說到AI,，總是不可避免的聯(lián)想到大數(shù)據(jù)與云計算，這三者可謂相輔相成,，唯有全部結(jié)合起來,，才有可能成為真正的人工智能,。

簡單來說，AI是基于計算機軟硬件,，通過模擬人類思考和智能行為的一種理論方法和技術(shù),。
而云計算則是將服務(wù)器、存儲器,、存儲設(shè)備以及網(wǎng)絡(luò)等資源打包成云端,，為客戶提供相關(guān)的按使用量付費的模式。
大數(shù)據(jù)則是將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形成的所有數(shù)據(jù)整合起來,，用以分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后相關(guān)關(guān)系的信息資產(chǎn),。

人工智能

首先來說說，人工智能需要什么數(shù)學(xué)知識,。

人工智能跟 IT 技術(shù)的主要差別是什么,？簡單的說，就是 AI 對數(shù)學(xué)要求較高,，對編程要求較低,，而 IT 開發(fā)對于編程要求高，特別是對編程經(jīng)驗要求高,，但對數(shù)學(xué)要求不高,。

AI是個大工程，對數(shù)學(xué)要求很關(guān)鍵,。

入門級的 AI 玩家需要至少擁有：

· 包括高等數(shù)學(xué),、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計在內(nèi)的大學(xué)數(shù)學(xué)知識,；

· 使用一種到多種編程語言的能力,，如 Python、C++,、Java；

· 比較熟練的英語閱讀能力,，用于閱讀論文,；

· 相當(dāng)?shù)娜斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)知識；

· ……

若想在這個領(lǐng)域有點建樹,，可能還需要在隨機過程,、泛函分析、微分流形,、數(shù)值分析和優(yōu)化理論等領(lǐng)域進(jìn)一步深造,。

若還未能滿足你的志向，想要搞機器人學(xué)或自動駕駛,？那還得研究微分方程,、運動學(xué),、動力學(xué)。

大數(shù)據(jù)

而如果你想在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有所成就,，做個數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的5項基本技能：

1,、編程

學(xué)習(xí)如何編碼是大數(shù)據(jù)分析師的基本技能。你需要編寫代碼以使用海量數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)值和統(tǒng)計分析,。你應(yīng)該花時間和金錢學(xué)習(xí)的一些語言包括Python,，R，Java和C ++等,。

2,、定量技能

首先，你需要了解多變量微積分以及線性和矩陣代數(shù),。你還需要了解概率和統(tǒng)計數(shù)據(jù)

通過學(xué)習(xí)這些技能,，你將在數(shù)值分析方面擁有堅實的基礎(chǔ)。

3,、多種技術(shù)

技術(shù)并不僅限于編程,。一個優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)分析師必須熟悉的技術(shù)范圍是巨大的。它涵蓋了無數(shù)的工具,，平臺,，硬件和軟件。例如,，Microsoft Excel,，SQL和R是基本工具。在企業(yè)級,，SPSS,，Cognos，SAS,，MATLAB與Python,，Scala，Linux,，Hadoop和HIVE一樣重要,。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必須學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)核心知識，比如：Hadoop生態(tài)系統(tǒng),；HDFS技術(shù),；HBASE技術(shù)；Sqoop使用流程,；數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE,；大數(shù)據(jù)離線分析Spark、Python語言；數(shù)據(jù)實時分析Storm,；消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等,。

你使用的實際技術(shù)取決于你所處的環(huán)境。它還會根據(jù)你公司和項目的要求而有所不同,。

4,、對業(yè)務(wù)和成果的理解

如果無法將數(shù)據(jù)和見解應(yīng)用于業(yè)務(wù)設(shè)置，則無法對其進(jìn)行分析,。所有大數(shù)據(jù)分析師都需要對其運營的業(yè)務(wù)和域有深刻的理解,。

5、數(shù)據(jù)解釋

在我們概述的所有技能中,，數(shù)據(jù)解釋是例外,。這是一種藝術(shù)與科學(xué)相結(jié)合的技能。它需要科學(xué)和數(shù)學(xué)知識,，但也需要創(chuàng)造力,、獨創(chuàng)性和好奇心。

云計算

云計算是網(wǎng)格計算（Grid Computing）,、分布式計算（Distributed Computing）,、并行計算（Parallel Computing）、效用計算（Utility Com puting）,、網(wǎng)絡(luò)存儲（Network Storage Technologies）,、虛擬化（Virtualization）、負(fù)載均衡（Load Balance）等傳統(tǒng)計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物,。

下面是云計算所需要學(xué)習(xí)的技術(shù)點以及詳細(xì)內(nèi)容：?

