AI时代，可否主攻大数据?如何处理大数据中的冷数据?

大数据将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对大数据的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。

一、人工智能时代，可否主攻大数据

首先，从专业学习的角度来说，人工智能专业确实需要做好学习规划，一方面原因是人工智能是一个典型的交叉学科，另一方面人工智能领域的细分方向又非常多，如果不能做好规划，容易导致学得杂而不精。

学习规划的重点要跟自己的发展规划相契合，如果想保研就要重视专业排名和绩点，而如果要考研则要明确自己的考研方向，然后做出相应的准备，目前人工智能专业考研可以考虑计算机专业。

对于人工智能专业的同学来说，从目前的人才需求情况来看，建议继续读研，这样会提升自己的就业竞争力。

其次，从科研的角度来说，目前人工智能专业的科研空间还是比较大的，目前机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方向，都有大量的课题，但是能否有机会参与这些科研活动，要看本学校的科研资源情况。

如果在计算机大类专业培养，那么整体的科研内容会偏软件多一些，而如果在自动化学院，那么整体的科研内容会偏硬件多一些。

大数据与人工智能本身的关系是比较紧密的，大数据专业的同学也会重点学习机器学习知识，因为机器学习目前是大数据分析的基本方式之一，但是与人工智能专业的同学不同，大数据专业更侧重数据的价值化。

目前大数据专业的就业情况还是不错的，要想侧重大数据方向，应该学习一下统计学，以及大数据平台的相关知识，而且一定要重视编程能力的提升。

机器人学本身就是人工智能领域的六大方向之一，而且自动化学院比较侧重机器人方向的创新，所以选择机器人方向通常会有更好的实践场景。

方向的选择要跟自己的发展规划相契合，同时还需要考虑到自身的能力特点。

二、如何处理大数据中的冷数据

公司可以采取以下四个方法来有效地管理其冷存储数据。

1、使用便宜但可靠的冷存储

对于很少使用或存档的数据，慢速硬盘驱动器和磁带是最常用的存储介质。重要的是定期测试磁盘和磁带，以确保它们工作正常。另外，要避免将旧的驱动器和磁带降级为归档和数据备份功能——这些资源仍然有使用寿命，如果它们太旧，则更有可能出现故障。

2.考虑基于云的冷存储

如果您不想在现场或物理外部设施中存储大数据，则可以选择使用云。基于云的冷存储有很多选择，您可能会找到一种存储所有冷数据最合适的选择。

3.对冷数据进行年度评估

即使您已经有存储冷数据的方法，也并不意味着您应该存储所有数据。如果您还没有，您可以与管理层和法律部门商议确定应该保留哪些数据、丢弃哪些数据，每年评估一次即可。

4. 使用数据/存储自动化

大多数存储提供商提供分层的数据存储，这种存储是通过人工智能实现的。人工智能会采用您定义的存储数据的规则，并自动应用它们来确定数据的存储位置。

数据存储的主要层是内存存储或固态驱动器，您经常访问的数据存储就在其中。不常访问的数据可以存储在更便宜的硬盘存储的二级数据层上。

很少使用的数据或冷数据将被分配给速度较慢的磁盘驱动器或磁带，这些磁盘或磁带是您最便宜的存储介质。通过利用这种自动化，您可以确保经常以最低的成本存储冷数据的同时，始终可以将大量热数据提供给用户。

以上便是小编此次想要和大家共同分享的内容，如果你对本文内容感到满意，不妨持续关注我们网站哟。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!