外媒速遞：2018年需求最旺的七大技術類崗位
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今天給大家推薦的內容包括：2018年需求最旺的七大技術類崗位、機器學習自動化利器—H2O.ai和六步走戰略從零開始幫助企業實現數據科學能力等。
一、2018年需求最旺的七大技術類崗位
原文標題：The 7 most in-demand tech jobs for 2018 — and how to hire for them
就在企業面臨著越來越大的現代化轉型壓力的同時，自然也需要竭盡所能吸引高科技人才。根據Robert Half Technology發布的2018年IT薪酬報告，在新的一年中，將有更多技術類崗位迸發出前所未有的熱度。下面，我們將聚焦其中七大主體，看看這些職位能夠帶來怎樣的薪酬水平。
1. 商務智能分析師
2. 數據科學家
3. 數據庫開發者
4. 幫助/支持技術人員
5. 網絡管理員
6. 數據安全管理員
7. 系統管理員
二、全面評測：H2O.ai，機器學習自動化利器
原文標題：Review: H2O.ai automates machine learning
事實證明，機器學習、特別是深度學習，在正確的人手中能夠帶來巨大的能量。但在另一方面，它又對計算機硬件以及人才自身技術水平擁有令人難以置信的嚴苛要求。那么，我們該如何切實將這項技術交付至正確的人手中?除了匯聚相關領域的專業人士之外，利用強大工具自動完成其中的部分工作同樣非常重要。而H2O.ai，正是相關工具中的典型選項之一。
1. 彌合數據科學技能鴻溝
2. H2O.ai Driverless AI的安裝與設置
3. H2O.ai機器學習
4. H2O.ai的優勢與劣勢
三、VR之路全系列：百日開發教程(持續更新)
原文標題：Day 1 of 100 Days of VR: Going Through the Unity Ball Tutorial
學習VR技術的第一步在于學習如何使用相關游戲引擎。在目前的市場上，主要選項有二，即Unity與虛幻引擎。出于上手難度的考慮，這里我們選擇Unity，并從其最為基本的Roll a Ball教程開始一步步學習相關開發知識。今天介紹的是VR之路系列百日教程的匯總清單，作者將在這里持續更新。如果您有意踏上這條開發之路，不妨持續關注。
四、六步走戰略：從零開始幫助企業實現數據科學能力
原文標題：6 Steps Up: From Zero to Data Science for the Enterprise
時至今日，數據對于企業組織的內在價值已經得到廣泛認可，但如何量化這些數據資產則成為眾多企業建立現代數據實踐與數據組織體系時面臨的一大核心難題。在大多數企業當中，數據本身并不直接具備內在價值，而需要配合數據科學平臺的構建方可顯現。在今天的文章中，我們將介紹六步走戰略，幫助大家從零開始建立數據科學實現能力。
1. 立足概念將數據組織為360度視圖
2. 勾勒組織決策
3. 重視每一項組織決策
4. 將數據與每項決策進行映射
5. 將數據治理作為驅動因素
6. 具體執行
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