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據市場調研機構賽迪預計，2018年的人工智慧市場將突破200億元，更有專家預測，今年將是名副其實的人工智慧元年。

 中國人工智慧市場增長

小米創始人雷軍曾說過: “站在風口上，豬也能飛起來”，這句廣為流傳的話，表達了“順勢而為”的重要性。人工智慧作為顛覆性的技術，是資本追逐的物件，是風口和時代趨勢。

小米科技創始人雷軍

2017 年的AI技術已經匯聚了大量資本，在國務院出臺的《新一代人工智慧發展規劃》中，人工智慧核心產業規模計劃在2030年超過1萬億元。

隨著 AI 技術的滲透，將會有越來越多的企業不得不重視人工智慧帶來的變革，據《人民日報海外版》報道，2017年中國人工智慧人才缺口超過500萬人。

網際網路時代瞬息萬變，不進則退，隨著企業對AI技術的需求越來越迫切，缺乏人才是最大的矛盾點。

對當之無愧的時代風口——人工智慧，你需要了解這幾點。

資料探勘和人工智慧

大資料是生產力，資料探勘則是人工智慧的底層邏輯。

1.資料探勘和人工智慧的關係

大資料是現代人工智慧發展的基礎，依託於大資料的資料探勘是人工智慧的底層邏輯，而擁有資料探勘技能資料科學家則是人工智慧領域內不可或缺的頂尖人才。

資料科學家普遍掌握多重技能，資料探勘只是其中之一。這些能力往往並非是閉門造車所得，而是在各種實戰專案中積累經驗。

Drew Conway的資料科學家技能表

2.崗位需求

資料分析領域的職位一般分為三種，資料分析師、資料科學家和資料工程師。三者需要掌握的技能各有區別，但起點是大同小異的。

資料分析相關崗位技能介紹

不同崗位的差距會直觀地從薪資中反應出來，一般來說，資料分析師約40萬人民幣年薪，而資料科學家的年薪則以80萬起步。這些只是平均資料，有些網際網路企業為了吸引人才，甚至開出了百萬乃至千萬的年薪。

資料科學家部分崗位

一些學習的渠道

網路世界是開放的，關於資料探勘和人工智慧的學習，你總能找到很多渠道。

1.看專業書

關於人工智慧的專業書籍並不少，一般是英文為主。各類書籍在業內的評價褒貶不一，翻譯成中文後也難免晦澀之處。這種學習方法比較適合有一定專業基礎，英文水平水平較好的人。

2.Coursera

作為全球性的線上學習平臺，Coursera也有很多人工智慧領域的專業課程，課程質量都很高。但這些課程一般都是英文授課，需要購買，比較適合英文水平好，有一定經濟實力的學習者。

部分Coursera資料科學課程

學習方式越多，就越是難以抉擇。對於絕大多數學習者來說，大家最想要的學習路徑是：能兼顧零基礎入門和深度內容，能學到最前沿知識但沒有語言障礙，能收穫理論知識和實踐專案經驗。

放眼望去，只有基於專案實戰的《實用資料探勘與人工智慧一月特訓班》，以名師團隊、精選專案和合理的課程安排，滿足了這些苛刻的條件。

一、北美名師，帶來最前沿的知識

《實用資料探勘與人工智慧一月特訓班》的所有講師，均是來自北美首屈一指的Data Bootcamp核心團隊。行業發展的差異造成了美國人工智慧的成果大致領先了國內兩年，北美領先的資料團隊講師，塑造了這門專業而前沿的課程。

1.陳曉理

擁有北大雙學位，並且在加州大學攻讀了六年以建模和資料分析為重點的博士，陳曉理的學術成就毋庸置疑。2017年，他還被洛杉磯郵報(Los Angeles Post)評為美國30位優秀華裔青年創業者(30 under 30)。作為資料應用學院（DAL）的聯合創始人，陳曉理擁有多年機器學習的教學經驗。

在本門課程中，陳曉理將傾囊相授資料探勘的知識與技能，為你帶來世界級名校的教學質量。同時，他還會和你一起完成B站彈幕分析的實戰專案，帶領你發現人工智慧的商業價值。

2.David

David是加州大學河濱分校物理學博士，任職於著名電商公司eBay，擔任資料科學家的角色。

通過David的講課，你將能全面瞭解“在世界500強當資料科學家是一種什麼體驗“。在學習神經網路和深度學習的過程中，你也能潛移默化地掌握資料科學思維方式，得到各方面能力的提升。

