中国算法开发者模型

1. 软件开发的一般流程是什么_

1、概要设计

首先，开发者需要对软件系统进行概要设计，即系统设计。概要设计需要对软件系统的设计进行考虑，包括系统的基本处理流程、系统的组织结构、模块划分、功能分配、接口设计、运行设计、数据结构设计和出错处理设计等，为软件的详细设计提供基础。

2、详细设计

在概要设计的基础上，开发者需要进行软件系统的详细设计。在详细设计中，描述实现具体模块所涉及到的主要算法、数据结构、类的层次结构及调用关系，需要说明软件系统各个层次中的每一个程序(每个模块或子程序)的设计考虑，以便进行编码和测试。

3、编码

在软件编码阶段，开发者根据《软件系统详细设计报告》中对数据结构、算法分析和模块实现等方面的设计要求，开始具体的编写程序工作，分别实现各模块的功能，从而实现对目标系统的功能、性能、接口、界面等方面的要求。

4、测试

测试编写好的系统。交给用户使用，用户使用后一个一个的确认每个功能。总之，测试同样是项目研发中一个相当重要的步骤，对于一个大型软件，3个月到1年的外部测试都是正常的，因为永远都会有不可预料的问题存在。

完成测试后，完成验收并完成最后的一些帮助文档，整体项目才算告一段落，当然日后少不了升级，修补等等工作，只要不是想通过一锤子买卖骗钱，就要不停的跟踪软件的运营状况并持续修补升级，直到这个软件被彻底淘汰为止。

5、软件交付

在软件测试证明软件达到要求后，软件开发者应向用户提交开发的目标安装程序、数据库的数据字典、《用户安装手册》、《用户使用指南》、需求报告、设计报告、测试报告等双方合同约定的产物。

(1)中国算法开发者模型扩展阅读：

开发平台：

软件开发平台源于繁琐的实践开发过程中。开发人员在实践中将常用的函数、类、抽象、接口等进行总结、封装，成为了可以重复使用的“中间件”，而随着“中间件”的成熟和通用，功能更强大、更能满足企业级客户需求的——软件开发平台应运而生。

平台是一段时间内科研成果的汇聚，也是阶段性平台期的标志，为行业进入新的研发领域提供了基础。由于平台对企业核心竞争力的提升非常明显，目前国内的管理软件市场，软件开发平台的应用已经成为一种趋势。

由于开发环境、开发人员、功能定位、行业背景等的不同，不同品牌的平台存在较大差别。

2. 中国首个“虚拟学生”入学，你想跟她做同学吗

6月3日，华智冰在她的第一条微博中宣布她将在清华大学计算机科学与技术系学习。华智冰有一些让她与普通大学生不同的东西——她是中国第一个由本土大型人工智能 (AI) 系统驱动的虚拟学生。对么神奇啊，如果我能和她上一所学校，一定很开心和她成为同学。

据唐杰说，他的虚拟学生将比普通人更快地成长和学习。如果她今年开始以六岁的水平学习，一年后她将达到十二岁的水平。

唐杰说，此时的华智冰还不能完全像普通学生一样学习和生活，她也不会遇到感情问题。“我们希望她先掌握技能，然后在推理和情感互动方面寻求突破，”他说。

3. 算法工程师是做什么的真正做过的回答，怎么去做一个算法工程师与机器学习哪个好一些

算法工程师不是也有一种叫做机器学习算法工程师吗？怎么把算法工程师和机器学习两个分开了？

这是我上周听过的阿里的一位算法专家的直播课内容：

BAT企业的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

他刚好讲到企业中的算法工程师的实际工作流程是怎样的？以及如何成为算法工程师，就是需要掌握哪些重要技能？

推荐给你看下咯：菜鸟窝人工智能特训营你只需要看第一章就好了，听完之后就能解答你的提问了。

4. 听说虹软的人脸识别算法已经升级到3.0的版本了，更新了什么功能啊

ArcFace3.0升级人脸识别（FR）算法模型，提升人脸识别准确率在通行、考勤、人证核验等场景下优化了对模糊素材、大角度的整体识别能力。

2.优化可见光（RGB）、近红外（IR）活体检测算法，对不同参数摄像头、场景具备更强适应能力，降低摄像头对成像影响，提升对不同材质纸张、电子屏幕的防攻击能力。

3.更新年龄、性别检测算法，提升对不同年龄与性别特征的识别准确率。

5. 算法工程师是青春饭吗以后的发展路线是怎样的

算法工程师不是青春饭。

在入职的年龄中，算法工程师的入职年份越多，就有越多的公司要你。由于算法工程师对于知识结构的要求比较丰富，同时算法工程师岗位主要以研发为主，需要从业者具备一定的创新能力，所以要想从事算法工程师岗位往往需要读一下研究生，目前不少大型科技企业对于算法工程师的相关岗位也有一定的学历要求。

提到人工智能，就不得不提人工智能领域最炙手可热的算法工程师。算法即一系列解决问题的清晰指令，算法工程师就是利用算法处理事物的人。算法工程师主要根据业务进行细分，常见的有广告算法工程师、推荐算法工程师、图像算法工程师等等。

但作为热门领域和人才供不应求的人工智能，开出的薪资依旧让人羡慕眼红。猎头Jony表示“人工智能科班出身的博士，50万年薪仅仅是起步价，优秀的开到80万、100万都不一定能抢到。”

6. 乱花渐欲迷人眼,AI如何才能真正落地

人工智能历史上经历过数次沉浮，如今再次被引爆。

从政府、学术界、企业界、投资界到创业者们，无一不将人工智能视为未来方向;而分析师和媒体从业者们的海量分析报道，更是让人工智能快速占领了每一个普通人的视听。

于是，正如历史上每一个产业的兴起，人工智能在歌舞升平的同时，也逐渐变得有些“乱花渐欲迷人眼”。

从积极的一面来看，人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，甚至将驱动第四次技术革命，创造巨大的价值。

