最近一段時期,中國股市可以說是跌宕起伏。從互聯網到房地產,從中概股到教育股,連番的跳水式下跌,讓不少見過大風大浪的資深股民都感到心驚肉跳。
以曾經風光無限的互聯網行業為例,近期就頻頻有互聯網巨頭因為大肆并購涉嫌壟斷、工作時長違反勞動法、“雙減”政策等因素成為被罰款和約談的對象。受其影響,不少赫赫有名的互聯網巨頭股價都在短時間內出現了幾十個點的大幅下跌,有的甚至是一瀉千里。有關互聯網行業的企業縮編、減招、裁員、倒閉等新聞,在最近更是不絕于耳。
股市的大幅震蕩,讓越來越多的人們將目光轉移到了大數據、物聯網、新基建、人工智能、高端制造等新興領域。然而可能有人沒有注意到的是,以上這些行業,其實都與云計算的發展息息相關。
高速發展的云計算,IT人的新藍海
看到這里,也許有讀者朋友想問:什么是云計算?
“云計算”概念,指的是通過網絡提供算力、存儲等各種資源,讓使用者可以不受時間和空間的限制,像用“水電煤”那樣按需使用、按量付費,并具有虛擬化技術、動態可擴展、按需部署、高靈活性、高可靠性、高性價比、可擴展性等特點。
在概念正式誕生至今的十多年里,云計算已經幫助無數企業實現了降本增效,讓大批初創公司也能獲得先進的云服務支撐,在細分賽道上與巨頭企業展開競爭,極大地加快了技術創新的速度,被業界公認為是繼計算機、互聯網之后信息時代的第三次革命。
伴隨著全球數字經濟的蓬勃發展,“上云”已經成為廣大企業開啟數字化轉型的共識,一個“萬物皆云”的時代正在來臨。中國信息通信研究院2021年7月最新發布的《云計算白皮書》指出,2020年,我國的云計算市場增速56.6%,遠高于全球云計算市場13.1%的平均增速。2020年有超過半數的企業對本地數據中心與云資源池間的互聯需求強烈。《云計算白皮書》還預測,2025年全球云計算市場規模將超過6000億美元,中國云計算市場規模也將在“十四五”末突破10000億元人民幣。
與高速發展的云計算市場相伴而來的,則是巨大的云計算人才缺口。盡管各家企業已經為云計算人才開出了遠超互聯網人才的高薪(云計算領域企業在某互聯網人才招聘平臺上發出的平均面邀年薪高達40.78萬),但是官方數據顯示未來5年內,我國云計算產業仍將面臨高達近150萬的人才缺口。由此可見在云計算這片IT行業的新藍海,“求賢若渴”將會成為未來大批用人企業的常態。
從入門到機器學習,快速上手云計算
伴隨著云計算的高速發展,機器學習也進入了人們的視野。
機器學習,專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能,是使計算機具備人工智能的根本途徑。
在《2021將改變世界的八大技術趨勢》中,亞馬遜副總裁兼CTO Werner Vogels博士指出,未來3年內全球產生的數據,將比過去30年的總和還要多。面對如此驚人的海量數據,與機器學習模型結合使用數據攝取和聚合工具,將成為各行各業處理信息的解決之道。
在醫療行業,機器學習可以用來研究醫療數據、開展臨床試驗、縮短研發周期、降低總體成本;在金融行業,機器學習正在欺詐檢測、自動化過程、交易、投資建模、風險防范、客戶情緒分析等領域大顯身手;在娛樂行業,機器學習正在被用于與客戶溝通、預測客戶需求、進行良好投資;在零售行業,機器學習能夠幫助企業進行供應鏈重塑、庫存管理、預測用戶行為、分析趨勢、動態定價、個性化產品推薦;在餐飲行業,機器學習可以助力企業大幅縮短送貨時間、提升客戶滿意度;在制造行業,機器學習可以被用于自動化、數據連接、實時錯誤檢測、供應鏈可見性、倉儲效率、成本降低、資產跟蹤;在汽車行業,機器學習還可以被用來分析車輛數據、預測部件性能、建議維修時間……
機器學習廣袤的應用前景,同樣也誕生了巨大的人才需求。掌握云計算和機器學習,不僅可以提升技能、提高薪酬,還能作為復合型人才,在職場上獲得更多的資源和競爭優勢。
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機器學習為什么這么火爆?
怎樣用機器學習幫助解決商業問題?
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