近年来人工智能迅速融入到经济、社会、生活等各行各业，在全世界燃起了燎原之势。2019年人工智能（AI）申请榜上，50强里中国企业从过去的8家增长到19家。中国近年来在AI领域的发展成果也成为全世界关注的焦点。未来的人工智能将更多的进入到生活的方方面面。

传媒领域2019年中国两会圆满落幕之后，一位声音动听的AI女主播参与到两会的播报中，迅速走红网络。这位AI女主播不仅具有高的颜值，而且精通汉语、英语、日语、韩语等多种语言。

科大讯飞股份有限公司作为中国首批新一代人工智能开放创新平台之一，此次通过语音合成技术所研发的“AI女主播”具有形象逼真、口音自然、口型精准等优点。未来人工智能在传媒领域将发挥更大的作用。

交通领域搜狗作为中国最早布局人工智能的公司之一，一直以来都十分关注人工智能技术。搜狗创始人李彦宏在出席2018年世界人工智能大会上海开幕式时，以“人脸识别”和“自动驾驶”技术为例，讲述了人工智能将让社会更加美好。如今，在搜狗园区内“阿波龙”无人车、无人扫地车、无人售货车正处于工作状态中。

教育领域2019年3月13日，人工智能基础基础教育学术论坛计《K12人工智能教育》系列丛书发布会在成都市武侯区举行。该系列丛书是四川省首套中小学人工智能教育用书，分为小学、初中、高中三个版本。其中初中版以培养编程思维、机器人智能化教育为主，高中版以进一步培养和提升人工智能设计思维为主。近年来，我国在人工智能教育领域一直保持着积极探索的步伐。

医疗领域随着技术的成熟，人工智能越来越被应用到医疗领域。能够“读图”识别影像，还能“认字”读懂病历，甚至出具诊断报告，给出治疗建议。这些曾经在想象中的画面，逐渐变成现实。对解决医疗资源供需失衡及地域分配不均等问题意义重大。相关机构预测，中国医疗人工智能的市场需求已达数百亿元。

行业前景分析网络营销

电子商务专业已经得到了中国相当部分企业的认可，尤其是占中国企业总数99%的中小企业，由于中小企业生存发展的需要，他们急需通过网络这种效率高、成本低的手段，因此他们对网络营销具有较大的依赖性，存在网络营销人才的需求缺口，已形成明确的网络营销岗位职责。

网站策划/编辑

工作内容包括熟悉网站策划、实施、运营、宣传等业务流程；熟悉电子商务运营与操作流程，能够洞悉电子商务的发展方向；对企业上网有比较深的理解，熟悉企业网站的功能要求；有较强的中文功底和文字处理能力，具有一定的网站栏目策划、运营管理知识；具有较强的选题、策划、采编能力、归纳能力；熟悉电脑操作，掌握基本网络知识。

网站推广

工作内容包括负责网站内容/网站网页设计/网站企划/网站营销企划；网站社群相关服务，内容规划及经营；会员维护及管理工作；文笔好，能够独立作市场宣传策划及文案的撰写；能够熟练运用各种宣传媒介进行宣传推广工作。

互联网运营经理/主管

包括频道规划、信息管理、频道推广、客户管理等。一般工作要求有熟悉网络营销常用方法，具有电子商务全程运营管理的经验；能够制定网站短、中、长期发展计划、执行与监督；能够完成整体网站及频道的运营、市场推广、广告与增值产品的经营与销售。

外贸电子商务/跨境电商

这是一个典型的行业网络营销岗位。可以预见，随着电子商务应用的深入，网络营销会普及到所有行业，势必会出现农产品网络营销、家电网络营销、服装网络营销等等岗位。伴随着这种细分，从业者对本行业应用的深入研究和独到见解一定会成为基本要求。

大数据人才需求及现状分析

随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。未来三至五年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

PS：各大招聘网站的岗位需求

前程无忧大数据岗位搜索，共29854个职位满足条件；智联招聘大数据岗位搜索，共27627个职位满足条件；猎聘网大数据岗位搜索，共1000+个职位满足条件；拉勾网大数据岗位搜索，共500+个职位满足条件。

大数据开发就业方向

大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢？

方向1：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等；

方向2：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等；

方向3：大数据运维工程师等。

大数据开发这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。

在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。

面对如此光明而诱人的前景，有远见的人，早已给自己安排了后路。

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的大数据工程师，薪酬在40万~60万元之间，而更的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

转型大数据适合的人群

1、Java

Java以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的选择。

2、Python

Python往往在大数据处理框架中得到支持。

3、R

R语言已经成为了数据科学的宠儿。

4、Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

技术层面来说，其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势，即使你没有学过以上语言上手Hadoop也是可以的。