IDC预计，全球人工智能支出到2020年将达到2758亿人民币，未来五年复合年增长率将超过50%。中国人工智能技术支出将达到325亿元，占全球整体支出的12%。

从消极的一面来看，尽管人工智能揭开了一个全新的时代，但也在不断滋生着“泡沫”，吹捧有之，跟风有之，噱头有之，近两年，数十家中美AI创业企业密集倒闭，大量AI创业项目中途夭折，不免让人感慨，人工智能是否只是“看上去很美”？

那么，人工智能的未来到底会发展成怎样？如何才能真正落地？如何才能实现规模商业化？尽管人工智能的概念的提出已经有六十余年，但理论、技术和应用、商业的结合并没有太多前人的足迹。

故而，在人工智能产业的发展中，“拓荒者”和“领头羊”的角色就显得尤为重要。

“场景驱动”是AI落地关键

在人工智能的诸多玩家中，阿里巴巴已经正在努力成为这一角色。对于AI的未来，阿里已经有了清晰的认知，以及与众不同的AI发展路径。

12月20日，在云栖大会·北京峰会上，阿里云总裁胡晓明提出了“AI for Instries”(产业AI)的理念：人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的“概念上的AI”，更应是“产业AI”。

胡晓明表示，“产业AI”的提出，是基于阿里巴巴对人工智能的三个判断：

“第一，必须要有场景驱动，我们在解决什么问题，为这个社会的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智能背后是否是有足够的数据来驱动AI能力的提升;第三，是否有足够的计算能力支撑我们的算法、深度学习;只有三个场景同时具备的前提下，人工智能才会有价值”。

阿里将“场景驱动”放在了首位，这正是阿里“产业AI”战略的核心，也是阿里独特的AI发展路径，更是阿里能够将AI实现落地的独家秘笈。

和很多企业和机构的做法不同，阿里的AI旅程并不是从实验室中的研究和讨论开始，而是反其道行之，从基础业务部门开始推动，让AI从日常场景中“长出来”。

例如，手机淘宝中能够让用户通过拍照的方式实现“以图搜图”的“拍立淘”功能，就是源于电商场景，之后通过解决一个个的技术问题，最终形成成熟的AI解决方案。

电商平台为阿里提供了AI生长的优良土壤。大量消费者普遍的、或者个性化的需求造就了不同的应用场景;海量数据为AI提供了充足的“原料”;而阿里云强大的计算能力则成为了AI实现的加速器。三要素齐备，阿里得以让人工智能快速发挥出价值。

事实证明，阿里选择的这条“自下而上”、“从场景中来”、“再到场景中去”的产业AI路径方向正确，并行之有效，推动了AI技术在行业应用场景中的真正落地。

“双11”当天，机器人客服“阿里小蜜”承担了95%的客服咨询;机器智能推荐系统生成了超过567亿个专属货架;AI设计师“鲁班”在双11期间设计了4.1亿张商品海报;而阿里华北数据中心运维机器人接替了运维人员30%的重复性工作。

不仅在零售领域，阿里“产业AI”布局已经覆盖城市、金融、司法、农业、教育、航空、工业、安全、环境、医疗十大垂直领域，并已相继开花结果，目标以AI技术对垂直产业进行全局重塑。

例如，在金融领域，阿里通过云计算和智能算法，将南京银行申请贷款过程中的人工视频验证减少54%;在工业领域，阿里云ET工业大脑帮助天合光能将电池A品率提升7%;在智慧城市领域，阿里云ET城市大脑在杭州接管了128个路口的红绿灯，通过对视频等数据的全量分析来优化道路运营速度和效率，在试点区域的道路上通行时间减少了15.3%。

在胡晓明看来，过去每一次产业革命都是技术与产业的深度融合，从而引发经济和社会变革，AI也不例外。未来AI要深入各行各业，去解决生活、生产和社会环境中遇到的棘手问题，这样才能引领真正的产业革命。

通过“产业AI”布局，阿里正在这条“产业与AI深度结合”的路上渐行渐远。

“ET大脑”让行业共享AI红利

一年前，阿里云发布了人工智能ET，全面整合了阿里巴巴的语音、图像、人脸、自然语言理解等能力。在12月20日的云栖大会·北京峰会上，阿里云正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑，将ET从单点的技能升级为具备全局智能的ET大脑，全面布局产业AI。

ET大脑LOGO

据阿里云机器智能首席科学家闵万里介绍，ET大脑的核心能力是“量子拓扑”，其诞生主线要追溯到1905年爱因斯坦发布的关于布朗运动的论文：“从一个巨大的网络上，怎么样从这些传播的表象上找到它最核心的路径？而这一点恰恰是ET大脑最核心的一个能力，也是与众不同的能力。”

闵万里表示，相较于其他AI产品，阿里云ET大脑将AI技术、云计算大数据能力与垂直领域行业知识相结合，基于类脑神经元网络物理架构及模糊认知反演理论，实现从单点智能到多体智能的技术跨越，打造出具备多维感知、全局洞察、实时决策、持续进化等类脑认知能力的超级智能体。

ET大脑的发布，意味着阿里云的AI能力已经从单点技术进化到面向垂直行业的全局能力，在过去的一年中，ET大脑在城市、工业、医疗等领域获得大量实践，量变引发质变，进而能够升级为各行业的“大脑”。闵万里表示，ET大脑将被设定为一个开放的生态，让创业公司、开发者和行业公司一起来分享技术的红利。

除了ET大脑，阿里云在云栖大会·北京峰会上还发布了ET航空大脑，用运筹优化、机器学习等人工智能方法分配停机位，预计每天调度1700架次航班，帮助乘客节省5000个小时，大大提高航班中转效率，从而降低延误率。

据闵万里介绍，为机场提供停机位的智能调度只是ET航空大脑的功能之一，航空大脑还希望深入航空的其他场景。此前，阿里云天池平台曾联合厦门航空、白云机场启动智慧航空AI大赛，向全球工程师发出邀请，用智能算法解决航空场景下的问题。未来，ET航空大脑将继续为航班智能恢复、机场地勤人员调度、航空公司航线规划等提供人工智能解决方案，打造智慧航空。

