南京AI工程师培训要多长时间

金融领域涉及的工种和行业非常复杂，短时间内不会被大数据AI技术完全取代。但是在一些数据结构化较高、任务定义明确的领域，AI模型可以很容易的代替人工。而从长远看，金融行业的自动化不可避免。

对于学习金融学或正在从事金融行业的人员来说，大数据 AI时代需要既能精通金融学领域的专业知识，又能掌握大数据工具、AI算法及懂得数据运用的价值的数字化复合型人才。

大数据以及人工智能的出现并蓬勃发展，是人类科技的一大进步。虽然 AI会让一些行业和职业消失，但它将大大提高人类的生产效率，也会催生新的岗位，较重要的是我们需要去面对改变，适应改变，然后回归自身，增值自己，让自己不断转型升级，以便更好地适应时代的发展，跟上科技发展的脚步，否则未来就会面临被淘汰的命运。

我们这个时代，既是较好的时代，也是较坏的时代。好在我们有的是学习和进步的资源和途径，坏的是和我们竞争的人只会越来越多。目前，金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储备，而掌握这些能力的人未来会成为金融领域的抢手人才。事不宜迟，从现在开始就好好修炼自己吧。今天，小编给金融从业者和准金融人才推荐一门课程——金融数字化转型人才训练营，CDA数据科学研究院2020年重磅推出的金融数据人才培育课程，希望你能踏上这次的转型升级之旅，给自己的人生来一次的升华！

这门课讲的是什么？

本次课程不仅是讲如何发现业务问题、整理数据、建立模型、编写报告、构建业务应用数字化解决方案。而是力图为金融从业者提供个人数字化转型的解决方案，转型成为组织内部数字化赋能者。本课程是2+3的结构，前面的“2”是能力体系建设，包括数字化战略和管理、数据和AI中台。数字化人才首先是复合型人才，既要懂算法又要知道数据应用的价值，还知道如何利用大数据工具付诸实现。后者的“3”是数字化应用领域，包括客群运营、信用风控、操作风控。

数字化能力是一个整体，三个方面的数据应用场景都需要涉及到该领域的数据业务洞察、数据产品研发、数据治理、商业洞察和在大数据系统上落地。但是三个方面的应用场景对数字化能力的不同组成部分各有侧重，合在一起才能诠释数据和AI的应用全貌。