李文慧职场故事|一份关于人工智能、机器学习和大数据的报告( 四 )
到2020年,印度此类分析工作岗位将达到4500个
无人驾驶交通——无人驾驶汽车成为人工智能和机器学习最流行的应用 。 无人驾驶汽车可以进行多次驾驶 ， 并学会根据交通状况自动理解和行动 。 自动驾驶汽车已经成为机器学习、深度学习、物联网和人工智能融合的先锋产品 。
到2020年,印度此类分析的工作岗位将达到7000个.
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使用数据能力的热门技能
数据科学目前的发展已经超越了统计学 ， 甚至机器学习 。 这个行业需要有技能的人来设计和开发机器人和智能机器 ， 这是现在非常高的需求 。
人工智能
这就是目前世界正在走向的潮流——拥有一台与人类大脑和智力水平相当或超过人类的机器 。 正是因为这个原因 ， 人工智能技术受到了人们的高度追捧 。
机器人
机器人目前正在崛起,它们以远远高于人类的速度执行特殊的重复功能,网络爬虫 ， 互联网机器人 ， 聊天机器人等,目前的需求量很大,所以根据这个形式不言而喻,能够设计这些机器人的人更受欢迎 。
物联网
据预测 ， 到2020年联网设备将达到500亿部 ， 到2021年市场价值将达到6610亿美元 ， 物联网是目前最热门的技术 。 物联网与大数据和分析相结合 ， 将为组织和专业人士创造巨大的机会
AR/VR
虚拟现实可以定义为计算机生成的对真实生活环境的模拟 。 一个例子是3D商店货架 ， 它可以适应为每个顾客提供更多相关的商品 。 增强现实可以定义为一种技术 ， 它将计算机生成的增强层置于现有的现实之上 ， 并通过交互性使其更有意义 。
专家的观点
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muditkulshreshta博士
古尔冈大湖管理学院卓越分析中心副主任
由于各行各业都出现了如此多的混乱 ， 应对这种局面的压力可能是压倒性的 。 考虑到这一点 ， 我们请到了muditkulshreshta博士.
让我们看看他有什么要说的……
这些年来 ， 技术领域发生了怎样的变化?您如何看待数据科学在当今世界日益重要的地位?
企业级存储和计算能力对个人来说越来越容易获得和负担得起 。 在接下来的十年里 。 大多数企业将通过SAAS、PAAS、DAAS等,将存储、应用和数据平台转移到云计算 ， 物联网不再是战略选择 ， 而是势在必行 。 它已经处于大数据和海量数据出现的拐点 。 我们已经看到千兆字节的数据以空前的规模和速度通过数字渠道实时流动 。 从图片到点击流再到视频 ， 如今一切都是数据 。 开源革命包括公众参与共同创造IT产品、机器学习、人工智能、机器人和机器人 。 我们目前正在经历一场技术革命 ， 尤其是数据的获取和使用方式.
目前在机器学习和人工智能领域中 ， 哪些领域从正在进行的工作中获益最多?
从资本货物到零售 ， 从制造到服务 ， 从金融银行到医疗保健的每个领域都将受益并建立基于ML和AI的差异化商业模式 。 营销、零售、金融科技和医疗保健等领域已经采用了这种模式 ， 并正在取得进展 。
未来5年 ， 哪些工业领域将从这些技术中受益最多?
为了生存和差异化 ， 所有工业领域无一例外地将采用和拥抱这场数字革命 。 此外 ， 一些新的领域也将被创造出来——从自动驾驶汽车到工业规模的3D打印、增强现实、虚拟娱乐、机器人、基因组研究、大气科学等.
人们在这个阶段应该扮演什么样的角色 ， 这样他们才能在未来的5-10年里做好准备?
坦白地说 ， 这是一场无人幸免的洪水——人们需要参与其中并与之共舞——他们能做的最好的事情就是开始学习技术和计算技能——大数据、ML、Al、云、技术产品管理等等 。
从行业对这一领域的高需求来看 ， 专业人士是否有足够的技能来满足这一需求?教育系统需要更新吗?
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