在云栖大会·北京峰会上，阿里云还宣布推出具备智能风控、千人千面、关系网络、智能客服等能力的智能决策金融方案——ET金融大脑。

据阿里云金融事业部总经理徐敏介绍，ET金融大脑可辅助银行、证券、保险等金融机构实现对贷款、征信、保险等业务的智能决策及风控监管，可大幅降低资损率，提高信用卡等预测准确率，促进金融机构在互联网消费金融、中小微企业金融服务等普惠金融方面的探索。

如今，ET金融大脑已经在南京银行、浙商银行、广发银行等金融机构得到应用，在智能风控、“千人千面”的金融服务、开拓“新金融”商业模式中大显身手。

推落地促生态，让AI“普惠”大众

从《终结者》、《黑客帝国》到《西部世界》，人类表达了对于人工智能的隐忧，未来，人工智能是否将代替人类？MIT人类动力学实验室主任、《智慧社会》的作者Alex Pentland曾经指出，其实我们要忧虑的并非是全球化人工智能本身，而是它的幕后操纵者。

人工智能是人类创造的工具。如今，业界更乐于将人工智能定位于“增强智能”，其目标不是为了代替人类，而是增强人类的能力，为人类生产生活服务。故而，人工智能不应被封闭在实验室之中，而是要与人类生产生活紧密结合，普惠大众。

阿里所提倡的“产业AI”，正是一种将其AI能力开放，普惠大众的做法。阿里AI能力相继在城市、工业、汽车、零售、金融、家居、航空等领域落地，在破解行业难题的同时，也切实为普通消费者的生活带来了改变，让消费者切实能够从AI中获益。

阿里也正在通过开放合作，让AI能力惠及更多的行业和消费者。

在云栖大会·北京峰会上，阿里云和中国电信在安全领域展开合作，双方将于明年共同推出定制化DDoS防护服务，为中小企业提供普惠安全;新华书店携手阿里云，布局智慧书店，在消费侧与顾客建立紧密连接，打造全新的“悦读生活”理念，满足消费者多元化、个性化的需求。

同时，阿里云同隆平高科、中信云宣布达成战略合作，计划将ET大脑推进到农业领域，主要用于筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产预测。阿里云与宝马中国正式对外宣布，双方将基于物联网，为宝马车主提供从家到车的一站式无缝连接的远程服务，实现查询汽车实时状态以及远程控制车辆的智能生活。

除了将AI技术和行业深入结合，普惠大众，阿里还在积极参与人工智能生态的建设和人才的培养，推动人工智能在中国的加速落地。

在云栖大会·北京峰会上，阿里云联合掌通家园、贝聊、智慧树、小蚁科技、得图等厂商发布了“AI视觉守护联盟”，希望将人工智能、视频技术和工业、农业、教育等行业深度结合。

阿里云深度融入了国家大数据战略，包括深度参与两个由政府发起的大数据国家工程实验室;阿里云“天池”大数据平台已经聚集了超过11万名开发者;阿里亦已和307所中国大学开启了普惠计划，将云计算、大数据、人工智能等新技术带进高校，培养人才。

综上，中国人工智能的发展和落地，既需要“拓荒者”和“领头羊”，也需要整个生态的繁荣和健康发展。在这个过程中，阿里及其所布局的“产业AI”，都扮演了关键的角色。

7. 中国人工智能发展如何华为推出AI训练集群Atlas 900，说是全球最快的人工智能平台，想了解下

随着政策的推动以及资本的关注，人工智能产业仍将保持迅猛发展态势，2020年中国人工智能核心产业规模将超1500亿元。

当前人工智能的商业化主要是基于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术，技术应用面广泛，涉及智能医疗、智能驾驶、智能家居等多场景。

2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。

在人工智能与出行结合领域，路径规划、网络约车、交通管理、自动驾驶等技术的研发解决了传统出行不便的痛点，其中深兰科技深耕智能交通、智能环境、智能城市等细分领域，已实现人工智能产品落地。其深兰科技熊猫智能公交车已实现在广州、天津等国内多个城市试运行。而人工智能与安防、医疗、零售等产业的结合，均解决了一定行业痛点，利用机器学习算法、深度学习和NLP促进行业发展。

随着5G商用时代的逐渐来临，人工智能技术连接效率也将进一步提升，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用领域得到实现。

