
作者Frederik Bussler,顯然AI的增長營銷主管
我經(jīng)常分享學(xué)習(xí)人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的資源,無論是谷歌或哈佛的課程,還是YouTube的全長教程。
與此同時,我聽到了這樣的擔(dān)憂:“現(xiàn)在學(xué)習(xí)AI和數(shù)據(jù)科學(xué)還來得及嗎?”
令人擔(dān)憂的是,隨著數(shù)百萬學(xué)生學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí),該領(lǐng)域正變得飽和。畢竟,人工智能的工作數(shù)量有限,尤其是在全球經(jīng)濟衰退期間。
吳恩達(dá)在Coursera上的著名機器學(xué)習(xí)課程有接近400萬學(xué)生。
在寫這篇文章的時候,如果你在LinkedIn上搜索“機器學(xué)習(xí)”,你會發(fā)現(xiàn)超過10萬個工作崗位。
顯然,學(xué)生人數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于公開職位--僅從一門Coursera課程的學(xué)生人數(shù)來看,這一比例幾乎為40:1。
盡管如此,學(xué)習(xí)人工智能仍然是值得的,原因有很多。
首先,讓我們談?wù)剝?nèi)部創(chuàng)業(yè)。人工智能的構(gòu)建和部署變得比以往任何時候都更容易、更快--尤其是考慮到類似的無代碼人工智能工具。人工智能--這意味著員工可以通過將人工智能添加到他們的技能中來增加更多的價值。
這些內(nèi)部創(chuàng)業(yè)者在他們的組織中發(fā)現(xiàn)人工智能用例并沒有增加LinkedIn上的空缺職位數(shù)量,但有無數(shù)的例子。
任何員工都有一個巨大的動力去成為一名人工智能內(nèi)部設(shè)計師:將他們工作中重復(fù)、枯燥的部分自動化,并專注于創(chuàng)造性的、以人為中心的任務(wù)。更不用說,AI技能可以提振你的薪水和事業(yè)。
例如,營銷人員可以使用人工智能來預(yù)測客戶行為,構(gòu)建人物角色,并識別頂級人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)。零售員工可以優(yōu)化分類,預(yù)測庫存消耗,預(yù)測人員需求,等等。保險員工可以使用人工智能來預(yù)測保險索賠、訴訟風(fēng)險、代位求償機會等。
人工智能內(nèi)部創(chuàng)業(yè)的可能性是無窮無盡的。
還有一個巨大的機會領(lǐng)域沒有包含在大約10萬個機器學(xué)習(xí)工作中:創(chuàng)業(yè)。
企業(yè)家精神是內(nèi)部創(chuàng)業(yè)風(fēng)險更高的另一面。這意味著走自己的路,尋找新的方法在市場上增加價值,往往沒有任何支持、支持或穩(wěn)定。
同時,這種高風(fēng)險伴隨著高回報的潛力。
假設(shè)你作為第30名員工加入了一家硅谷初創(chuàng)公司(還很早),你是你所在領(lǐng)域的頂尖工程師之一。根據(jù)Holloway的說法,你可以預(yù)期0.25%-0.5%的股權(quán)。
如果你獨自創(chuàng)業(yè),作為一個單獨的創(chuàng)始人,你有100%的股權(quán)可以開始。通過引入自己的聯(lián)合創(chuàng)始人、員工和投資者,這一數(shù)字將會減少,但還有更多的潛力。
即使你對內(nèi)部創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)業(yè)或找到一個新角色不感興趣,也有必要不斷學(xué)習(xí)。
人工智能現(xiàn)在遍布每個行業(yè),從你在亞馬遜、Spotify、Netflix或Tinder上獲得的建議,到你在谷歌或YouTube上看到的搜索結(jié)果,甚至到新冠肺炎跟蹤、疫苗開發(fā)和疫苗推出。
為了了解最新技術(shù),真正了解當(dāng)今世界,學(xué)習(xí)人工智能是必須的。
學(xué)習(xí)AI是值得的,而且永遠(yuǎn)都是。即使就業(yè)市場已經(jīng)飽和(現(xiàn)在還沒有飽和,因為有資格的人仍然有工作機會),創(chuàng)造性的內(nèi)部創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家總是有潛力的。為了保持相關(guān)性,AI技能正迅速成為必備技能。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10