• 大数据时代,网络安全人员的钱途在哪里?


    未来10年20年以后,这世界最珍贵的资源、最稀缺的资源,不会是石油,一定是数据。企业要有最快获取数据的能力、处理数据的能力、分享数据的能力、产生数据的能力。在刚过去不久的2020中国国际智能产业博览会上,马云在8分钟演讲里30次谈到数字化 ,用数字技术加大研发来降低企业的推广成本、渠道成本、人力成本和管理成本是企业必须要考虑的问题。细心的朋友会留意到其实早在2015年,马云就提出此次思想。俗话说:成功的人比我们都要先掌握到最新的消息,以至于我们已被返超 N百米,也完全不知。

    可以肯定的是,利用数据的能力成为了未来的一个趋势。大数据、人工智能正在改变着或颠覆各行各业,同时也包括我们的生活。我们今天不妨换个角度来聊聊,未来已来,技术人的“钱途”在究竟在哪里

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    网上流传过这样一句话:世界上最赚钱的方法,都写在《刑法》里了。当然这只是调侃而已,古人讲君子爱财,取之有道,虽然挣钱的有很多种,但大部分人获取财富的方式就是通过不断加强自身的专业技能,从而将自己的价值提升一个Level,进而在时代的浪潮中滚滚向前(钱)。

    作为一个技术人,顺应未来的技术趋势是保证自己不被“中年危机”所淘汰的不二法门。所以,选择比努力更重要。文末有惊喜哦~

    那么,究竟该怎么选择呢?

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    主动出击,打破僵局

    在这个内卷的社会,当我们面对未来的不确定性,以及对工作环境、工作内容的危机感,多多少少会产生一些焦虑和困惑。如果你已经工作了3~5年,在这个时候,正是需要走出舒适区、打破困局的时刻。我们前面提到了未来数据的重要性,所以不管你是产品经理、大数据开发、亦或是数据分析师,进一步加强自己的数据能力是提升未来职场竞争力的有效手段。

    既然要提升自己的数据能力,首当其冲的要聊一下大数据技术。大数据处理可以分成三个阶段:收集、分析和预测。现如今,随着大数据技术的不断发展,收集和分析的工作相对来说已经做得相当好了,现在关注的焦点是要有科学的预测。因此机器学习技术在这里是不可或缺的,这一点毋庸置疑。所以,机器学习和人工智能不失为一种技术选择方向同时算法,数据分析师也是发展中不可缺的岗位人才。

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    在人工智能界有一种说法,即机器学习是人工智能领域中最能体现智能的一个分支。从历史来看,机器学习似乎也是人工智能中发展最快的分支之一。近年来也出现了一些新的方向,比如**深度学习(目前深度学习主要适合于神经网络)**等等。尤其是大数据时代的出现,给机器学习提供了更多的机遇,催生了很多的机器学习方法。

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    明确方向、提升能力

    当我们明确了方向,也就有了前进的动力。下一步要做的就是如何提升能力?首先,理解机器学习绝不是简单地了解几个时髦概念,至少要在以下四个方面有所提升:

    • 工程能力

      比如Python,数据抓取,也是最常用的工具之一

    • 必备的数学基础

      比如高等数学、线性代数、概率论与数理统计、最优化理论等等

    • 机器学习方法

      比如线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、聚类、降维与度量学习等等

    • 深度学习

      比如深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等等

    也许你会对此些术语有些陌生,不要担心,让我们一起来揭开它看似神秘的面纱。机器学习发展极其迅速,目前已成为了一个广袤的学科。初学机器学习很容易陷入自我怀疑,因为涉及的知识太多,除了需要具备一定的数学基础外,还学一些诸如开发语言等计算机知识,这在无形之中也提高了机器学习的门槛。

    最后

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    1.网安必备全套工具包和源码

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    2.视频教程

    网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己录的网安视频教程,路线图上的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。
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    3.技术文档和电子书

    技术文档也是我自己整理的,包括我参加护网行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点。
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    网安方面的电子书我也收藏了200多本,基本上热门的和经典的我都有,也可以共享。
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    5.CTF项目实战

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    6.网安大厂面试题

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