中国人工智能发展迅速

中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。

中国人工智能未来热度持续

艾媒咨询分析师认为，目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。

未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。

虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。

以上内容摘自艾媒咨询最新发布的《艾媒报告 |2019上半年中国人工智能产业研究报告》

8. 我国近几年来所取得的巨大科研成果

李国杰
一、 中国信息化与信息基础设施建设
“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”已确定为中国发展经济的基本战略之一。到目前为止，中国政府已确定12项重点信息化工程，称为“金字工程”，包括办公业务资源、宏观政策管理、税收、海关、财政、金融监管、社会保障等信息系统，我国的信息化工程已取得明显成效。近几年来中国的信息化程度明显提高。据世界银行发布的“2003年全球信息技术报告”统计，中国信息化综合指标在全球被统计的83个国家中排名43位，比上一年上升21位，中国的信息基础设施在全球排名35位。就信息基础设施的规模而言，中国已居世界前列。2002年中国固定与移动电话用户均超过2亿户，总用户数达4.2亿户，居世界第一；联网计算机达到2083万台，上网用户超过5910万户，居世界第二位。中国的信息化起点较低，但发展速度很快。五年来全国电话普及率从1997年的8.1%提高到33.7%，互联网国际出口带宽从1997年的18.6Mbps扩大到9.4Gbps。人民群众从信息化建设中得到越来越多得实惠。
中国是一个发展中国家，地广人多，按人均指标衡量，中国的信息化程度与发达国家相比仍有较大差距。中国是在工业化尚未完成的条件下实施信息化建设，所走的信息化道路不同于发达国家，我们特别重视信息化技术对传统产业的改造与提升。为了建立全国统一的信息化指标体系，2002年成立了国家信息化测评中心，并且公布了“中国企业信息化指标体系构成方案”，包括信息采集的信息化手段覆盖率、网络营销应用率、财务决算速度等21个基本指标以及若干评议指标和效能指标。这些指标都是从中国实际出发制定的，是一个面向直接效益与长远效益的信息化指标，对指导我国信息化建设有重要意义。
二、 中国信息产业现状
近五年，包括全球信息产业不景气的近两年内，中国信息产业保持了销售收入每年增长25％以上的高速度蓬勃发展。2002年电子信息产品销售收入达1.4万亿元，居全国工业部门之首，已成为我国第一支柱产业，其产业规模居世界第三，其中彩电、程控交换机产量居世界第一。我国信息产业增加值占国内生产总值（GDP）的比重由1997年的2.3%提高到5.7%。目前营业额超过100亿元的电子信息企业有11家，其中突破600亿元的企业有两家。在长江三角洲、珠江三角洲等地区已形成具有国际竞争力的产业聚集带。中国正在成为全球电子信息产品的重要加工基地。
中国的通信产业从上世纪90年代中期HDJ－04型大中容量程控电话交换机打破国外垄断开始，被誉为“巨大中华”的多个通信企业实现了群体性突破。局用交换机的国产比重已达到85％以上。移动通信产品制造实现了从无到有、从小到大的突破，国产移动交换机、基站和手机的国内市场占有率分别达到50％、70％和30％。华为公司已成为在全球有重要影响的通信设备供应商，亚太地区最大的光网络设备供应商，其产品已占领一定的海外市场。中国的计算机产业以联想公司位代表走出了一条符合国情的渐进式创新的道路，即“贸、工、技”发展道路。目前国产微机已经占据国内年销1000万台以上市场的绝大部分。国产服务器与笔记本的市场占有率也有明显提高。
2000年国务院颁布了“鼓励软件产业与集成电路产业发展的若干政策”（即18号文），有力地促进了软件与集成电路产业的发展。近两年软件营业额保持每年30％以上的增长速度，2002年软件产业收入达1100亿元。国家认定的软件产业基地有11家，全国经认定的软件企业超过6000家。中国的软件产品在市场上竞争力强的主要是财务、教育、杀病毒、中文处理等软件，在税务、铁道、海关等许多应用领域也开发了大量应用软件。2002年公布的“振兴软件产业行动纲领”确定我国软件产业的发展目标为：2005年软件市场销售额达到2500亿元，国产软件和服务的国内市场占有率达到60％，软件出口额达到50亿元，形成若干家销售额超过50亿元的软件企业，软件专业人才达到80万人。
近两年国内已建成若干条0.18微米的集成电路生产线，集成电路设计企业已从两年前的100多家增加到400多家。2002年集成电路产量已从1997年的13亿块增加到85亿块。在北京、上海、深圳、无锡、西安、成都、杭州七个城市建立了国家集成电路产业化基地，即集成电路产业的孵化器，我国集成电路的产业链已基本形成。美国、韩国及台湾地区的生产、封装、测试和设计企业纷纷在中国建立独资和合资企业，中国将逐步成为世界IC产业的设计加工中心。到2005年，我国集成电路产量将达到200亿块。预计2010年我国集成电路产量为500亿块，产值将达到2000亿元，占国内市场50％，国际市场5％左右。
三、 中国信息高技术研究的主要成果
（1）863计划在信息领域的布局
国家支持的高技术研究主要体现为1986年开始的863计划。在第十个五年计划期间（2001年―2005年），863计划在信息领域投入40多亿元，设立计算机软硬件、通信、信息获取和信息安全技术四个主题。计算机主题的主要研究方向是计算机体系结构、下一代互联网、计算机软件、智能化中文信息处理和多模式人机接口以及重大示范应用等。通信主题的主要研究方向是新一代信息网、光通信和个人通信技术等。信息获取主题的主要研究方向是光学对地观测、微波对地观测、先进地对空观测、卫星导航定位、对地观测数据处理分析与空间信息应用等。信息安全主题主要研究方向是国家信息安全基础设施关键技术、安全监管、信息安全示范工程和信息安全新技术等。各个主题主要从事具有前瞻性的关键技术研究。
除以上四个主题外，863计划信息领域一半以上的经费投入集成电路、高性能计算机和高性能宽带信息网等几个重大专项。集成电路专项包括光刻机等关键设备研制、新型半导体材料和CPU及系统芯片（SoC）设计。软件专项重点研制具有自主知识产权的安全可靠的操作系统、桌面办公系统、数据库系统以及各种中间件。高性能计算机专项主要研制面向网格的超级服务器、网格软件，建立示范性的国家网格系统。高性能宽带信息网专项的目标是建立一个适应Internet TV等流媒体实时传输的高性能、广域宽带演示验证网络，称为3Tnet，重点攻克T比特级智能光网络、T比特级WDM光传输，和T比特级路由器等系统设备的关键技术。目前，上述主题和专项研究正在顺利进行并已取得阶段性成果。
（2）近几年来通信高技术研究几项主要成果
2.1 第三代移动通信标准TD－SCDMA
1998年6月中国电信科学技术研究院代表中国向ITU（国际电信联盟）提出了TD-SCDMA第三代移动通信技术标准，2000年5月被ITU批准为国际标准。2001年3月该标准又被3GPP（第三代移动通信伙伴计划）接纳，真正成为全球第三代移动通信网络建设的选择方案之一。 为配合TD-SCDMA标准技术规范的提交，电信科学技术研究院及大唐集团做了大量的系统级与链路级仿真工作。
