云计算、大数据、人工智能三者PK，谁更有前途?

云计算、大数据、人工智能三者PK，谁更有前途?

做为云计算，大数据领域多年老司机回答下哈
首先薪水最高的是人工智能，大数据，云计算。其次我们看要求最高的其次也是人工智能，大数据，云计算。
人工智能没有硕士学历，计算机相关硕士专业不建议考虑，人工智能玩的算法，底层数学模型数据结构，现在培训的人工智能的课程99%都是割韭菜的，把python培训当做人工智能培训去搞，起个高大上名字，其实教你python掉包，除了人工跟智能没有毛线关系。大数据和云计算培训算是中规中矩，普通学历的人够得着的 可以培训的，大数据主要岗位是大数据开发和大数据运维，前者偏向数据开发，偏向业务，后者偏向大数据底层平台搭建运维。云计算其实更偏向底层运维，跟大数据运维有点类似，其实就是基础运维2.0,难度不是很大，但是普通人也够得着

当然要数大数据最有前途！

说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。而人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。说到底，云计算是大数据的底层架构，大数据依赖云计算来处理大数据，人工智能是大数据的场景应用。三者直接建立起一个体系，从而实现改变世界的目的。三者不能分开说，一定要紧密结合。


大数据行业作为新兴行业，正处于势不可挡的发展阶段而相关人才却还没有跟上发展速度，有岗位，缺人才啊。光说没用，我们看看下面的数据：
1、市场规模大、就业机会多

根据十四五规划，大数据产业测算规模突破3万亿。为达到目标，我国大数据技术必须将数据存储、计算、传输等领域提升至国际先进水平。
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尤其是进入数字时代，贯彻新发展理念，全方位、深层次激活数据要素潜能、释放数据要素价值将驱动大数据产业高质量发展。据数据显示2018-2023年中国大数据产业规模呈现逐年增长趋势，2020年底，中国大数据产业规模6388亿元；预计2023年中国大数据产业规模10099.3亿元。


人才缺口大、行业分布不均

工信部一篇文章称，经历疫情之后，无论是政府处理疫情管控，还是企业的办公、个人的衣食住行等，都离不开数据，大数据人才缺口正持续增大，预计到2025年，大数据核心人才缺口将高达230万人。


有关专家介绍，除了数量上的缺口外，其实在互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等行业都需要大数据人才，当下大家为了跟随潮流和趋势，很多人倾向于选择互联网、金融等行业，而制造业、教育等行业同样急需大数据人才的加入。
行业薪资待遇非常高

关于薪资这一方面，大数据行业真的是遥遥领先，大数据行业的薪资福利待遇是很多其他行业可望不可及的，自2016年后，大数据行业的平均薪资水平就超过金融业了，并且连续多年位居第一名。对于大数据行业来讲，行业薪资高主要的原因是这个行业发展速度快，对技术要求程度很高。


其中行业内初入职场的实习生薪资最低也在8K以上，资深行业人员薪资水平更是达到了30K以上。大数据行业岗位平均每月薪资就已经在11.1K往上了。随着工作年限的增加，薪资水平也在不断上涨。
转行大数据的话该怎么做？

小编认为一大数据分析师为切入口是个不错的选择。
数据分析我们大致可以分为两个方向：


1.数据开发方向（偏技术）
包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等。
相对门槛较高，对能力要求很高，如果不是相关专业的小伙伴，小编不太建议向这个方向发展。比如算法工程师，在国内一般起点就是硕士，而且一般都是985的院校才有竞争力，因为算法工程师对数学的要求极高，一般的高校对数学方面的教学具有局限性，所以如果小伙伴们想往这个方向转行，我觉得难度极大，所以我不推荐。
2.数据分析方向（偏业务）
通过数据发现业务问题，洞察商业机会点，贯穿整个企业的各部门，通过数据产生的价值驱动企业的发展。
从门槛来说，这个方向入行门槛是比较低的，因为不需要掌握过多的编程代码知识，python和SQL使用要求也并不高，只要能抓住重点去学就行，并不要求掌握过多工具能力，业务经验也是随着工作年限的积累越来越丰富，是个持续学习的过程，之前的行业工作经验都是加分项，这个比较适合转行，我比较推荐。

