一句话解释云计算，软帝培训可靠吗？
武汉软帝培训成立于2006年，16年来一直致力于IT与互联网领域中高端人才的培养（JavaEE开发、web全栈开发、C/C++、云计算大数据、Python+人工智能、嵌入式与物联网、软件测试、U3D游戏开发等）。软帝与全国100多所高校深度合作，成立校企合作基地。
软帝为国内外企业开发的真实项目为教学案例和教学内容，为学生提供实战软件教学服务。《非企证书》、《办学许可证》是民办培训学校取得办学资格的证明。这也意味着软帝培训学校是一家受教育局、民政局认可的培训学校。
十余年创办历程，软帝从初创到壮大，帮助众多学生实现职业梦想。未来，软帝将践行“匠心铸教，极致服务”的核心价值观，为社会培养更多的优秀人才！
人工智能这个专业怎么样？
人工智能的发展前景如何？
近年来，人工智能等科技教育在世界上掀起了一股狂澜，2019年教育部印发《2019年教育信息化和网络安全工作要点》，要求推动在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。4月2日，教育部印发《关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见》，要求教师主动适应信息化、人工智能等技术变革，积极有效开展教育教学。
VR技术正逐步与5G、人工智能、大数据、裸眼3D、投影、全息投影等技术互相融合、互相促进发展。印度学校也将AR、人工智能和虚拟现实VR整合到教学中。在印度，有的学校现在已经将云计算，AR和虚拟现实VR结合到教学当中。 在过去的几年里，先进的科技应用已经改变了我们生活的方方面面。作为IT行业的领导者，印度一直站在这一技术的前沿，从银行业到政府管理、农业乃至日常购物和食品配送等领域的技术都得到了统一。
而美国自2010年起便开始布局STEM教育——即科学、技术、工程与数学教育，美国国内由13个机构组成了STEM教育委员会，通过改进学前至12年级教育方式、维持公众和青年的STEM接触效率、增加大学生STEM经历、优化STEM服务团体、设计STEM研究生教育等方面来促进并深化STEM教育改革。
那么，我们为何要大力推广大力推广人工智能等科技教育呢？
“科学”不仅是学校的一个科目，元素周期表，或者波的特性。它是一种认知世界的方法，是接触、探索与理解世界的关键方式。
在这个信息爆炸的时代，成功不仅取决于所学的知识，还与处理事物的方式有关。对我们的年轻一辈来说，用知识与技能去武装自己来处理信息，收集证据、解决目棘手问题已成为当务之急。而这些能力，都可以在他们的学生时代从科技学习中获得。
教育既是知识的传递，也是思维的传授；而科技教育密切贴合着时代的浪潮，在传输知识的同时更帮助学生以更新、更深、更全面的眼光去看待世界与面前的问题。
方法论如何解释？
我所理解的方法论是发现问题、研究问题、解决问题的策略以及在这个过程中运用工具的总和，是一套具有严谨逻辑的系统思考、前提假设和结论验证的认知体系。
一、方法论的发展
方法论由来已久，从中国古代的孔子，到康德、黑格尔、笛卡尔，到马克思方法论，再到现代的科学方法论，经过了两千年发展，流派甚多，每个流派都有自己独特的一套体系。法国著名学者笛卡尔曾单独著述了《方法论》一书，提出研究与解决问题的四个步骤：
1.首先要怀疑一切，即“怀疑一切”理论。
2.把复杂的问题，尽可能分解为多个比较简单的小问题，逐个解决。
3.把这些小问题从简单到复杂排列，先从容易解决的问题着手。
4.所有问题解决后，再回来检验，看是否完全，是否将问题彻底解决。
二、方法论的应用
方法论最开始是抽象的，不以实用目的，在贵族阶段纯粹是精神上的追求，探究问题的根源和底层逻辑，经过长期发展，尤其是近现代，逐渐应用到社会科学实践和自然科学实践中。在西方，研究科学的人通常希望将研究的问题转变为定量研究，西方学者相信数字不会作假，更能精确反映出事物的内在规律，进而采用统计学的分析方法（如方差分析、回归分析等），找到事物的存在规律，建立数据模型，预测事物的走向，用现代时髦的话来说，就是大数据、云计算、AI智能，无不是统计学方法论的应用结果。
三、个人如何建立方法论的思维模式