TD-SCDMA标准的成功，为世界第三代移动通信的发展做出了重要贡献，其关键技术智能天线、软件无线电等，已被ITU确定为超3G需要使用的技术。同时，TD-SCDMA作为具有自主知识产权的技术方案，也将为我国移动通信产业扭转专利技术受制于人的被动局面、实现跨越式发展提供了难得的机会。到目前为止，大唐集团等单位已就TD－SCDMA标准在二十多个国家申请了三十多项专利。与其它移动通信技术相比，TD-SCDMA具有频谱利用率高，频谱使用灵活、支持不对称业务能力强、系统成本低、前瞻性强等突出优势。预计大唐公司将于2003年底推出TD-SCDMA全套系统设备和终端产品。
2.2 高速互联试验网与3G系统
为了发展下一代互联网技术，中国科技工作者已进行了卓有成效的科研攻关，其中最有影响的是863计划支持的中国高速信息示范网（CAINONET）和国家自然科学基金会支持的中国高速互联研究试验网（NSFCNET）。CAINONET的主要目标是利用自行研制的光交叉连接设备、光分扦复用设备、核心路由器和网管系统，建立一个连接北京地区部分重要科研院所和着名高校（共13个试验节点）的基于IP、DWDM的示范网。此项目总投入超过1.6亿元，由大唐电信、巨龙通信、武汉邮电科学院、清华大学、北京邮电大学等40多家单位共同承担任务。经过两年多努力，于2001年9月底完成任务，通过验收。CAINONET是目前全球为数不多的大型宽带高速试验示范网之一，主要用自己的技术研制成功全光通信网络、高速核心路由器等关键设备和网络管理系统，研制成功16（32）×10Gbps SDH波分复用系统。此项研究共申请了50多项专利，标志着我国已全面掌握高速信息网络的关键技术。另一个中国高速互联研究试验网NSFCNET由清华大学等单位承担，于2000年9月开通试运行。NSFCNET传速率为2.5－10Gbps，并实现了与国际下一代互联网（Internet2）连接。
我国已于2000年6月成功开发了适应国内市场需求的实用化第三代移动通信（3G）现场实验系统，包括符合国际标准的WCDMA、TD-SCDMA、CDMA2000三种无线入网、核心网与终端设备，此项目共申请了近百项国际国内专利。3G系统今后若干年将在中国得到推广。近两年基于以太网技术的无线局域网（Wireless LAN）在我国迅速发展，已成为3G技术的主要竞争者。
2.3光电子器件
我国光电子技术具有较好基础，中国科学院在光电子领域由五个研究所，现已形成光电子研究集团。武汉邮电科学院在光纤通信技术方面具有国际竞争力。在863等国家科研计划支持下，我国光电子技术发展迅速，武汉、长春、广州等城市都在建设“光谷”。
我国同步数字序列（SDH）光收发模块已达到国际上同类产品技术指标；密集波分复用器、光环形器、光隔离器和CATV光发射/接收机已开始进入规模生产。2000年高性能量子阱GaInNAs/GaAs激光器等光电子器件研制成功，使我国进入国际上低维材料量子阱与量子点器件研究的先进行列。国产的DWDM系统已形成产业，广东、浙江等几个省已开始16×2.5Gb和32×2.5Gb DWDM系统的建设。我国已在北京、武汉、石家庄、深圳、长春和上海建立了6个光电子成果转化产业基地，已批量生产10多种光通信器件，占国内市场30％，半导体激光器已进入国际市场。
（3） 近几年来我国计算机与IC高技术研究的几项主要成果。
3.1高性能计算机和网格研究
中国从上世纪50年代末就开始研制计算机，40多年来一直没有间断，高性能计算机的研制已具有国际先进水平。中国科学院计算技术研究所是我国最早研制大型通用计算机的单位，被誉为我国计算机事业的摇篮。近几年中科院计算技术研究先后研制成功的曙光一号多处理机、曙光1000大规模并行机、曙光2000和曙光3000超级服务器，已通过曙光公司的销售到生物信息、石油、气象、税务、学校等许多行业，带动了我国高性能计算机产业。曙光超级服务器已累计销售200多套，总计算能力已达每秒几十万亿次。2001年初研制成功的每秒4000亿次的曙光3000主要用于水稻基因组的测序分析，为我国科学家在世界上率先绘制水稻基因组框图与精细图作出了重要贡献。2003年研制成功的曙光4000L海量信息处理系统，峰值速度超过每秒4万亿次，存储容量超过200TB。除中科院计算所外，国家并行计算机工程中心、国防科技大学是我国研制高性能计算机的主力军。国家并行计算机工程中心2000年研制的神威并行机分别安装在国家气象中心和上海国家高性能计算中心，峰值速度达每秒3840亿次。国防科技大学1997年研制成功的银河－III并行巨型机采用可扩展分布式共享存储并行处理结构，峰值速度已达到每秒130亿次浮点运算。这两个单位科研与工程水平高，都有能力研制每秒10万亿次以上的并行机。
我国从上世纪末开始就启动网格技术研究，863计划支持的在北京、上海、长沙等地建立的国家高性能计算环境是网格计算的初级实验，实现了远程登陆与某些单一印象功能。近两年网格计算越来越受到重视，863计划启动了一个网格专项，旨在建立聚合性能10万亿次左右的国家高性能计算网格示范系统，计划在生物信息、国土资源、工业设计等部门建立几个示范性的应用网格。中国科学院计算技术研究所开展的织女星网格研究在国内外已有一定影响。织女星网格不仅包括面向网格的超级服务器、网格浏览器、几种网格协议研究，还包括语义与知识网格研究，已率先在CACM等重要国际刊物上发表了十几篇有关知识网格的论文，引起国际同行重视。
3.2汉字识别技术
不同于由26个字母组成的英文，用计算机输入输出和识别上万个不同的汉字是在中国推广计算机应用的难题。中文的印刷体识别（OCR）和手写识别是编码输入以外的重要中文输入技术，我国在中文OCR和汉字手写体输入方面已居国际领先水平。中国科学院自动化所1985年就开发成功国内首套联机手写识别软件，随后成立了专注汉字识别技术的汉王科技公司。十多年来该软件已从1.0版升级到10.0版。目前推广的10.0版能完全识别手写行草体汉字和包含一万多汉字的大字符集，使手写输入轻松自如，微软、摩托罗拉等跨国达公司都采用了汉王科技的技术。印刷体汉字识别软件在大规模录入中差错率低于万分之一。
3.3智能化农业信息技术应用示范工程
在科技部领导下，从1990年开始863计划开展了智能化农业示范工程，以5个高水平的农业专家系统开发平台为核心，在知识获取、模型构建、知识表达、推理等关键技术突破的基础上开发了156个“高产型”、“经济型”、“优质型”实验农业专家系统，涉及粮食、果树、蔬菜、畜牧、水产等多个领域，先后在北京、吉林、安徽、云南等20个示范区示范应用。据1998年－2000年两个农业年度统计，示范面积3796万亩，辐射推广面积8504万亩，增收节支达几十亿元，取得显着的经济效益与社会效益，特别在云南等技术相对落后的地区效益十分明显。在技术落后地区如何推广高技术，我国的农业专家系统可能对第三世界国家有所借鉴。
3.4 CPU等核心技术研究
众所周知，我国信息领域的核心技术如CPU芯片、操作系统长期控制在Intel、微软等外国公司手里。从本世纪初开始，我国开始向CPU等核心技术进军，经过两年努力已取得一些初步成果。中国科学院计算所于2002年8月研制成功我国第一款有自主知识产权的通用CPU――龙芯一号CPU芯片。此芯片与MIPS CPU兼容，具有64位浮点部件，性能达到国外90年代中后期通用CPU水平。在设计中申请了十多项专利，特别是有防恶意攻击的硬件支持，在我国电子政务等领域有广阔应用前景。峰值速度每秒20亿次运算的龙芯2号CPU预计2004年初可研制成功。再经过几年努力，我国在CPU设计核心技术上有望达到国际先进水平。除龙芯CPU外，中芯微系统公司、北京大学已推出了方舟系列和众志系列32位嵌入式系统芯片（SoC），有望在网络终端计算机等方面占领市场。
