机器学习正在带来更多智能事物

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机器学习正在带来更多智能事物

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-08

先进机器学习的发展
数据科学家开始使用AI和高级ML技术，例如深度学习神经网络和自然语言处理，这允许“创建经过编程以学习和适应的智能物理和基于软件的系统”，传统的机器学习主要由规则驱动，使用决策树，关联规则学习和其他基于规则的技术来自动化决策和学习，深度学习，神经网络和NLP等新技术允许开发一类新的应用程序-从比喻上讲-更智能，他们具有更大的学习，预测和适应能力，并且（在某些情况下）可以自主工作，应用的AI和高级机器学习带来了各种各样的智能实现，包括物理设备，应用和服务，这些实现将作为一类新型的显然智能的应用程序和事物交付，并为各种...设备以及现有的软件和服务解决方案提供嵌入式智能。

支持AI的应用程序和设备的示例
这些和其他智能应用程序具有从根本上改变我们日常个人和工作生活的能力，在未来的10年中，几乎每个应用程序，应用程序和服务都将结合某种程度的AI，这将形成一个长期趋势，并将不断发展和扩展AI应用以及针对应用和服务的机器学习，与智能事物同上：传感器和设备越来越多地利用AI和先进的机器学习技术，自动驾驶汽车和智能设备作为例子，AI和ML视为智能事物的一种力量倍增器。

设备协作和建模现实
我们拥有独立的“智能”设备，它们或多或少地独立工作，传感器传输的数据将由下游来源收集（并可能进行分析），预测一种新的协作模型，在该模型中，智能事物将相互通信并做出响应，这种方法有其风险，分布式拒绝服务攻击至少突出了协作智能设备（或更确切地说，使它们成为可能的网络连接）也可能构成威胁的一种方式，预测企业将大量投资于所谓的数字孪生兄弟，这些孪生兄弟使用传感器数据来建模事物或系统的状态，实际上它们是物理现实的动态软件模型，在三到五年内，数以千计的双胞胎将代表数以万计的事物，企业将使用数字双胞胎主动维修和规划设备服务，规划制造流程，运营工厂，预测设备失败或提高运营效率，并执行增强的产品开发。

数据工程师突然需求旺盛
成为一名数据工程师需要什么？软件工程的背景不会受到伤害，数据工程师的数量增加了一倍，但这一增长速度远远超过了数据科学家，成为一名数据工程师需要什么？软件工程的背景不会受到伤害。您可以熟练掌握SQL，Java和Python。

数据工程师的通用技能
SQL是与数据工程相关的重要的（或者至少是常见的）技能统计数据中将近40％的数据工程师声称他们精通SQL，SQL紧随其后的是Java：大约37％的数据工程师声称自己精通Java，SQL和Java是这两项技能的重量级人物，第三名是Python，约有27％的数据工程师声称拥有Python，超过四分之一（约26.5％）的数据工程师引用了Hadoop相关技能，其次是与Linux相关的技能，占18.5％。

SQL是一种声明性语言
大多数软件工程师只想在[Object Relational Mapping]中包装一些东西，这是数据工程师普遍的技能。这很重要，多年来随着NoSQL方法的兴起，SQL在数据技术中显得有些丑陋，但是SQL却无处可走-实际上，它正享受着作为基于SQL的非结构化数据接口越来越受欢迎。

历史悠久的职位
难怪数据工程不是一门广为人知的学科，毕竟数据工程师（与较新的“大数据工程师”不同）是既定的，确实是尊贵的工作角色，重点关注“数据库系统及其技术的设计，实现，建模，理论和应用”，这样数据工程师将处于稳固的位置，您可以向准爸爸或婆婆吹牛的那种东西，如果有近期趋势的迹象，那么将来很有可能变得更加自负。

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