上海博为峰软件技术股份有限公司旗下的职业教育培训品牌学掌门以企业需求为导向，已开设软件测试、数据分析、Web前端开发、Java、Java+大数据、超全栈开发（web前端+Java+python）、Python全栈开发与人工智能、Python大数据分析、BI商业数据分析、移动端开发、大数据等热门技术领域就业课程、进阶课程以及认证与培训服务。

　　同时，学掌门将持续推出更多的品类、班型和课程，帮助在校大学生和在职人群，选择更合适的课程，并通过自研的入学测评系统综合判断学员的学习能力和适合学习的课程/难度，提供差异化、个性化教学方案，全面实施分层教学，逐步实现因材施教的差异化，较终实现职业教育的个性化。

　　学掌门数据分析就业班通过线上线下、直播录播与平台结合的方式 ，让学员在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上获得全面提升：从基础的数据分析理论方法到必备的数据分析算法，再到流行的数据可视化技术以及基于Python的大数据分析语言，直至时下热门的BI大数据分析技术。学掌门构建全栈数据分析课程，搭配热门行业真实项目实操，使您成为在互联网、零售、金融等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务分析报告，提供决策的新型复合型大数据分析/挖掘人才。

　　课程优势

　　广度：传统数据分析 + 商业智能BI + 可视化数据分析 + Python数据分析 + Hive大数分析+人工智能；30+项目案例全程贯穿 + 企业级商业数据分析案例剖析精讲

　　深度：BI商业分析—>数据分析—>大数据分析—>数据挖掘—>机器学习—>推荐系统—>机器视觉（选修）

　　价实：直播+录播（赠送） + 企业导师周末加餐 + 入学即送价值8800元人工智能专业课程 = 物超所值

　　就业：就业面广，即可以从事BI、业务数据分析相关的管理线，也可以从事Python数据分析相关的技术线

　　培训特色

　　科学的人才培养体系：助你晋升职场“薪”贵

　　复合场景学习方式：全方位辅助学习

　　多阶段性职业规划：未来由你掌控

　　直播必修+录播辅修：讲师精讲答疑

　　企业实现：虚拟仿真实训平台，业务驱动项目实战

　　定期评测：课程测试+阶段测试，结业考试+毕业答辩

　　全程伴学：N对1专属答辩群，日作业讲解点评

　　资料：闪卡工具书+电子小抄书，项目手册+面试集锦

　　面试模拟：直击面试重难点，专项突击式训练

　　一文读懂数据分析、大数据分析和人工智能的区别

　　互联网催生了大数据，而大数据催生了人工智能，数据的海洋让人工智能有了丰富的养分去成长。

　　数据分析、大数据分析、人工智能三者关系非常紧密，数据作为人工智能基础之一（另外两个是算法和算力），人类对数据的认识与解读能力很大程度上推动了人工智能技术的发展。

　　本文将从概念理解、岗位需求、区别联系对三者能进行解读。

　　「 1 」

　　概念理解

　　无人驾驶我相信大家都有听过，它的上层表现形态就是智能驾驶。

　　我们来看看它的智能能力是如何体现出来的：

　　你以为它就能那么聪明知道识别障碍物、如何知道该走哪条路、如何进行行为决策，知道进行判断？

　　那是因为它通过N多的数据演练，进行障碍物的识别，对所有道路进行计算，来达到实现判断的目的，进而能够自动驾驶。

　　现在，能知道数据与人工智能的关系了吧。

　　无论是数据分析还是大数据分析，都是围绕数据展开，是一整个数据整理的解决方案，偏重于数据体现的价值。

　　而人工智能则是更偏与应用层级，可以说数据是人工智能的基石，未来一定是先数据化再能实现智能化。

　　接下来，我们具体来看看他们的定义？

　　1、数据分析

　　数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

　　2、大数据分析

　　大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响较大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。

　　3、人工智能

　　人工智能是典型的交叉，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等方向。

　　「 2 」

　　岗位需求

　　数据分析，作为基础差背景迈入人工智能的步，能够通过一些简单的数据工具得出公司和项目的问题和痛点，并提出建议；

　　大数据分析 定义了非常大的数据集，可以存在关系数据库中，或者结构化或非结构化数据中，因此要求对工具有较深入的了解，精通编程语言构建大数据平台；

　　人工智能 应用的数据越多，其获得的结果就越准确。主要是将大数据对于数据的分析和了解付诸实践，能让生活更便利，能让机器更懂你。

　　招聘网站的岗位需求是什么？

　　数据分析岗位：

　　1、构建业务指数体系、建立和完善日常业务报告体系，及时并准确披露公司整体及各项目的经营情

　　2、定期进行经营状况全面诊断，通过专项分析报告，发现业务问题和机会点，影响上层决策；

　　3、基于业务需求和数据价值洞察，设计并落地数据服务及解决方案，推动数据化运营；

　　大数据分析岗位：

　　1、参与大数据平台搭建，解决海量数据带来的挑战；

　　2、熟练应用python/tableau/SQL/Hadoop/Hive等工具，精通编程语言构建大数据平台；

　　3、管理、优化并维护Hadoop、Spark等集群，增加集群规模持续、稳定；

　　4、负责HDFS/hive/HBase的功能、性能和扩展，解决并实现业务需求；

　　人工智能岗位：

　　1、参与行业AI引擎迭代工作，熟悉AI引擎相关算法，包括ARS、NLP、TTS的原理和应用；2、能够对机器人产品进行测试验证，了解常用开发语言，有较强的技术理解力；

　　3、参与模型搭建和数据验收，灵活运用软件对文本数据进行有效分析；

　　4、熟悉深度学习框架，对人工智能领域有强烈的兴趣和热情；

　　「 3 」

　　区别与联系

　　1、数据量差异，导致分析方法不同

　　对数据的处理，核心在于对数据指标的分析、思考和解读。

　　因此无论是数据分析，还是大数据分析，亦或者人工智能，其本质都是将原始数据按照分析思路进行统计处理。

　　而这个过程是类似的，只是数据量的差异会导致采用不同分析方法。

　　2、统计学掌握程度，决定学习层次深浅

　　学习难度表现为人工智能 > 大数据分析 > 数据分析。

　　数据分析统计学的关注点在于“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开，只需具备统计学基础即可。

　　大数据分析则在于利用各种类型的全量数据（不是抽样数据），设计统计方案，得到兼具细致和置信的统计结论，需要对统计学有较深入的理解。

　　人工智能对统计学的要求较高。大数据价值体现中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好。

　　3、与机器学习模式的关系，三者有本质差别

　　数据分析大部分时间只是将机器学习模型当黑盒工具来辅助分析数据。

　　大数据分析更多时候是两者的紧密结合，大数据分析产出的不仅是一份分析效果测评，后续还需要基于此来升级产品。

　　机器学习是实现人工智能的一种技术，人工智能是开发和有效使用人工智能工具和技术的技能，因此机器学习是其重要支撑。

　　「 4 」

　　总结来说，

　　1）人工智能是指使机器像人一样去决策

　　2）机器学习是实现人工智能的一种技术

　　3）大数据分析是物联网发展的必然结果

　　4）数据分析可以帮助从零进入智能时代。

　　目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。

　　从学习的角度来说，如果从数据分析开始学习是个不错的选择，从数据分析到大数据再到人工智能，这样的学习路径也会相对比较容易。