大数据AI太遥远，普通人听不懂，学不会，用不着？
作者：清风。他是清华保送生，香港科技大学博士，中山大学MBA副教授，也是长江众创的创业导师；他是德州扑克高手，善于从中获取投资策略；知名公众号“海豚学社”创始人，因两段成功的创业经历，被誉为“最会聊天的连续创业者”。数创客曾经对清风做过专访，相关阅读：
数创客|清风：最会聊天的连续创业者
大家好，我是海豚学社社长，清风，大家可以叫我风哥。
过去，风哥听到周围人讨论的最多的词儿是“互联网”。互联网时代，互联网思维，互联网+等。
现在，我听到更多的是“大数据”、“人工智能”这些话题。
过去，我们说的“ABC”是英语。随着时代的发展要求，我们每个人都掌握了一定程度的英语。
现在，“ABC”指AI（人工智能）、Bigdata（大数据）、Cloud（云计算）。这个“ABC”取代了过去的“ABC”，成为人们新的关注点。
这些变化，标志着我国大数据人工智能产业正在走向成熟化和大众化，是个非常好的现象。
但与此同时，风哥也发现很多人对大数据和人工智能的认知出现了两个误区。
误区1：
“大数据、人工智能是很专业的东西，是专业人才要去研究的事儿，跟普通人没多大关系。”
我们身处的这个时代，大数据人工智能和市场经济密不可分，更与人类的生产生活息息相关。因此，大数据AI恰恰是这个时代，每个人都最需要学习的底层知识！
随着互联网的发展，今天的社会对人的能力提出了更高要求，比如自主学习、设计创新、人机协作、决策分析、跨界合作能力等，我们称之为高阶认知能力。而低阶认知能力的重要性会下降，如记忆、复述、再现等初级信息加工任务将更多地被机器代替。
举个例子，几年前我们的手机都是用密码解锁，但是现在用人脸识别解锁就更快，更安全，还不用记密码。
更新新认知，改进旧办法，才能成就自己更高的格局。这符合人类文明进程中，每进入一个新阶段的必然规律。
怎样具备高阶认知能力？大数据就是最好的工具和方法。
大数据是一把“尺”，它最大的意义是提供了“维度”和“量化”，让人可以对复杂的事也有直观的感知。
它可以驱动你更好的解决现实的业务问题。举个例子吧，风哥有一个朋友是做商旅订房的。他需要预测旅游景区每天的游客数量，而游客数量跟天气情况高度相关。以前，很难得到大量天气数据，因此也无法做研究。近几年，提供历史天气和天气预测的公司越来越多了，朋友因此才把预测精度提高了一个量级。
至于学一点人工智能知识，是因为你掌握一些基本的大数据原理和技能后，就能理解人工智能运行的原理甚至去应用到实际的生活工作中。
有越来越多、各显神通的AI应用出现在我们身边，但背后的原理万变不离其宗。比如，当别人都在讨论张学友演唱会如何一次次抓住逃犯的时候，当别人都在疑惑无人商店如何自动识别商品的时候，而你能够解释背后的AI应用和原理，不是一件很酷的事情吗？
可能已经有很多人也意识到了学习大数据人工智能的重要性，也已经开始了行动，那么这个时候，他们往往又容易陷入第二个误区：
误区2：
“学习大数据人工智能，就是要从底层开始，系统学习数学、统计学、编程语言、IT技术。”
我看到有不少朋友，动辄花费成千上万去学一些“人工智能特训班”、“数据挖掘与数据分析入门到精通”之类的课程。由于没有相关基础，坚持不了多久就放弃了，高额学费也白白浪费了。
这是误区的另一个极端。实际上，对于大部分非相关领域从业的普通人来说，只需要具备一点儿大数据知识，就足以应对平时大多数的工作和生活场景。这满足典型的长尾理论模型：
术业有专攻，专业的事儿交给专业的人去办。普通人不需要掌握深入的理论和技术，而是要具备数据思维意识和基本的数据处理能力，了解数据分析和人工智能基本的运作原理。
举个例子，汽车工程师的任务是在自己的专业领域钻研，研究如何将造一辆外表酷、性能好、价格平的汽车，而我们普通人要学习的就是如何去驾驶和使用它的各种功能。可以不知其所以然，但必知其然。
普通人学习大数据人工智能的正确姿势
目前市场上关于大数据和人工智能的课，要么是针对专业岗位的技能培训，要么是针对小白的纯概念性的泛泛而谈，学员收获不多。因此，海豚学社联合长江大数据创新学院，一起开发了这堂给普通人的大数据AI精品课。
这系列课更像是一个场景驱动下，从认知到Skill的过渡衔接过程。它将用浅显易懂的语言、循序渐进的技术、真实常见的案例，教会普通人迈出从0到1的一步，让更多小伙伴能够感受到大数据AI带来的利益。
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课程分为三大板块，大数据思维及编程基础；大数据实战应用；人工智能实战应用。
课程大纲
课程总计8大章节，从11月5日开始，每周更新一章，每周一进步。每个章节我们都会用最浅显的语言，最简单的方法，教给大家在大数据人工智能时代里，能够实际用得上的技能。
如果你是下面这些这类人，那么这节课会非常适合你。
只要你坚持学完这系列课程，你一定有所收获：
当你体会到了大数据人工智能带来的好处，也许你会自发地进一步学习，甚至转型成为一名高薪的数据科学家。
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这期间我们还招募了一批“首席体验官”进行内测并持续收集反馈，不断进行优化，在最终上线之前共进行了3轮内测。
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也许有人问，我都快毕业了，甚至工作好几年了，现在学习还来得及吗?
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