在日常生活中，數(shù)據(jù) annotation已經(jīng)應(yīng)用于很多場景，比如自動駕駛、金融、智能家居、安防、智慧醫(yī)療等。以我們最常見的淘寶智能客服為例。當(dāng)我們在購物時遇到問題，需要和智能客服溝通。根據(jù)我們的咨詢內(nèi)容，讓我們更詳細的選擇對應(yīng)的場景，最后定位到我們的實際問題場景中，根據(jù)具體問題進行回答。在這個場景中,數(shù)據(jù) annotation的具體工作是對大量用戶咨詢的語言和文字進行分類標(biāo)記，提前標(biāo)記用戶應(yīng)該咨詢的問題，然后放入相應(yīng)的模型中，建立機器人的反應(yīng)知識庫。

成為科學(xué)家的九項必備技能數(shù)據(jù) Works詳細列舉了九項數(shù)據(jù)科學(xué)家從用人單位的角度加強自身市場競爭力所需的科學(xué)技能。在過去的一年里，人們對數(shù)據(jù)科學(xué)的興趣突然增加。NateSilver這個名字已經(jīng)家喻戶曉了。所有的公司都在尋找獨角獸。很多不同學(xué)科的專業(yè)人士都開始關(guān)注這份待遇優(yōu)厚的職業(yè)，并將其作為自己可能的職業(yè)選擇。在BurtchWorks招聘的時候，我們和很多想在數(shù)據(jù) science這個成長領(lǐng)域發(fā)展的分析師進行了討論，提出了具體實施方案的問題。

各公司對技能和工具的價值評估各不相同，所以這個列表絕非詳盡無遺，但在這些領(lǐng)域有經(jīng)驗的人會在數(shù)據(jù) science中占有更大優(yōu)勢。技術(shù)技能:分析1。學(xué)歷數(shù)據(jù)科學(xué)家受教育程度高，其中88%至少擁有碩士學(xué)位，46%擁有博士學(xué)位。雖然也有一些名人例外，但一般來說，成為a 數(shù)據(jù)科學(xué)家需要扎實的教育背景，才能掌握所需的深度知識。

數(shù)字化時代，企業(yè)管理者會以數(shù)據(jù)為支撐，依靠數(shù)據(jù)制定相關(guān)策略。好的軟件系統(tǒng)必不可少，空間數(shù)據(jù)平臺SDP只是錦上添花。如何數(shù)據(jù)操作如下:1。通過AIoT設(shè)備幫助傳統(tǒng)顯示設(shè)備快速實現(xiàn)智能化，增強人機交互。通過智能設(shè)備提升客戶的數(shù)字化購買體驗，可以在客戶的購買旅程中收集數(shù)據(jù)，為客戶推送正確的營銷信息，促進顯著的購買轉(zhuǎn)化率。

對于品牌來說，線上的用戶聯(lián)系數(shù)據(jù)往往更容易收集，但線下的用戶接觸數(shù)據(jù)非常有限。在實踐中，基于智能觸摸屏、傳感器、攝像頭等AIoT設(shè)備，收集用戶線下行為數(shù)據(jù)，分析用戶瀏覽活動，優(yōu)化產(chǎn)品展示，提高用戶購買率。3.在網(wǎng)站的數(shù)字化升級上，引入了互動方式來優(yōu)化購物體驗。為了滿足消費者的全渠道購物需求，門店通過平臺電商、小程序、外賣平臺提供配送服務(wù)。

最近南京理工大學(xué)上了熱搜。原因是南京理工大學(xué)貧困生比例很大，但很多貧困生因為面子原因不愿意申請貧困助學(xué)金。于是南京理工大學(xué)用big 數(shù)據(jù)分析，悄悄把一個月吃60頓以上，總消費不足的420元的學(xué)生列為受助對象。這些學(xué)生每天在學(xué)校吃兩頓飯，但是每頓飯花的錢都不超過7塊錢，說明這個學(xué)生確實經(jīng)濟困難。

大數(shù)據(jù)讓南京理工大學(xué)以安靜的方式展現(xiàn)人性背景下的善良。我們已經(jīng)不可避免地生活在數(shù)據(jù)的世界里。社會發(fā)展離不開數(shù)據(jù)，企業(yè)發(fā)展離不開數(shù)據(jù)，個人工作生活離不開數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)無處不在，隨處可見數(shù)據(jù)的應(yīng)用，我們比自己更了解自己。所以像南京理工大學(xué)這樣用數(shù)據(jù)思維解決問題的方式會越來越多的出現(xiàn)在我們的生活中。"數(shù)據(jù)認知素養(yǎng)之父"喬丹·莫羅寫了"數(shù)據(jù)思維"，告訴我們數(shù)據(jù)思維應(yīng)該是"每個人的必然數(shù)據(jù)認知技能"。

ray kurzweil在《奇點臨近》一書中預(yù)言，計算機智能完全超越人類的“奇點”將在2045年到來。從這個并不遙遠的時間節(jié)點來看，現(xiàn)階段的智能應(yīng)用應(yīng)該處于全面推廣、多點爆發(fā)的“前奏”階段。其實也是如此。金融、醫(yī)療、交通、工業(yè)制造等不同領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型在幾年內(nèi)迅速蔓延，而這個過程的底層驅(qū)動力就是“Da-1”的積累和發(fā)展。在土壤中培育智能應(yīng)用有四個關(guān)鍵要素:算法、計算能力、數(shù)據(jù)、應(yīng)用場景。

20世紀(jì)90年代以來，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和高速計算機的發(fā)展導(dǎo)致了信息的爆炸式增長，大數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新研究取得了很大進展。根據(jù)IBM的總結(jié)，Da 數(shù)據(jù)具有大數(shù)量、高速度、多樣性和低價值密度四大特征，而大數(shù)量和低價值密度的結(jié)合無疑放大了Da 數(shù)據(jù)在價值挖掘過程中的難度，另一方面，2006年Jeffrey Hinton等人提出了深度學(xué)習(xí)的概念，開啟了民族智能發(fā)展的新浪潮。