上世纪90年代中期，中国曾开发过有自主知识产权的UNIX操作系统COSIX，但在市场推广上并不成功。近几年来，linux的兴起为我国发展操作系统提供了难得的机遇，科技部已支持一些企业开发基于Linux的桌面办公系统。一些企业和科研机构已开发了适合不同应用的嵌入式Linux或其他嵌入式操作系统，与Linux应用兼容的高安全性服务器操作系统也正在开发之中。几年后我国缺乏自主操作系统的局面将有所改观。
四、信息科学基础研究的某些成果
我国的基础研究主要通过国家自然科学基金和科技部重点基础研究计划（973计划）支持。从1998年开始，先后有17项信息科学基础研究列入973计划，包括高性能算法，图象、语音、自然语言理解与知识挖掘，数学机械化与自动推理平台、网络环境下海量信息组织与处理，大规模科学计算，超高密度快速光信息存储，量子通信与量子信息、基于Agent的软件中间件、虚拟现实等。近几年来我国信息科学基础研究已取得不少有重大影响的成果。
（1）软件理论研究
中国最早从事软件研究的学者多数是数学家，在软件基础理论方面有较深的造诣，取得了一批有国际影响的科研成果。
1.1可执行的时序逻辑语言与XYZ系统
容易编程的软件往往执行效率不高，曾经风行一时的函数型语言由于效率不高在市场上未取得成功。中国科学院软件研究所20世纪90年代初开创性地提出并实现了可执行的时序逻辑语言与XYZ系统，较好地解决了易编程和执行效率的矛盾。近年来XYZ系统在实时控制、多媒体等领域的应用以及软件体系结构设计的可视化工具等方面有新的进展。XYZ系统是计算机编程理论的重大突破，受到国际同行的高度赞誉。
1.2 区段演算理论
实时系统的形式化是软件理论的一大难题。1991年，中国科学院软件研究所研究人员和C.A.R. Hoare等教授提出并发表了关于作为实时系统逻辑方法的区段演算的论文，在国际上引起较大反响。区段演算是描述和推理动态系统实时行为的一种模态逻辑，它是区间时态逻辑在连续时间条件下的一种扩展，现已成为实时系统设计、应用及数学支持工具的新模型，得到国际同行的公认，已带动了国际上十几个国家的科学家参与这一方面的研究.
1.3形式语义学
进程代数是研究计算机网络、远程通信等并发现象的形式化方法，现已成为计算机科学基础研究的一个热点。科学院软件所设计并实现了通用进程代数验证工具PAM，1993年在此基础上研制成功迄今世界上唯一能直接对消息传送进程进行推理的工具VPAM，在十几个国家得到应用。该所与英国Hennessy教授合作提出并独立发展了“符号互模拟理论”推动了模态逻辑和实时进程的研究。清华大学利用拓扑学工具,引入近似互模拟与互模拟极限的概念，初步建立了并发程序的近似正确性与无限进化的理论。北京航空航天大学在并发计算模型的翻译理论方面做出了开创性工作，提出并开发了基于语法制导的翻译技术和证明翻译程序正确性的方法，还提出了关于形式系统序列、序列的极限以及过程模式的理论，建立了软件规约的修正演算技术。
（2）人工智能研究
2.1问题求解与人工神经网络理论
清华大学在人工智能问题求解理论中，在传统符号主义建模方法的基础上，提出了不同粒度的商空间求解模型和分层递阶的求解方法，在此基础上提出了不同层次信息的合成技术；根据神经网络学习新的几何表示，提出一种从上而下的构造性学习方法，与多粒度计算的商空间理论结合，能有效地处理大数据量、复杂问题的学习与分类。中科院半导体研究所独辟蹊径，创造了采用高维几何学来描述和设计人工神经网络，在神经网络计算机理论研究、设计和转化等各个方面都获得了很大成功。北京系统工程研究所近几年在计算智能（包括模糊逻辑、进化计算和神经计算）研究方面获得了较大进展，提出了“过程神经元网络”概念，理论和应用都取得了较出色成果
2.2知识处理理论
自然语言理解是是人工智能的主要困难之一。中国科学院数学研究所在知识工程和基于知识的软件工程方面作了系统的、原创性的工作，设计并主持研制了知识工程语言TUILI系统和大型专家系统开发环境《天马》, 并首次把异构型分布式人工智能和机器辩论引进人工智能领域；研制出基于类自然语言理解的知识自动获取方法，在只对书本语言作很少改动的情况下由计算机自动获取并整理含于资料中的知识，最后自动生成所需的应用软件，从而形成了一条基于知识自动获取的软件快速生成新技术路线；另一个有趣的成果是研究出能把中文童话故事自动转换成动画片的计算机动画全过程自动生成技术，在艺术创造领域内推进了人工智能。总参61研究所开展了“知识发现的机理研究”，提出了“控制流/数据流图对”方法和能够统一表示、处理随机不定性和模糊不定性的“云模型”，并把这一创新的模型应用于数据挖掘和知识发现等新领域，取得了出色的效果。中国科学院计算技术研究所率先提出建立“国家知识基础设施”，并已构建包含300多万条知识的多领域专业知识库，在自然语言处理、农业信息系统等方面开始应用。
（3）算法研究
算法和计算复杂性是计算机科学的核心。国内有一批学者为寻求NP困难问题（计算时间随问题规模按指数函数增长的一类难解问题）的有效算法（包括近似算法）付出了艰苦努力。高性能算法973项目在集成电路设计、电力调度、交通、证券和信息查询等多个领域，提出一批既有世界先进水平又有较高实用价值的高性能算法，其研究成果正在一些重点工程领域推广应用。
中国科学院计算技术研究所先后投入约400人年的科研力量，历时六年，在数字视频广播关键技术上取得了全面的突破性进展。该研究组提出的"快速鲁棒的静态Sprite生成算法"被国际MPEG-4标准采纳，2002年7月该研究组提出的"结合率失真优化理论的码率控制算法又被国际JVT（Joint Video Team）标准接受；在中国手语识别方面，该研究组首次研究了大词汇表(达1000以上的汉语词汇)的手语识别问题，正确识别率达92%-95%。在手语合成方面，利用虚拟人合成技术合成了3163个基本中国手语词汇的手势，在全世界首次实现正常人与聋哑人的实时交流系统。
中国科学院软件研究所开发成功并行数学软件库、广义本征值问题并行解法包PQR等，这些软件产品已在美国、欧洲、日本等20家大学和科研机构应用。他们还开发了大型油藏数值模拟并行解法器及并行软件PRIS，在国产高性能计算机上研制了百万结点精细油藏模拟等分布式并行数值软件，具有重大经济效益
（4）量子计算与量子通信研究
量子信息技术可实现经典信息技术无法做到的新信息功能，是当代信息科学的前沿。中国科技大学在解决量子信息技术的若干关键性问题上取得重要进展。该校科研人员首创概率量子克隆原理，即以某概率精确地克隆线性无关的量子态集，推导出最大克隆概率，为有效提取量子信息提供新途径，并采用线性光学方法在实验上研制成功量子普适克隆机。他们还首创量子避错编码，其原理已被美国学者在实验上证实，为克服量子信息技术实际应用的主要障碍――消相干问题开辟了新的方法；提出新的量子信息处理器，有希望成为实用量子处理器。清华大学的学者提出了基于量子逻辑的自动机理论，证明了自动机的一些基本性质依赖于所基于的逻辑的分配律，从而揭示了基于量子逻辑的自动机理论与经典自动机理论之间的一些本质区别。
（5）信息安全理论研究
我国科技工作者完全自主地研究实现了我国的信息密码算法与体系，密码学研究已进入国际前列。信息安全国家重点实验室等单位在信息安全、密码学研究等方面已取得一系列重大成果。代数方法是研究现代密码系统的重要方法之一，我国学者主要利用代数方法对密码问题进行了深刻刻画，这些成果对认证码、序列密码和公钥的设计和分析提供了重要的理论。我国在网络入侵检测、防病毒软