能问出这样的问题说明题主不太懂计算机行业。
云计算的前世今生，如果用盖房子来打比方的话，云计算就是打地基的，顶多盖到毛坯房。打地基有前途吗？这个世界上只要还有人盖房子，就永远需要打地基的，但你问它多有前途？这个行业是必须存在的，你说赚不赚钱，就目前来看可能比相当多数的大数据和人工智能从业者赚钱，因为需求量非常大，但总的来说跟应用离的比较远，摘不到利润最高的部分。作为个人无法玩儿云计算，你只能依托一个大型运营商来玩儿云计算，因为这玩意儿玩儿小了根本没有用。
大数据的目的是什么？大数据本身不是目的。大数据的目的是从数据中发现规律。现在把很多以前不叫大数据的东西都叫大数据了，例如结构化数据的交叉统计分析。举个例子，统计局每个月发布的经纪数据，这玩意早在大数据这个名词出现之前就有了。以前这个东西叫报表。每个企业都有报表服务器。随着计算机技术和行业的发展，很多以前单位价值较低的非结构化数据拿过来分析。就是因为数据的单位价值太低，所以不值得拿来作结构话处理，所以采用非结构化的存储方式所以就要用能够处理非结构化数据的工具来进行统计和分析。虽然数据的单位价值很低，但因为量足够大，积少成多就有了一定的商业价值。你说大数据有前途吗？这个行业一直发展的也不错，但要结合行业，你搞金融大数据的就要懂金融大数据，你搞铁路大数据的就要懂铁路。所以发展好坏要看所属行业发展好坏。举个例子说，你搞地沟油大数据的，请自求多福。
人工智能就是让计算机去自己学习规律自己掌握技能来帮助人来做事。这个行业几十年来也一直在发展，只是最近这些年发展的越来越快。既然是帮助人来做事，自然也是分行业的。举个例子来说，动态图像抓取人脸识别，这个在欧美发达国家发展就限于法律约束比较难，市场太小；而在中国就比较容易，你懂的。
总的来说，发展都挺好。每个领域都有工具层面的东西和应用层面的东西，搞懂任何一个方面都发展的不错。计算机就那么点儿玩意儿，都学了也不难。

云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，小编和您具体来看一下!


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一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
说白了，云计算计算的是什么?云存储存储的是什么?还是大数据!所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
说到底，云计算是大数据的底层架构，大数据依赖云计算来处理大数据，人工智能是大数据的场景应用。三者直接建立起一个体系，从而实现改变世界的目的。三者不能分开说，一定要紧密结合。
互联网的下一个风口，也一定是大数据、云计算、人工智能的共同风口。

首先，云计算、大数据和人工智能这三个方向都有不错的发展空间，在当前人工智能技术快速发展的大背景下，云计算和大数据也迎来了新的发展机会。
在选择主攻方向的时候，一方面要考虑到自己的能力特点和兴趣，另一方面还需要考虑到所处的学习和科研场景，脱离场景来选择学习方向是有问题的，也大概率会走很多弯路。
从技术体系上来说，云计算和大数据都基于分布式存储和分布式计算，只是侧重点不同，云计算更关注的是通过互联网来为用户提供计算服务，而大数据则更关注如何完成数据的价值化。
探讨发展前景一定不能脱离自己的发展规划，如果未来要进入到科研领域发展，当前选择人工智能是比较不错的选择，毕竟人工智能领域的创新空间非常大，而云计算和大数据的技术体系已经趋于成熟了。
对于要进入到产业领域发展的同学来说，当前选择主攻云计算和大数据则更为务实一些，由于人工智能领域的很多岗位需求主要集中在高端研发领域，应用端的人才需求还没有大面积释放出来，所以对于没有继续读研计划的本科生同学来说，主攻人工智能方向会面临就业的挑战。
从技术发展趋势来看，在大模型的持续推动下，云计算和大数据领域都会迎来结构性变革，所以即使当前不选择主攻人工智能方向，也不能忽略人工智能相关技术的学习。
大模型在产业领域的落地应用一定需要云计算的支撑，大模型部署到云端来提供服务是让大模型迅速落地的有效解决方案，这可以让更多互联网终端产品在云计算的帮助下迅速完成智能化升级，相信这个阶段会很快到来。
当前大量的开发人员在基于PaaS来完成行业垂直开发，未来则需要基于MaaS来完成开发，这种转换也需要开发人员及时了解MaaS开发的相关技术。
大数据是大模型的重要基础，未来大模型自身迭代的过程会需要大量高质量的数据，尤其是行业数据，这会给从事大数据行业的同学带来新的机会，所以对于主攻大数据方向的同学来说，要重视如何提升大模型训练数据的质量。
不论选择主攻哪个方向，都要重视给自己营造一个比较好的学习和实践场景，这样才能少走弯路。
我目前联合多名国内外大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展计算机系统结构、大数据、人工智能、物联网、信息安全相关的科研活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有计算机相关的问题，欢迎与我交流。