3.Josh Zhao- DAL

Josh Zhao是南加州大學電子工程碩士，資料應用學院（DAL）的聯合創始人，曾經任職於華為高階工程師，擁有十年資料工程開發管理經驗，長期工作在開發的第一線。

在本門課程的“訓練你的專屬AI遊戲機器人”部分，Josh Zhao將充分應用自己的實戰經驗，給各位學員們帶來最高效率、最實用的人工智慧應用專案。

4.彭澤

彭澤加拿大阿爾伯塔大學本科，美國哥倫比亞大學電子工程碩士，同時也是大資料競爭平臺——Kaggle上多項競賽的獲獎選手，人稱“萌神”。

長期混跡於Kaggle，彭澤是當之無愧的資料分析實踐者，而在本門課程中，他也將總結自己的參賽經驗，並且帶你操作頂尖賽題。

5.Henry

Henry是加州大學的物理學博士，同時也在資料應用學院擔任機器學習工程師，具有豐富的專案經驗。

堪稱史上最強講師團，由一眾具備深厚理論研究和實戰經驗的講師組成，讓這門課程成為了人工智慧入門和精通的不二選擇。

二、零基礎也能學，真正從入門到精通

《實用資料探勘與人工智慧一月特訓班》從人工智慧的底層——資料開始講起，以資料探勘切入人工智慧，讓學員能在各個實戰專案中實現人工智慧的入門和精通。

1.從軟體安裝開始講

這門課程從最基本的軟體安裝、GitHub註冊開始講，並且還有統計知識等基礎的講述。在實戰專案講述中，也會針對性！地解析相應地專業知識。

因此，無論你是本科還是研究生，是資料、統計、計算機專業還是物理、金融、物流專業，都可以適應這門課程的講課節奏，開啟資料科學的大門。

2.隨時解決課程疑問

本門課程採用首發直播，後期可以無限回看的形式，讓學員隨時能倒放不熟悉的知識點。即便課上沒有聽懂，學員也可以在課程互動群中向老師提問。同時，你還能在群裡找到志同道合的朋友共同進步。

雖然這個特訓班的課程內容並不簡單，但你並不是單向性地學習，也不是孤軍奮戰。在學習群中的交流和互動，能讓你獲得除了課程內容之外的額外資源。

3.在實戰專案中學知識點

是基於專案實戰的課程形式，比一般理論講授的方式更具優勢。面向實戰學習的好處在於，你將能對理論的瞭解能更加深入，同時也可以獲得寶貴的實際操作能力。

同時，這門課程中涉及到的實戰專案也非常具有代表性，包括了房地產、娛樂影視、遊戲等各個熱門話題。在操作中，你將對人工智慧在市場中的運用有一個全新的認知。

三、上手實戰專案

《實用資料探勘與人工智慧一月特訓班》中包括了幾個極具代表性的人工智慧專案：Airbnb新使用者第一次目的地、Bilibili彈幕輿情分析、訓練你的專屬AI遊戲機器人等等。在專案的講解和實際操作中，你將能獲得學習和商業的雙重價值。

1.學習價值

講師們在演練和講解各個實戰專案的過程中，會對專案中涉及到的每個知識點和難點展開針對性地講述。因此，通過操作實際專案，你就能學到資料探勘所需要的知識，掌握各項專業技能。

講師團成員的專業背景以及實操經驗，也將引導你養成高效率的工作習慣，並且培養出資料科學思維方式。

2.商業價值

學校中授課和商業社會中實際的操作總是存在一些差異的，因此本門課程中均選用了具有商業價值，跟市場貼合緊密的實戰專案。

通過演練這些專案，你將能感受到資料探勘和人工智慧在實際生活工作中的運用，為你觀察世界提供了全新的角度，這對於你今後的就業和創業都將非常有幫助。

隨著業界水平的提高，人工智慧在越來越多的行業中運用，一旦時機成熟，就會取代80%的工作崗位，到時候將會有千萬人失業。

技術發展不可阻擋，我們唯有抓住這個風口，成為時代的先行者。通過學習這門課程，你將能基本掌握資料科學思維，並且可以獨立完成一定的資料分析任務，成功邁進人工智慧的行業門檻。

很多人回望過去，會說：

“如果當時好好讀書就好了”、

“如果當時努力就好了”

……

世上總無後悔藥，

希望20年後的你回憶今天，會說：

“多虧我機智，

在人生的十字路口選擇了人工智慧！”

逆襲的機會就擺在面前，成為資料探勘大牛，從這門課程開始！

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