首先要搭建自己对发现问题、分析问题和解决问题的方法论体系，即建立从“认知层”到“本质层”，再从“本质层”到“应用层”的联系，从而找到问题的解决办法。经过不断循环反复的演练，个人的方法论就会得到不断的完善和提升。
在这里推荐一个著名教育专家库伯，有一个著名理论叫“库伯学习圈”，是综合了杜威、皮亚杰等人的思维模式之后，所提出的方法论学习结构。“库伯学习圈”是一个闭环的图形结构，有四个环节构成，即“反思性观察”、“抽象概念化”、“实验”、“具体经验”。“抽象概念化”就是将问题转化为定量研究，“实验”就是将寻找问题的根源，建立y=f（x）的数学模型，通过自变量X的调节，得到因变量y的值。在这个部分，目前市场上有两个比较成熟也是应该最多的统计分析软件， Minitab和SPSS，推荐大家试用。
方法论是一个严谨的推理和分析过程，不是一蹴而就，需要反复演练和修为，才能建立自己的方法论体系。
以上为个人的经验和理解，欢迎探讨。
是怎么带动经济发展的？
关注大数据的人，都会问到大数据对个人生活、工厂生产及社会关系带来怎样的影响。其实，这种影响已经实实在在的发生了，对大数据的应用已融入和改变着我们生活的各个方面。本文重点分析大数据从哪儿来，到哪儿去，有什么应用价值的闭环问题。
文 | 刘成军，造奇智能产业新媒体创始人兼主编，智能产业深度观察大数据同任何事物一样，都有一个从出生、到成长、到成熟及衰落的生命周期，目前来看，大数据正处于迅速成长阶段。要想知道大数据有什么用，在哪些领域用，应用价值是什么，等几个关键问题，我们有必要首先明晰大数据的来源：
分析：大数据的来源第一，物质世界本身数字化产生的大数据。例如一些医疗服务类网站，将医生信息、门诊信息等现实事物数字化，形成了大量网络数据。第二，互联网交流不断产生的大数据。大量移动电子终端设备的出现，更加快了互联网信息制造的速度。第三，各种智能设备的数据源源不断产生新的数据，加上以往工业生产过程的积累和沉淀数据，这个数据量将是消费类大数据的数倍，数据量巨大。应用：从消费、金融、电信到工业制造业1、随着零售数据及互联网使用数据的增加，可以利用社会大数据为自己企业服务，利用大数据、云计算中心的数据分析结果，指导销售和备货，提升供给效率和保障水平。
案例：零售巨头沃尔玛每天都要处理庞大的数据信息，所有店面的销售情况都实时反映到大数据中心，通过对比分析可以准确发现隐藏的问题。比如，他们会从手电筒等救援设备的销售数据中找到发生自然灾害的规律，做出预测并对环境变化作出反应，防止商品脱销。沃尔玛相关负责人表示，运用大数据工具之后，出现问题到解决问题的时间从两到三周缩减为20分钟。2、重塑工业制造业价值链和服务方式、盈利模式等：
“大数据的高容量、多样性、存取速度快、应用价值高等特性都有助于传统产业转型升级。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文接受记者采访时表示，大数据是创新发展的资源，大数据资源的开发也要经历采集、传输、储存、梳理、分析等过程去形成软件和个性化解决方案，然后应用到相关的领域、行业和企业。而大数据的实时、感知和预测等特点确实可以在企业降低成本、缩短生产周期、提升效率、细分产品定位、优化流程和决策等方面扮演重要角色。案例：世界三大航空发动机生产商之一罗尔斯·罗伊斯卖出的每一台航空发动机，内部都安装了上百个传感器，详细记录并保存工作时所有细节。这些数据会实时传输给地面的数据分析中心工程师，从而及时判断该发动机是否需要维护，是否存在故障。
制造业是大数据的主战场。中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文分析说，一方面，大数据作为决策依据的属性，能够精准分析供给与需求，减少生产经营中的盲目性，让传统产业创新经营模式，实现智能生产；另一方面，大数据作为新型经济资源的属性，能够与传统产业融合而产生新型生产性服务业，产生新业态，推动产业升级。
【军观察】头条号，聚焦于智能制造、大数据及产业互联网等领域的垂直产业+新媒体，欢迎关注与交流。
人工智能与大数据专业怎么样？
