數字化轉型和產業升級儼然已成為當代企業核心戰略，技術的不可替代使得企業在用人時格外關注候選人的工作能力是否滿足數字化所需。

  伴隨著數據技術的不斷進步，計算機網絡技術的廣泛應用，我國已進入大數據時代

實在RPA Agent“智能體”已經接近人類水平的語言理解能力之上，而且也會隨著大語言模型的不斷發展而迭代更新到更人性化的水平，這既是目前智能體發展的必然階段，也將在更長遠的未來為構建AI智能體新生態體系做出更重要和必要的貢獻

勞動密集型企業在人力成本管控上的有效性，與招聘是否高效、精準息息相關。AI技術的“快準穩”與這類企業的大規模招聘天然適配。

       拓展訓練是指根據企業團隊的現狀，通過專業機構設計相應的培訓課程

瑞銀分析師將人才短缺風險評為“中等”，但其他人警告：一場人才爭奪戰即將來臨。

       2017年，大數據從概念走向落地；2018年，中低端IT工程師緊跟浪潮，加速向 大數據 轉型，企業對大數據人才的爭奪直接進入白熱化階段

       品牌設計和ui設計是兩條不同的道路，也是完全不同的兩個專業，雖然都是設計類，但是學的內容以及就業方向是完全不同的

      近年來，物聯網技術作為新一代信息技術的重要組成部分，依賴 大數據云計算 等技術，引起了相關領域專家、學者的廣泛關注

有一個非常熱門的職業叫“數據分析師”，與大數據有關的職位在美國被統稱為“數據科學家”；而在國內，大數據相關的職位則有很多，按級別劃分為 數據分析 、 數據挖掘 、數據工程師

       隨著《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》《新一代人工智能發展戰略》等政策文件的出臺，我國醫療大數據開放共享和深度應用不斷深入

   伴隨著社會經濟的發展， 知識產權保護 越來越受到企業的重視

       在數據時代，擁有數據分析技能的人才越來越受到各個廠商的青睞

       不少進入軟件行業的畢業生大部分都是從基礎編程開始的

智能研發設計工廠——PLM產品全生命周期管理系統

； 云計算 的發展讓大數據挖掘更上一層樓

       去年，247所大學開設了大數據專業，證實了國家對大數據行業的重視

下面就有小編為您帶來商業智能與數據展示有何不同的介紹

隨著人工智能技術的飛速發展，越來越多的行業開始嘗試應用人工智能技術來提升效率、降低成本。教育行業也不例外。美國教育技術辦公室（U.S.

AI，從底層加速

智能工廠怎么規劃？

隨著人工智能技術的發展，智能客服機器人已經成為了企業與消費者交流的重要方式之一

歷經2022的疫情沖擊、被動離職潮、安靜離職與各大科技業裁員潮，這令許多HR面臨人才高度流動與人才技能斷層的窘境，在這快速變動的時代，如何掌握關鍵人才成為企業的決勝點

知識圖譜以模擬人知識結構的形式出現，成為機器具備認知能力的基礎。

在當前人才競爭激烈的時代，每個人都應該不斷提升自己的能力，以適應市場的需求

隨著科技的不斷發展，智能機器人已經成為了現實

專業課程再上新，滿足13+業務版塊職業發展全場景