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小娜走了,微软小冰又来了

发布时间:2021-02-17 10:25:04 所属栏目:运营 来源:互联网
导读:《哈佛商业评论》预见了这样的发展吗? 这种发展趋势令人惊讶吗?根据 2012 年《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)杂志上那篇著名的文章《数据科学家:21 世纪最令人称羡的工作》,这样的发展趋势也并不足以为奇: 数据科学家最基本、最通用的技能

《哈佛商业评论》预见了这样的发展吗?

这种发展趋势令人惊讶吗?根据 2012 年《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)杂志上那篇著名的文章《数据科学家:21 世纪最令人称羡的工作》,这样的发展趋势也并不足以为奇:

数据科学家最基本、最通用的技能是编写代码的能力。但在五年后,这一点可能就会发生变化,因为会有更多的人会在他们的名片上印上“数据科学家”的头衔。

正如这篇文章所描述的,如今作为一名数据科学家,你并不一定非要成为一名优秀的程序员。那是因为,以前用来分析大数据的工具和方法并不是那么随处可得且用户友好。这就要求从前的数据科学家在拥有其他技能的同时还需要具备较强的工程技能。但是用于机器学习和数据科学的工具发展十分迅速,现在比以往任何时候都更容易获取这些工具,因此你只需几行代码就可以访问使用最先进技术(State of the art,SOTA)的模型。这使得以前的数据科学家角色如今更容易分拆成为分析师或工程师。现在,我们不必像以前那样,需要全面掌握所有分析、工程和统计知识才能成为一名数据科学家。

例如,Facebook 就引领了这一趋势的变化,让过去的数据分析师的工作角色变成了数据科学家。这是一个自然的演进过程,因为随着数据量的增加以及数据问题变得更具挑战性,执行良好的数据分析需要更多的专业技能和培训。不仅仅是 Facebook,像苹果和 Airbnb 这样的公司也已经开始明确区分数据分析师 / 产品数据科学家和机器学习数据科学家这样的角色岗位。

公司规模如何影响岗位的分化

值得一提的是,这样的角色岗位细分更多发生在规模较大的科技公司。数据科学家这个角色和软件工程师还是有很大差异的,固然各种大小规模的科技公司都需要软件工程师,但并不是所有公司都需要专业的研究科学家或机器学习工程师。许多公司拥有几名数据科学家可能就足以运转业务了。所以在小公司里,可能仍然会有一些数据科学家同时扮演上述四个角色。

根据一般的经验而言,大公司(FANG 四巨头:Facebook,Amazon,Netflix 和 Alphabet)的数据科学家职能通常类似于高级分析师,而小公司的数据科学家扮演的角色更类似于机器学习工程师。当然这两种职能对于公司来说都是重要和必需的。接下来,我将继续沿用这里我的新定义,即下文每当提及数据科学家时,意味着这是一个分析师角色。

数据科学家分化出的不同角色以及如何选择

在下面的图表中,我试图展示一个与上面的图表类似的图,但对这四种功能增加了更详细的描述。这些描述内容可能并不算完美,但你可以把它们作为参考。



随着现在互联网技术的快速发展,像"云计算"、"雾计算"等互联网技术概念不断涌现。我对下一代人工智能与物联网深入融合到最高阶段的表现做了个描述就是"气计算"。先说下他们的含义,"云计算"是一种分布式计算通过网络"云"将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

 

到2020年4月、5月和6月,Link11的安全运营中心(LSOC)记录的攻击次数环比2019年高出97%,在2020年5月达到环比增加108%的峰值。

2020年DDoS攻击报告的主要发现包括:

  • 多种媒介攻击不断增加:52%的攻击结合了多种攻击方法,使其难以防御。一种攻击包括14种方法。迄今为止注册的向量数量最多。
  • 反射放大向量的数量不断增加:最常用的向量包括DNS,CLDAP和NTP,而WS Discovery和Apple Remote Control在2019年被发现后仍被频繁使用。
  • 自年初以来,为DDoS攻击者设置的攻击向量向Dhcp服务器检测伸出了黑手。LSOC发现了利用数字录像机漏洞的媒介。在2020年第二季度COVID-19大流行期间,这种新的攻击方法被数百次用于大型的DDoS攻击。
  • 分布在全球的反射放大攻击的DDoS来源:2020年上半年最重要的三个来源国是美国,中国和俄罗斯。但是,越来越多的攻击可以追溯到法国。
  • 平均攻击带宽仍然很高:DDoS攻击的攻击量稳定在较高水平,平均为4.1 Gbps。在大多数攻击中,80%的速度高达5 Gbps。
  • 最大的DDoS攻击停止在406 Gbps。在近500次攻击中,攻击量超过50 Gbps。这远远超过了大多数公司的可用连接带宽。
  • 来自云端的DDoS攻击:来自云端的DDoS攻击百分比为47%,高于2019年全年(45%)。
  • 已知提供商的数据和设施很多都被攻击者利用,但最常见的是Microsoft Azure,AWS和Google Cloud。攻击者经常使用虚假身份和被盗的信用卡来开设云帐户,从而难以追踪攻击背后的罪犯。
  • 最长的DDoS攻击持续了1,390分钟-23小时。间隔发作的持续时间平均为13分钟,间隔发作的发作时间短暂,反复发作也很活跃。

    (编辑:淮安站长网)

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