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。

1.了解企业情况

首先是对招聘单位整体情况进行了解。招聘单位的名称、行业属性、产品或服务的大致类型是求职者必须要了解的。而这些，招聘单位也往往会主动向求职者说明。在此基础上，求职者还要有意识地去了解招聘单位的规模、行业地位、发展态势、企业文化等。总之，情况掌握得越多越好。

2.了解应聘了职位

其次是对应聘岗位的了解。求职者要了解应聘岗位的工作职责、工作方式、在企业组织架构中的位置、在企业中的发展空间等，还要了解这个岗位的工资福利待遇。从原则上说，这些情况招聘单位应该向应聘者解释清楚，但现实往往有其复杂、微妙的一面，比如实际情况与招聘单位介绍的情况有明显差距，甚至招聘单位可能会有意隐瞒一些对求职者很重要的情况等。这些都需要求职者用心去体会。

3.了解招聘考官

再者是对面试官的了解。面试官代表招聘单位对应聘者进行考查。面试官如果感觉到来自应聘者的哪怕是一丝一毫的不妥，这都会影响应聘的成功率。应聘者应避免那些过于个性化的装扮，如怪异的发型、过长的指甲、奇装异服等，因为这些很可能引起面试官不舒服的感觉。此外，应聘者还可以有意识地去了解面试官在招聘单位的职务，特别是面试官的职务与应聘者所应聘的职务之间有什么关系。由此可见，面试官的性格、爱好及取向也是应聘者应该有意识去了解的。

4.准确定位，应对自如

如何去了解这些情况并无固定模式，有些情况可能到应聘者被招聘单位录取时还无法了解到，但求职者应意识到这些情况对于应聘是重要的，求职者要抓住一切有利于了解这些情况的条件，如公布的招聘信息、亲友的介绍、求职者在招聘单位的实地观察或在电话里向招聘单位的了解(最好回避自己的姓名和身份)等。关键是求职者要有了解这些情况的强烈意识，能抓住各种机会去了解这些情况。“知己知彼”的根本目的就是找到自己的准确定位并了解企业的实际需求及评判标准，并据此采取恰当的应对方式，以提高求职者的效率。所以，各位求职的朋友在面试前千万要牢记求职的重要法则----知己知彼。

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。