大家常見的大數據控制者有哪些

㈠ 大數據需要哪些人才_大數據人才需要具備的能力有哪些

大數據需要以下六類人才含讓：

一、大數據系統研發工程師。

這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。

二、大數據應用開發工程師。

此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

三、大數據分析師。

此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，殲清企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。

四、數據可視化工程師。

此類人才負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。

五、數據安全研發人才。

此類人才主要負氏老前責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。

六、數據科學研究人才。

數據科學研究是一個全新的工作，夠將單位、企業的數據和技術轉化為有用的商業價值，隨著大數據時代的到來，越來越多的工作、事務直接涉及或針對數據，這就需要有數據科學方面的研究專家來進行研究，通過研究，他們能將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門管理者聽，數據科學專家是聯通海量數據和管理者之間的橋梁，需要有數據專業、分析師能力和管理者的知識，這也是搶手的人才。

㈡ 人工智慧背後的操控者是誰

「9·11 是猶太人乾的，把他們都送進毒氣室！種族戰爭現在開始！」

2016年3月23日，一個人設為19歲女性，昵稱為 Tay 的聊天機器人在推特上線。這個微軟開發的機器人能夠通過抓取和用戶互動的數據模仿人類的對話，像人一樣用笑話、段子和表情包聊天。但是上線不到一天，Tay 就被「調教」成了一個滿口叫囂著種族清洗的極端分子，微軟只好以系統升級為由將其下架。

微軟聊天機器人的極端言論。

這樣的口號並不是聊天機器人的發明，而在社交網路上大量存在著。美國大選期間，一些所謂的「政治新媒體」賬號發出的摻雜陰謀論、種族主義的內容，在Facebook 上進行了病毒式傳播。這有賴於人工智慧協助下的「精準定位」：誰最容易相信陰謀論，誰對現實最不滿？相應的政治廣告和假新聞能精準地投放到這群人中，使人對自己的看法更加深信不疑。

因為設計缺陷而 「暴走」的聊天機器人，和精心策劃的線上政治行為，看起來彷彿是兩回事。但這種我們似乎從未見過的景象，卻指向了同一個「凶器」——大數據驅動下的人工智慧。

1、人工智慧有作惡的能力嗎？

人工智慧會「作惡」嗎？面對智能的崛起，許多人抱有憂慮和不安： 擁有感情和偏見的人會作惡，而僅憑理性計算進行判定的計算機似乎也會「作惡」， 且作起來易如反掌。這讓許多人（特別是非技術領域的人）對人工智慧的發展持悲觀態度。

這種憂慮並不是最近才有的。人工智慧這個詞誕生於上世紀50年代，指可體現出思維行動的計算機硬體或者軟體，而 對機器「擁有思維」之後的倫理探討，早至阿西莫夫開始就在科幻作品裡出現。

14 年前，威爾·史密斯主演的電影《機械公敵》里就有這樣一個場景：2035 年的人類社會，超高級的人工智慧承擔大量工作，並與人類和諧相處。這些原本完全符合阿西莫夫「三定律」的人工智慧，在一次關鍵升級之後對人類發起了進攻。這些機器人擁有了思維進化的能力，在它們的推算下，要達到「不傷害人類」的目的，就必須先消滅「彼此傷害」的人類。

十分高產的科幻作家阿西莫夫（1920-1992）。

劍橋分析CEO亞歷山大·尼克斯（Alexander Nix）。

劍橋分析並不是一個孤例。澳洲一個 Facebook 的廣告客戶透露，Facebook 的人工智慧會分析其用戶特徵和所發的內容，給出諸如「有不安全感的年輕人」「抑鬱、壓力大」等標簽，然後有針對性地投放游戲、癮品和甚至虛假交友網站的廣告，從中獲取巨大利益。

即使不存在數據泄露問題，對用戶數據的所謂「智能挖掘」也很容易遊走在「合規」但「有違公平」的邊緣。例如，電商能夠根據一個人的消費習慣和消費能力的計算，對某個人進行針對的、精密的價格歧視。購買同樣的商品，用 iPhone X 手機的用戶很可能會比用安卓「千元機」的用戶付更多的價錢，因為他們「傾向於對價格不敏感」。而我們所經常談論的「大數據殺熟」——比如攜程老用戶訂旅館的價格會更高——也建立在用戶行為數據的基礎上。

數據的收集本身也值得商榷。前網路人工智慧首席科學家吳恩達（Andrew Ng）就曾公開表示， 大公司的產品常常不是為了收入而做，而是為了用戶的數據而做；在某一個產品上收集的數據，會用於在另一個產品上獲利。 在智能面前，沒有所謂的個人隱私和行蹤，也很難確定數據收集的邊界在哪裡，尤其是個人隱私與公共信息、主動提供與被動提供的邊界。

