大数据时代，技术人的“钱途”在哪里？
未来数据比石油还值钱吗？
未来10年20年以后，这世界最珍贵的资源、最稀缺的资源，不会是石油，一定是数据。企业要有最快获取数据的能力、处理数据的能力、分享数据的能力、产生数据的能力。在刚过去不久的2020中国国际智能产业博览会上，马云在8分钟演讲里30次谈到数字化 ，用数字技术加大研发来降低企业的推广成本、渠道成本、人力成本和管理成本是企业必须要考虑的问题。细心的朋友会留意到其实早在2015年，马云就提出此次思想。俗话说：成功的人比我们都要先掌握到最新的消息，以至于我们已被返超 N百米，也完全不知。
可以肯定的是，利用数据的能力成为了未来的一个趋势。大数据、人工智能正在改变着或颠覆各行各业，同时也包括我们的生活。我们今天不妨换个角度来聊聊，未来已来，技术人的“钱途”在究竟在哪里？
网上流传过这样一句话：世界上最赚钱的方法，都写在《刑法》里了。当然这只是调侃而已，古人讲君子爱财，取之有道，虽然挣钱的道有很多种，但大部分人获取财富的方式就是通过不断加强自身的专业技能，从而将自己的价值提升一个Level，进而在时代的浪潮中滚滚向前(钱)。
作为一个技术人，顺应未来的技术趋势是保证自己不被“中年危机”所淘汰的不二法门。所以，选择比努力更重要。文末有惊喜哦~
那么，究竟该怎么选择呢？
01
主动出击，打破僵局
在这个内卷的社会，当我们面对未来的不确定性，以及对工作环境、工作内容的危机感，多多少少会产生一些焦虑和困惑。如果你已经工作了3~5年，在这个时候，正是需要走出舒适区、打破困局的时刻。我们前面提到了未来数据的重要性，所以不管你是产品经理、大数据开发、亦或是数据分析师，进一步加强自己的数据能力是提升未来职场竞争力的有效手段。
既然要提升自己的数据能力，首当其冲的要聊一下大数据技术。大数据处理可以分成三个阶段：收集、分析和预测。现如今，随着大数据技术的不断发展，收集和分析的工作相对来说已经做得相当好了，现在关注的焦点是要有科学的预测。因此机器学习技术在这里是不可或缺的，这一点毋庸置疑。所以，机器学习和人工智能不失为一种技术选择方向，同时算法，数据分析师也是发展中不可缺的岗位人才。
在人工智能界有一种说法，即机器学习是人工智能领域中最能体现智能的一个分支。从历史来看，机器学习似乎也是人工智能中发展最快的分支之一。近年来也出现了一些新的方向，比如深度学习(目前深度学习主要适合于神经网络)等等。尤其是大数据时代的出现，给机器学习提供了更多的机遇，催生了很多的机器学习方法。
02
明确方向、提升能力
当我们明确了方向，也就有了前进的动力。下一步要做的就是如何提升能力？首先，理解机器学习绝不是简单地了解几个时髦概念，至少要在以下四个方面有所提升：
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工程能力
比如Python，数据抓取，也是最常用的工具之一
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必备的数学基础
比如高等数学、线性代数、概率论与数理统计、最优化理论等等
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机器学习方法
比如线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、聚类、降维与度量学习等等
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深度学习
比如深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等等
也许你会对此些术语有些陌生，不要担心，让我们一起来揭开它看似神秘的面纱。机器学习发展极其迅速，目前已成为了一个广袤的学科。初学机器学习很容易陷入自我怀疑，因为涉及的知识太多，除了需要具备一定的数学基础外，还学一些诸如开发语言等计算机知识，这在无形之中也提高了机器学习的门槛。
于是，你会问该怎么学呢？ 或许干脆放弃，不 不 生为21世纪的新青年，我们可不能轻易放弃，何况今天小编打算给大家送超级大福利的，免费、免费、免费学习人工智能，而且该课程具有300多课时，完全覆盖以上四个方面。不会让你浪费时间，直冲核心重点。
重量级导师介绍：
数学：
童哲：万门大学创始人。高中以物理竞赛福建省第一名成绩保送北京大学物理学院，大三暑假考上法国巴黎高等师范学校，留法攻读物理。获得巴黎高师本科+巴黎高师硕士M1学位后回国创建了万门。
Python及人工智能：
许铁: 以色列理工学院机器学习在读博士、巴黎高师理论物理与复杂系统硕士、cruiser创始人 , 在知名神经科学期刊著有论文。
专业课程特色：
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