人工智能炼丹学正在走在几年前大数据的老路上，不过人的记忆总是很短暂的呀。

“大数据”和“深度学习”两个搜索关键词的流行趋势

我们来看看 “大数据” 的历史，这也是大数据技术从高大上到跌落凡间，从业人员从稀缺到满大街都是的过程。 经济学里这个叫做commoditization……

孵化期

2004 年： 谷歌发布著名的MapReduce论文

2005 年： Yahoo的开源版本MapReduce - Hadoop诞生

2005～2010年：顶级大厂内部开始广泛使用mapreduce，nosql db，stream computing等技术。未来的大量行业精英正在成长。

爆发期

2011 年：麦肯锡发布关于大数据的著名报告， 预测到2018年美国会出现上百万人的大数据从业人员缺口

2011 ～ 2012年： 大数据这个概念开始爆发， 大量的相关书籍和文章出现。以Hortonworks为代表的各类大数据服务商开始创立。

2013年：AWS发布Redshift，云计算服务商开始进入大数据市场。

2014年：“第二代”大数据服务商DataBricks发布Spark， ”第一代“的Hortonworks上市

跌落凡间期

2015～2018: 云服务商亚麻AWS, 微软Azure, 谷歌GCP们拼了老命把所有主流大数据关键组件在云端实现，做得尽可能傻瓜。Commoditization过程基本完成。

2018年低： 苦苦挣扎的大数据服务商Hortonworks和Cloudera合并， 社区哀叹hadoop药丸

2019年：福布斯文章：大数据已死

那现在假设题主穿越回到过去某个时刻，人生会如何展开

穿到2010年以前：你基本没听过大数据这说法。 大学你念了个计算机专业，努力学了一脑门子的数据库。 毕业的时候你进了亚马逊，谷歌，微软必应，阿里巴巴之类的公司，被莫名其妙分到了个“需要处理好几TB那么大数据”的组。 努力工作几年之后大数据技术开始爆火，已经积累了多年的你跳槽创业人生巅峰。

穿在2011～2014：你嗅觉灵敏的找准了大数据方向，在大学里密切关注相关领域的一切前沿内容，大三找实习毕业工作的时候你跟其他还不太懂的同学说hadoop已死spark当立我要站在最巅峰。 你现在可能在databricks之类的公司做个中层，公司在思考应该如何在云+AI时代转型。 你则开始关注各种人工智能算法落地的技术。

穿到2015年： 我国的第一个大数据专业在北大成立了！第一批入学的你，2019年光荣毕业，你上网看了眼福布斯……喵喵喵？

“大数据”和“深度学习”两个搜索关键词的流行趋势

回头再看人工智“大数据”和“深度学习”两个搜索关键词的流行趋势能，爆发基本上比大数据晚个五年的样子。那现在的趋势就和13年左右的大数据行业差不多。这时候进这个圈子是不是有点淡淡的46年加入果军的感觉？

现在还记得我08年加入微软时候，当时老板跟我说的一句话：“你现在会什么技术都不重要，我们微软招的人，是要用现在还不存在的技术，解决现在还不存在的问题。”我当时脑子里两个声音响起，一个“老大你这话太牛b了！”，另一个是“你就吹吧（斜眼）”。 这之后的几年，我因为工作需要学会了训练神经网络做排序，学会了在aether上连连看搭机器学习系统，学会了一言不合就在cosmos上跑个几pb数据做统计。 几年之后，人跟我说了半天大数据如何如何火怎么怎么牛，我才意识到哎呦原来我是个大数据+人工智能工程师么？

最后总结下中心思想：前沿技术几年一个小潮流，十年一个大趋势。对于还没入行的年轻人来说，技术投机是要不得的。 当普通人听说某个技术很火的时候，这事儿通常等不到你大学毕业就过去了。 把基础扎实的打好，去有最优秀人才的地方，老老实实的一切以最大化自己的核心竞争力为目标努力吧。

作者：Rorschach

链接：https://www.zhihu.com/question/331449600/answer/763891261

来源：知乎