總而言之， 在以商業利益為目標的人工智慧眼裡，並沒有「人」或者「用戶」的概念，一切都是可以利用的數據。 劍橋大學互聯網與社會研究中心教授朔沙娜·祖博夫將這種人工智慧和資本「合體」的現狀，稱之為 「監控資本主義」 （Surveillance Capitalism）——在大數據和人工智慧的協助下，通過對每個人的監控和信息的榨取，實現資本的最大化。

業界對此的態度很曖昧。AI 作為當下最熱門、來錢最快的行當之一，這些動輒年薪50萬美元的工程師很少得閑來思考「形而上」的問題。 一位不願具名的研究人員在與我的微信私聊中表達了他的「個人看法」：「現在的技術離『通用人工智慧』還很遠，對社會倫理方面的影響沒有那麼大，更多還是從繁瑣的重復勞動中解脫出來。」

作者試圖找到行業內人士對此評論，谷歌（中國）和網路自動駕駛部門的人工智慧相關人員均表示，探討 AI 的社會問題，牽涉到公司利益和形象，比較敏感，不便評論。

「人工智慧作為一個工具，如何使用，目前來看決定權依然在人。」俞揚說道 ，「系統的設計者和商業（應用）的提供人員需要對此負責。」

如何負責？這或許需要我們正視人工智慧對整個社會關系的挑戰。

4、人工智慧作惡之後

2018年3月 19 日，一輛自動駕駛的優步（Uber）在美國亞利桑那州惹上了麻煩。面對路中出現的一個推著自行車的女性，這輛車速 38 mph（約61km/h）的沃爾沃在昏暗的光線條件下並沒有減速，徑直撞了上去，受害者被送往醫院之後不治身亡。這是自動駕駛第一例行人致死的事故。

電視台對自動駕駛優步車禍的報道。

事故發生之後，有不少人將矛頭指向了自動駕駛的人工智慧是否足夠安全上，或者呼籲優步禁止自動駕駛。然而更關鍵的問題在於，亞利桑那有著全美國幾乎最開放的自動駕駛政策，事故發生地坦佩市（Tempe）是實行自動駕駛最火的「試驗田」之一；事故所在的街區早已做過路線測試，並被自動駕駛的智能採納。但是在事故發生之後，對於責任的認定依然遇到了困難。

因為人的疏忽造成的車禍數不勝數，人們早已習慣了如何處理、怎樣追責；然而機器出錯了之後，人們忽然手足無措。 人工智慧會出錯嗎？當然會。只是我們在這個問題上一直缺乏認知。 就如同上文提到的「隱性歧視」，深度學習的「黑箱」，現有的法律法規很難對這些錯誤進行追究，因為不要說普通人，就連技術人員也很難找出出錯的源頭。

當人工智慧的決策在人類社會中越來越重要時，我們也不得不考慮，智能為什麼會犯錯，犯錯了怎麼辦；若要讓智能擺脫被商業或者政治目的支使的工具，真正成為人類的「夥伴」， 需要怎麼監管、如何教育，才能讓人工智慧「不作惡」。

人工智慧的監管問題亟待解決。

對此，現有的法律框架內很難有清晰的、可操作的實施方案。歐盟率先在數據和演算法安全領域做出了立法的嘗試，2018年5月即將生效的新法規規定，商業公司有責任公開「影響個人的重大決策」是否由機器自動做出，且做出的決策必須要「可以解釋」（explainable）。但法條並沒有規定怎麼解釋，以及細到什麼程度的解釋是可以接受的。

另外一個重要的問題是， 讓機器求真求善，需要人類自己直面決策中的黑暗角落。 在 Atari 游戲智能的測試中，游戲中的人工智慧 bot 可以用最快的速度找到漏洞開始作弊，而游戲玩家又何嘗不是呢？不管是帶有歧視的語義分析，針對少數族裔進行的「智能監視」和跟蹤，或者把已婚未育女性的簡歷扔掉的智能簡歷篩選，都長期以各種形式存在於人類社會中。

人工智慧不是一個可預測的、完美的理性機器，它會擁有人類可能擁有的道德缺陷，受制於人們使用的目標和評估體系。 至少目前，機器依然是人類實然世界的反應，而不是「應然世界」的指導和先驅。 對機器的訓練同樣少不了對人性和社會本身的審視——誰在使用，為了什麼而使用，在我們的世界中扮演著怎樣的角色？數據是誰給的，訓練的目標是誰定的？我們期望中的機器，會繼承我們自己的善惡嗎？