一,、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、Linux系統(tǒng)管理,、Linux網(wǎng)絡(luò)服務(wù)?

1,、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、Linux系統(tǒng)管理,、Linux網(wǎng)絡(luò)服務(wù),；?

2、服務(wù)器與操作系統(tǒng),、網(wǎng)站與域名知識,、病毒與木馬揭秘、構(gòu)建LAMP網(wǎng)站平臺,；? 3,、計算機網(wǎng)絡(luò)參考模型,、交換路由原理與基本配置,、網(wǎng)絡(luò)層協(xié)議與應(yīng)用；?

4、Linux目錄和文件管理,、安裝程序,、賬號與權(quán)限管理、磁盤管理與服務(wù)器RAID,；? 5,、進(jìn)程和計劃任務(wù)管理、深入理解Linux文件系統(tǒng),；?

6,、Linux基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置、DHCP,、Samba,、FTP、DNS,、Postfix,、CA認(rèn)證、NFS,、YUM,、PXE。? ?

二,、Linux企業(yè)級應(yīng)用,、群集、虛擬化?

1,、Linux企業(yè)級應(yīng)用,、群集、虛擬化,；?

2,、Shell編程的條件與case語句、sed與awk,、iptables防火墻,；?

3、HTTP協(xié)議分析,、Apache配置與優(yōu)化,、LNMP應(yīng)用部署；?

4,、Nginx+Apache動靜分離項目,、Nginx優(yōu)化與防盜鏈、部署tomcat,；?

5,、LVS+Keepalived群集、Haproxy、Nginx+tomcat負(fù)載均衡與動靜分離,；?

6,、VMware、KVM,、Docker?虛擬化,；?

7、MySQL管理,、備份與恢復(fù),、主從復(fù)制與讀寫分離；?

8,、MySQL-MMM高可用,、heartbeat、DRBD,、故障排查,；?

9、Squid,、Vainish,、Nginx、Memcache,、CDN緩存加速,；?

10、Cacti,、Nagios,、Zabbix監(jiān)控；?

11,、企業(yè)遠(yuǎn)程備份同步rsync?,、MFS分布式文件系統(tǒng)。?

三,、云計算,、大數(shù)據(jù)、?Oracle,、運維自動化?

1,、Oracle安裝部署、體系結(jié)構(gòu),、事務(wù)和常用數(shù)據(jù)庫對象,、備份與恢復(fù)、OEM監(jiān)控與管理,；?

2,、Oracle常見故障處理,、Oracle?RAC群集項目、Oracle?Data?Guard,；?

3、社交網(wǎng)站架構(gòu)項目,、百萬PV網(wǎng)站架構(gòu)項目,、千萬PV網(wǎng)站架構(gòu)項目；?

4,、云計算openstack項目,、大數(shù)據(jù)hadoop項目；? 5,、Puppet,、Ansible自動化運維項目、運維經(jīng)驗,、流程規(guī)范,。

四、Python基礎(chǔ),、Django?Web開發(fā),、Python運維開發(fā)?

1、Python基礎(chǔ),、元組與字典,、程序邏輯、函數(shù)與模塊,、類和對象,、面向?qū)ο缶幊獭⒂螒蝽椖浚?

2,、HTML,、CSS、JavaScript,、jQuery,、Bootstrap框架；?

3,、MVC設(shè)計模式,、Django框架綜合應(yīng)用、?Django?Web開發(fā)項目,；?

4,、Python運維開發(fā)基礎(chǔ)、系統(tǒng)批量運維管理器Fabric應(yīng)用,、集中化管理平臺Saltstack應(yīng)用,；?

5,、使用Mrjob框架編寫Hadoop?MapReduce、運維開發(fā)項目,。