9. 发现公司里的大数据开发挣得很多，想转行，

转行这个词汇，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想!但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重……

不少想进入大数据分析行业的零基础学员经常会有这样一些疑问：大数据分析零基础应该怎么学习?自己适合学习大数据分析吗?人生，就是在不断地做选择，然后在这个选择过程中成长，让自己从一棵小树苗变成参天大树。就是我们每个对大数据充满幻想终于下定决心行动的学员的选择，我们给了自己4个月的时间，想要在大数据分析这个领域汲取养分，让自己壮大成长。

【明确方向】

通过国家的战略规划，看到BAT的大牛们都在大数据行业布局，新闻媒体追捧这大数据分析行业的项目和热点，我想如果我还没有能力独立判断的时候，跟着国家政策和互联网大佬们的步调走，这应该是错不了的。

【付诸行动】

明确了方向之后，我就整装待发，刚开始是在网络上购买了很多的视频教程，也买了很多书籍，但是最大的问题就在于，我不知道怎么入手，没关系，有信心有耐心肯定能战胜困难，我坚持了一个月，学习的节奏越来越乱，陆陆续续出现了很多的问题，没人指导，请教了几个业内的朋友，但对方工作繁忙，问了几次之后就不好意思了，自学陷入了死循环。

意识到我学习效率的低下，以及无人指导的问题想想未来的康庄大道，咬咬牙告诉自己，一定好好好学，不然就浪费太多时间最后还会是一无所获。最后找到组织(AAA教育)一起学习进步!

大数据分析零基础学习路线，有信心能坚持学习的话，那就当下开始行动吧!