接楼上刘老师的回答，这确实是个不错的问题。随着近几年人工智能技术和大数据技术的发展，大数据和人工智能在各行各业的落地应用变多，人才需求也变得越来越大，这两个词也逐渐被大众熟知。作为大数据与人工智能领域的一名从业者，下面我分享下我对这两个专业的一些看法。
人工智能专业和大数据专业分别是什么？1、人工智能专业：
人工智能专业：以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉
这里引用百度百科中的解释，个人感觉说的还是比较全面的。其中几个关键词为机器学习，深度学习、自然语言处理、语音处理、视觉智能，这几个关键词大概覆盖了目前人工智能方向的核心理论和核心应用。其实本阶段的人工智能的核心就是基于机器学习和深度学习的理论，研究自然语言（小冰机器人）、语音（ 讯飞翻译）、视觉（无人价值、人脸识别）三大大类方向的智能应用。
2、大数据专业
大数据专业在某些学校开设的可能叫数据科学与大数据技术专业，其培养目标为：
旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
目前的大数据专业大概可能氛围三个大的方向：
大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；大数据开发可能涉及到如各种云平台（阿里云、腾讯云、华为云）、大数据系统（大数据中台 ）等的开发；数据挖掘、分析和机器学习方向，主要对大数据进行分析，如广告推荐、视频推荐等等；大数据运维主要是保障大数据平台的稳定和可靠。
这两个专业的前景是怎样的？两个专业作为近年来的热门专业，肯定是有一定理由的。国家推广、商业应用前景大可能是这两个专业比较火爆的原因之一。
1、“新基建”浪潮，大数据中心、人工智能
最近国家提出“新基建”的七大领域：特高压、新能源汽车充电桩、5G基站建设、大数据中心、人工智能、工业互联网、城际高速铁路和城际轨道交通。其中人工智能和大数据中心都名列其中，可见国家对这两个方向的重视程度。
另外像人工智能技术，早就被国家定义为全民都应该掌握的技术，也是未来有可能超过美国的一个点。
所以从国家层面，这两个专业都是国家未来要着重发展的方向。
2、高实用性、各行业信息化、智能化转变的需要
数据是数字经济的命脉
随着移动互联网和智能终端的普及，基于信息技术的人类日常生产生活繁衍出诸多数据。这些数据成为社会生产者和消费者的行为分析最有效的依据。从信息经济向数字经济转变的过程，就是从人工知识到大数据驱动学习迈进的过程。
数据爆炸时代，将数据科学简单定义就是“从数据中提取有用知识的一系列技能和技术”。为“浩如烟海”的数据提供全强大的计算方式，进行数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘、实现数据价值的“精纯度”，正是大数据专业所要培养的技术核心所在。
我感觉在未来，大数据技术可能是每个行业必备的。而数据也将成为未来企业的巨大的竞争力，谁掌握了数据，谁就更具备优势。
两个专业的关系和关于专业选择的一些建议大数据智能是人工智能最基础的方向之一，必将推动新一代人工智能的发展。数据科学和大数据，通过建立驱动数据和知识引导的智能计算平台和方法，从数据样本中提取知识构建模型。形成从数据到知识，从知识到智慧的人工智能的进阶之路。因此数据是实现智能的基础，两个专业有所交叉，又各有特色。
一些建议：
从目前各高校开设这两个专业的情况来看，这两个专业还是属于计算机专业的分支，即使成立的单独的学院，师资力量也不一定雄厚。所以，如果国内牛校的计算机专业也不影响具体内容的学习，而计算机专业可能师资和培养计划会更加完善。目前计算机相关的各专业其实都在往这两个专业方向靠近，比如数据库、计算机软件、操作系统等等，都会有大数据-人工智能在本方向的一个更细分的应用作为结合，所以不是说只有读这两个专业才会进这两个专业对应的岗位，夯实基础、学好技能才是最重要的。回答终于回归到专业领域，哈哈！如果有其他问题也可以关注我或者想我提问！
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