數據的訓練，其智能化程度才能不斷提高；反過來，機器智能的提升，極大地提高了數據分析效率，讓我們對海量數據的分析變得可能。更進一步，大數據與人工智能結合起來，催生出一些新興領域，為我們展示出全新的數字世界。
大數據工作方向
大數據領域三個大的技術方向，這些不同的技術方向，對應企業的哪些招聘崗位？
Hadoop大數據開發方向市場需求旺盛，是大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。對應崗位有大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等；
數據挖掘、數據分析&機器學習方向學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。對應崗位有數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等；
大數據運維&云計算方向市場需求中等，更偏向于Linux、云計算學科。對應崗位有大數據運維工程師等。
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