广州专业的大数据培训机构名单汇总今日盘点

　　千锋教育-IT职业教育良心品牌，成立教研中心，推出贴近企业需求的线上线下技能培训课程。千锋教育大数据＋Python人工智能六维全息课程：秉承从理论到实践，从应用到原理，从细节上学习掌握大数据分布式系统下所使用到的存储、计算、调度、资源管理等不同方面，另外从应用场景离线、实时、交互查询等方面，结合企业中不同行业、核心业务开发的有针对性的项目实战，如数据治理，离线、实时数仓，离线、实时数据同步、知识图谱，元数据管理与血缘构建，数据质量、NewSQL等核心模块，从深度和广度上构建完善的知识体系，在学习思维和经验能力上达到架构级别。

　　如今，大数据的应用对企业公司以及个人都产生了深远影响，本文就来预测一下大数据应用技术的发展方向。对大数据应用技术感兴趣的小伙伴，可以接着往下看小编的的详细分析。

　　1.AI驱动的数据基础设施

　　多数企业布局了机器学习、深度学习技术的人力、工具和基础设施，有一些行业解决方案也逐步落地。不过在真实世界中，搭建基于AI的生态系统，重点并非算法本身，“AI驱动业务价值”这一命题意味着高昂的成本和资源投入。在多数领域，AI驱动的生产力仍未实现规模效应，如何解决数据基础设施的自动化仍是难点。

　　从今年的大数据平台和工具市场来看，越来越多的构建AI解决方案工具，从AI建模、AI算法框架的工具，逐步演化为面向数据开发、流程调度、A/B实验、数据分析、服务管理等工具，从而实现AI驱动的数据基础设施。这种趋势意味着过去专业的数据科学家、数据工程师与开发人员合作实现AI解决方案，逐渐转变为开发者可以通过AI驱动的数据基础设施(如开发测试工具、建模工具、分析工具等)，独立实现AI应用的开发过程；而数据科学家更专注于算法本身的构建及优化。

　　2.面向AI的分布式计算框架

　　随着人工智能成为科技领域的宠儿，以及机器学习技术的进步，对于面向AI的分布式计算系统的需求，变得更加迫切。Hadoop/Spark阵营的开源分布式社区已成为大数据处理的事实标准，在行业中的应用也在不断深化，各类商业化版本也在为满足更多的行业解决方案而迭代。不过，由于Hadoop/Spark设计的初衷并不是为了构建AI应用，在性能、任务并行、任务状态可变、异构计算(如GPU与CPU)等方面均有一定的问题和瓶颈。

　　目前开源社区已经有一些面向AI的分布式计算框架，与MapReduce和Spark这类并行跑批处理架构不同，AI分布式架构要求支持更细细粒度任务依赖，比如小数据量训练、灵活任务依赖、以及异构计算的优化。而大数据商业化公司、Hadoop发行版厂商如Cloudera(现已于Hortonworks合并)，也势必在AI和机器学习应用领域进行产品调整和重构，以提供更多的基于云端的AI解决方案。

　　3.数据安全

　　在大数据时代，服务安全与隐私保护是这两年提及较多的关键词。在未来一到两年，企业将越来越重视数据安全管理的应用，在信息安全上的投资预算增长迅速。事实上在2017-2018年，大数据市场已经出现了不少专注于数据安全领域的供应商，提供隐私访问控制、数据加密脱敏、信息风险监测、数据沙箱等产品应用。这一领域的赛道目前规模还不大、市场比较分散，细分领域的厂商多以客户本地化部署为主。未来数据安全即服务的云托管服务，将更为普及，成为大数据应用技术发展方向趋势。