未来十年大数据工程师即将失业?自动化建模平

原创 2020-04-01 09:13  阅读

  自动化建模的市场其实早就“热流涌动”,只是还没有冒出头。目前这片市场还处于“鱼龙混杂”的局面。一些有技术背景的人,比如他在谷歌、微软工作过,研究过建模工具,但是他没有业务背景,他不了解从使用方的角度会考虑哪些因素,这就导致他虽然也在做自动化建模,但是产品的完整度与应用性很低。一个好的自动化建模平台要从两个层面去考虑,一是站在客户(使用方)的角度,这个产品是否满足他的需求;二是有没有真正理解自动化建模的方法和精髓,是否用自动化建模的思维去做产品。

  “其实我认为业界做得比较好的一款自动化建模产品是 H2O。”林庆治提到,H2O.ai 是初创公司 Oxdata 于 2014 年推出的一个独立开源机器学习平台,它的主要服务对象是数据科学家和数据工程师,主要功能就是为 App 提供快速的机器学习引擎。“但最大的问题是,它太贵了。对于创业公司或中小型企业的用户,很难承担起 H2O。相反,飞贷倒是一个不错的选择。”

  一是在产品版本上会更丰富。 比如现在针对普通用户,做了“自动化版本”的建模平台;下一步会针对技术专家,做专家版本的自动化建模平台。从建模产品本身来看,会更加个性化,满足不同用户群体的需求。

  二是增加不同类型的预测功能。 现在自动化建模平台主要是在做分类性预测,比如预测这个人是好人还是坏人。但是在一些零售的场景下,会用到时间序列数据的预测。例如,一般零售厂商要考虑补货的问题,所以需要预测一些商品未来一周的需要,这就是时间序列预测。

  三是扩大行业应用范围。 目前自动化建模平台的主要用户是银行、保险公司等持牌金融机构,未来该平台的覆盖行业和规模会继续扩大,例如零售业。

  林庆治,现任飞贷金融科技副总裁兼首席数据官。参与亚太区银行第一个大型数据仓库实施项目,启动银行数据驱动时代;在招商银行引进手机互动营销与智慧营销项目,支持招商在移动终端与实时互动营销上占得先机;在飞贷,完成大数据共享平台、机器学习平台与可视化平台三大应用平台建设,以及数据运营、数字营销、客户价值管理和客户洞察四大数据产品开发,支持飞贷在大数据科技与智能应用创新领域抢得先机。

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