谷歌中國人工智慧和機器學習首席科學家李飛飛認為， 要讓機器「不作惡」，人工智慧的開發需要有人本關懷 。「AI 需要反映我們人類智能中更深層的部分，」李飛飛在《紐約時報》的專欄中寫道，「要讓機器能全面地感知人類思維……知道人類需要什麼。」她認為，這已經超越了單純計算機科學的領域，而需要心理學、認知科學乃至社會學的參與。

未來，人工智慧進入更多的領域、發揮更強的功能，是無可爭辯的事實。然而，我們的生產關系能否適應人工智慧帶來的生產力，這句馬克思政治經濟學的基本原則值得我們認真思考一番。 我們並不想看到未來的「機器暴政」將我們的社會綁在既有的偏見、秩序和資本操縱中。

一個AI

人工智慧之所以會作惡，可能就是因為太像人類了吧。

㈢ 大數據有哪些職業方向

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。
大數據就業前景
在就業「錢景」方面，各大互聯網公司都在囤積大數據處理人才，從業人員的薪資待遇也很不錯。以基本的Hadoop開發工程師為例，入門月薪已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到12K以上，資深的hadoop人才年薪可達到30萬—50萬。
大數據開發工程師
數據倉庫開發、實時計算開發、大數據平台開發一般都會被稱作大數據開發，其實這是3個崗位，各自要求也不盡相同。
大數據開發工程師
數據倉庫開發、實時計算開發、大數據平台開發一般都會被稱作大數據開發，其實這是3個崗位，各自要求也不盡相同。
大數據分析師
基於各種分析手段，利用大數據技術對大數據進行科學分析、挖掘、展現並用於決策支持。
數據挖掘工程師
數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。
演算法工程師
數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。
數據安全研究
數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

㈣ 大數據所從事什麼工作

大數據有各方面的工作，有需要用到高深的技術的，也有簡單的工作，主要你願回意並且有決心從事大數據相答關工作，不管你先前讀什麼專業，一定能找到適合你的切入點，進入大數據行業工作。

大數據相關的工作分為幾大類：大數據研發、大數據開發、大數據分析、大數據運維。

如果你想從事偏技術型的工作，至少要有開發語言作為支撐，比如java或python，工作的選擇也更寬泛並且都是企業所要求的核心崗位，對以後的發展很有幫助。

㈤ 日常生活中的大數據有哪些

日常生活中的大數據主要包括以下幾個方面：
1. 社交媒體數據：包括各種社交媒體平台上的用戶信息、互動數據、話題熱度、廣告數據等。
2. 電商數據：包括各種電商平台上的商品信息、銷售數據、用戶行為數據、用戶評價數據等。
3. 健康數據：包括各種健康追蹤設備上的身體指標、運動數據、睡眠數據、飲食數據等。
4. 金融數據：包括各種金融機構的用戶數據、交易數據、投資數據、市場數據等。
5. 車聯網數據：包括各種車聯網設備上的車輛信息、駕駛行為數據、交通狀況數據等。
6. 天氣數據：包括各種氣象站和氣象衛星上的氣象數據、氣象預測數據、災害預警數據等。
7. 公共交通數據：包括各種公共交通工具上的乘客數據、運行數據、站點數據等。
8. 教育數據：包括各種教育機構的學生數據、教師數據、課程數據、成績數據等。
總之，日常生活中的大數據涵蓋了各種領域和行業，通過對這些數茄鍵燃據的收集、分析和應用，可以幫助人們更好地了亮皮解顫虛和應對現實生活中的各種問題和挑戰。

㈥ 大數據有關的工作有哪些

1、數據挖掘來工程師

數據建模、機器學自習和演算法實現；商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求

2、數據架構師

需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署；高級演算法設計與優化；數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力。成都加米穀大數據培訓機構，大數據開發，數據分析與挖掘。

3、資料庫開發

設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等

4、資料庫管理

資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等

5、數據科學家

數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法；利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換

6、數據產品經理

把數據和業務結合起來做成數據產品；平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用

㈦ 大數據工作都做什麼。我對大數據感興趣，想從事這方面的工作，但是不知道他具體是要做什麼。求解~~

大數據其實分為來2類，一個自是開發類的一個是運維類的，以道教育是開發類的，所以學之前需要決定自己學哪個，決定培訓學習的話可以索取課程體系進行詳細的了解，大數據主要學習java、資料庫和大數據本身的一些東西，東西挺多，篇幅有限