大数据时代企业如何实现智能化发展-新东方前途出国

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    大数据时代企业如何实现智能化发展

    2018-08-22

    “如果你在做的事情需要3年的时间,那你必定和一大堆人在竞争。但如果你愿意投资7年的时间,那你的竞争对手只剩下一小撮,因为很少公司愿意这样做。仅仅是把你的时间拉长,你就能够做一些别人没办法做到的事情。”

                                                             ——亚马逊CEO杰夫·贝索斯

     

     

    去年底,工信部为推动企业级和工业级智能化发展,发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》。而在今年教育部公布的全国高校申报新增专业中,大数据及人工智能类专业因巨大的市场就业缺口成为最为火爆的新增专业。

     

    在大数据及人工智能专业的实习就业方向上,美国国的高新技术企业自然成为首选。近期,亦敌亦友的中美企业角力也成为热门话题。近日,不知妻美刘强东也和世界首富贝索斯扯上了联系。

     

    今年7月,CNBC结合《福布斯》指出其个人身家已达到1433亿美元,超比尔·盖茨500亿;8月13日,CNN等媒体看好亚马逊市值快速突破万亿美元关口,而8月15日的报道则指出亚马逊对其他企业的投资组合价值已经超过10亿美元,可见贝索斯对高新科技市场的重视和乐观态度。

     

    与亚马逊的9000亿相比,京东的720亿市值小巫见大巫。但刘强东在黑科技上的不懈追求也让美国巨头颇感压力。

     

    据《福布斯》8月3日的评论文章《京东如何凭借AI、大数据与机器人来超越亚马逊》,除市场营销数据分析等经过数年研发已经愈发成熟的技术,京东也在人工智能领域积极探索,通过数据分析、区块链、自然语言处理、图像识别和机器学习等技术,完善优化企业管理、自动化仓储系统、零售物流、供应链等多个环节。

     

     

    大数据分析在企业级和工业级的应用方式多种多样。根据美国研究学会(American Institutes for Research)的总结,可通过数据收集、数据库的建立与优化、数据整合化分析与可视化这三个主要步骤,最终为社会与政治政策、企业战略决策、社交媒体行为分析等三个方向提供数据支持。

     

    实际上,通过人工清洗处理数据的效率和准确性上均已体现出明显的缺点。因此,人工智能的引入和应用成为大数据领域的必经之路。

     

    在狭义的机器学习范畴中(见下图),在训练阶段,通过算法分析既定的标签化数据(Labeled Data),人工智能可以实现对非标签化的数据实现分类与预测。而深度学习技术则实现了人工智能自我学习机器学习这一过程,使得人工智能数据处理的能力大大超过人类。

     

     

     


    为帮助美国研究生申请者进一步了解数据科学在不同领域的应用,新东方前途出国于今年5月携手哈佛大学高级讲师、应用计算科学研究所 (IACS) 科研项目主任带领的团队,推出数据科学导论Introduction to Data Science项目,使学员通过数据科学核心训练,学习交通、医疗等领域的数据分析方法,获得学员一致好评。

     

     

    数据科学导论项目往期学员报告展示

     

    今年秋天,我们再次练手哈佛大学导师团队,在项目中加入更多人工智能元素,推出数据科学与人工智能——深度学习核心Introduction to Deep Learning项目,导师团队将用6周时间,进一步强化巩固数据科学的核心概念和技术、系统化培养学员使用深度学习技术完成企业级及工业级数据处理和分析的能力。

     

     

     


    数据科学与人工智能——项目介绍

    • 项目时间 | 十月第二周开始,共6周

    • 项目强度 | 每周1~2次主导师或小组导师Lecture,每周安排小组讨论及作业

    • 项目地点 | 线上Go to Meeting平台或Zoom平台

    • 项目收获 | 顺利完成科研项目的学生均会获得导师撰写的成果完成书、导师团队将视学员表现出具推荐信 

    招生对象

     

    1. 大三及以上本科生,本科需具备高等数据基础

    2. 了解深度学习基本概念,有编程基础,初步掌握Python

    3. 了解TensorFlow, caffe, CNTK等深度学习框架者优先

     

     

     

    近期数据分析、人工智能相关专业科研及实习机会介绍

     

    1

    高端实习—亚马逊远程实习计划


    • 项目内容及收获:

    1. 基于SQL的客户行为大数据分析

    2. 大数据可视化及商业趋势分析

    3. 实际工作内容以导师安排为准


    • 导师背景:

          亚马逊商业分析经理


    • 项目时间地点:

      4周远程,可与导师商议确定具体起止日期

     

     

    2

     

    美国远程职规训练—苹果导师数据分析与大数据科学导论Data Analyst/Science Hands-on


    • 项目内容及收获:

    1. Python、SQL及数据科学概述

    2. 数据结构、大数据平台及Python在数据分析中的应用

    3. Tableau及其他数据分析工具训练


    • 师资背景:

      苹果公司高级数据科学家,熟悉Python在高科技领域和金融业的运用,擅长构建基于Python的大数据平台


    • 项目时间地点:

      4周远程,可与导师商议确定具体起止日期


     

    3

     

    短期科研营(北京)——人工智能机器学习(自然语言处理之文本分类)


    • 项目内容及收获:

    1. 开发环境、基本原理及开发方法论学习

    2. 决策树,贝叶斯分类器,神经网络等基础概念强化

    3. 基于Spark/Sklearn的文本分类算法开发


    • 师资背景:

      任知名研究所助理研究员,拥有超过9年的数据预测到可视化等计算机领域和系统开发经验


    • 项目时间:

      10月1日至10月7日

     

     

    4

     

    二加一加二科研小班(北京)——大数据管理(适用于智能交通的移动感知数据管理平台)


    • 项目内容及收获:

    1. 数据存储系统、索引算法、查询算法讲解

    2. 移动对象交通流量统计及数据挖掘

    3. 移动感知数据管理平台搭建


    • 师资背景:

      任知名研究所助理研究员,博士。主要研究领域为时空数据库及移动对象数据库


    • 项目时间:

      第一阶段:2周远程辅导9.18-9.29:了解项目背景,文献阅读,资料收集

      第二阶段:1周实地实习10.1-10.5

      第三阶段:2周远程辅导10.8-10.22:完成实验报告


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