一、大数据技术基础

1、linux操作基础

linux系统简介与安装

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用户管理与权限

linux常用命令–系统管理

linux常用命令–免密登陆配置与网络管理

linux上常用软件安装

linux本地yum源配置及yum软件安装

linux防火墙配置

linux高级文本处理命令cut、sed、awk

linux定时任务crontab

2、shell编程

shell编程–基本语法

shell编程–流程控制

shell编程–函数

shell编程–综合案例–自动化部署脚本

3、内存数据库redis

redis和nosql简介

redis客户端连接

redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存

redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列

redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车

redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜

4、布式协调服务zookeeper

zookeeper简介及应用场景

zookeeper集群安装部署

zookeeper的数据节点与命令行操作

zookeeper的java客户端基本操作及事件监听

zookeeper核心机制及数据节点

zookeeper应用案例–分布式共享资源锁

zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知

zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制

5、java高级特性增强

Java多线程基本知识

Java同步关键词详解

java并发包线程池及在开源软件中的应用

Java并发包消息队里及在开源软件中的应用

Java JMS技术

Java动态代理反射

6、轻量级RPC框架开发

RPC原理学习

Nio原理学习

Netty常用API学习

轻量级RPC框架需求分析及原理分析

轻量级RPC框架开发

二、离线计算系统

1、hadoop快速入门

hadoop背景介绍

分布式系统概述

离线数据分析流程介绍

集群搭建

集群使用初步

2、HDFS增强

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客户端)操作

HDFS的工作机制

NAMENODE的工作机制

java的api操作

案例1：开发shell采集脚本

3、MAPREDUCE详解

自定义hadoop的RPC框架

Maprece编程规范及示例编写

Maprece程序运行模式及debug方法

maprece程序运行模式的内在机理

maprece运算框架的主体工作流程

自定义对象的序列化方法

MapRece编程案例

4、MAPREDUCE增强

Maprece排序

自定义partitioner

Maprece的combiner

maprece工作机制详解

5、MAPREDUCE实战

maptask并行度机制-文件切片

maptask并行度设置

倒排索引

共同好友

6、federation介绍和hive使用

Hadoop的HA机制

HA集群的安装部署

集群运维测试之Datanode动态上下线

集群运维测试之Namenode状态切换管理

集群运维测试之数据块的balance

HA下HDFS-API变化

hive简介

hive架构

hive安装部署

hvie初使用

7、hive增强和flume介绍

HQL-DDL基本语法

HQL-DML基本语法

HIVE的join

HIVE 参数配置

HIVE 自定义函数和Transform

HIVE 执行HQL的实例分析

HIVE最佳实践注意点

HIVE优化策略

HIVE实战案例

Flume介绍

Flume的安装部署

案例：采集目录到HDFS

案例：采集文件到HDFS

三、流式计算

1、Storm从入门到精通

Storm是什么

Storm架构分析

Storm架构分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署实战

Storm+Kafka+Redis业务指标计算

Storm源码下载编译

Strom集群启动及源码分析

Storm任务提交及源码分析

Storm数据发送流程分析

Storm通信机制分析

Storm消息容错机制及源码分析

Storm多stream项目分析

编写自己的流式任务执行框架

2、Storm上下游及架构集成

消息队列是什么

Kakfa核心组件

Kafka集群部署实战及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi学习

Kafka文件存储机制分析

Redis基础及单机环境部署

Redis数据结构及典型案例

Flume快速入门

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、内存计算体系Spark

1、scala编程

scala编程介绍

scala相关软件安装

scala基础语法

scala方法和函数

scala函数式编程特点

scala数组和集合

scala编程练习(单机版WordCount)

scala面向对象

scala模式匹配

actor编程介绍

option和偏函数

实战：actor的并发WordCount

柯里化

隐式转换

2、AKKA与RPC

Akka并发编程框架

实战：RPC编程实战

3、Spark快速入门

spark介绍

spark环境搭建

RDD简介

RDD的转换和动作

实战：RDD综合练习

RDD高级算子

自定义Partitioner

实战：网站访问次数

广播变量

实战：根据IP计算归属地

自定义排序

利用JDBC RDD实现数据导入导出

WorldCount执行流程详解

4、RDD详解

RDD依赖关系

RDD缓存机制

RDD的Checkpoint检查点机制

Spark任务执行过程分析

RDD的Stage划分

5、Spark-Sql应用

Spark-SQL

Spark结合Hive

DataFrame

实战：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming应用实战

Spark-Streaming简介

Spark-Streaming编程

实战：StageFulWordCount

Flume结合Spark Streaming

Kafka结合Spark Streaming

窗口函数

ELK技术栈介绍

ElasticSearch安装和使用

Storm架构分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源码解析

Spark源码编译

Spark远程debug

Spark任务提交行流程源码分析

Spark通信流程源码分析

SparkContext创建过程源码分析

DriverActor和ClientActor通信过程源码分析

Worker启动Executor过程源码分析

Executor向DriverActor注册过程源码分析

Executor向Driver注册过程源码分析

DAGScheler和TaskScheler源码分析

Shuffle过程源码分析

Task执行过程源码分析

五、机器学习算法

1、python及numpy库

机器学习简介

机器学习与python

python语言–快速入门

python语言–数据类型详解

python语言–流程控制语句

python语言–函数使用

python语言–模块和包

phthon语言–面向对象

python机器学习算法库–numpy

机器学习必备数学知识–概率论

2、常用算法实现

knn分类算法–算法原理

knn分类算法–代码实现

knn分类算法–手写字识别案例

lineage回归分类算法–算法原理

lineage回归分类算法–算法实现及demo

朴素贝叶斯分类算法–算法原理

朴素贝叶斯分类算法–算法实现

朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例

kmeans聚类算法–算法原理

kmeans聚类算法–算法实现

kmeans聚类算法–地理位置聚类应用

决策树分类算法–算法原理

决策树分类算法–算法实现

时下的大数据分析时代与人工智能热潮，相信有许多对大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行大数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊!毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到大数据分析领域，就不要后悔，做到如何脱颖而出才是关键。因此本文给出一些建议，针对想要转行大数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成，不后悔，更不灰心!

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