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华为认证是官方推出的认证体系，考试难度大，行业认可度高。华为认证适用范围广泛，通过华为认证考试可增加职场机会，也能凭华为认证证书得到业界认可。
市场需求量大，供不应求，据调查显示，2020年ICT人才缺口约达1216万，华为认证持证人薪资普遍在9K-30K（具体以从业者能力来决定），前景大好。
华为认证基于不同角色进行设计，不仅包含理论知识，同样注重实践技能，采用笔试、实验等考试形式，综合提升学员技能。
网络工程师的就业范围比较广，网络工程师可以在数据库管理、WEB开发、IT销售、互联网程序设计、数据库应用、网络开发和客户支持等领域发展。
1.华为认证是华为官方推出的认证体系，具有权威性。
2.华为认证是唯一的ICT全技术领域认证体系，考试难度大，行业认可度高。
3.华为认证设置有效期，认证与网络技术的最新发展趋势保持一致。
华为认证目前分为三个等级，从低到高分别是HCIA工程师级别、HCIP高级工程师级别、HCIE专家工程师级别。
2019年中国大数据产业市场分析：发展进程显著，四大建议解决五大发展挑战问题
我国大数据产业发展得如何?未来发展存在哪些机遇和挑战?
我国大数据产业发展得如何?未来发展存在哪些机遇和挑战?
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何?未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战?
过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
1、在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。
卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
2、在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究;
在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点;在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩;在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。
3、在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。
据前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2015年我国大数据产业规模已达2800亿元。截止至2017年我国大数据产业规模增长至4700亿，同比增长是30.6%。初步测算2018年我国大数据产业规模达到5400亿元左右，同比增长15%。预测在2020年我国大数据产业规模将突破万亿元。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
2015-2020年我国大数据产业规模统计情况及预测
4、在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。
二、中国大数据产业五大发展挑战分析
虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。
1、涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力
核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化会市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。
2、数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率
大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。
3、数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险
大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据(21.90
-5.19%,诊股)进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。
4、产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显
由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。
5、各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象
由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。
三、未来三年中国大数据产业将呈现四大发展特点
未来三年，是我国大数据发展转型的重要机遇期。大数据的发展本身也呈现着一些趋势。在我看来，未来三年大数据行业有可能会呈现出如下特点：
未来大数据技术将会沿着工具平台云化部署、多业务场景统一处理、专有高性能硬件适配几个方面进行突破。目前大数据技术工具的主要应用模式为应用企业在自建机房内独立部署，其存在资源浪费、弹性能力不足、管理复杂等缺点，这些缺陷可以通过基于云计算技术的云化部署方案解决，助力大数据技术工具的快速落地和应用;同时大数据技术工具主要瞄准的是分析型业务场景，但随着电子商务以及智能终端的爆发性发展，转账、计费等事务型业务场景也需要大数据处理能力，所以未来的多业务场景统一处理技术将会得到充分发展;最后由于GPU/TPU等专用硬件的发展，此类专用硬件能够助力某些大数据技术进行突破性升级，所以对新型硬件的适配成为很多大数据企业未来研发计划的重点。
这些年，推动数据开放共享的政策举措一直在加强，然而效果与预期还有差距。可以说，技术手段将是数据流通共享瓶颈突破的关键。未来三年，随着同态加密、差分隐私、零知识证明、量子账本等关键技术的性能提升和门槛降低，随着区块链、安全多方计算等工具与数据流通场景进一步紧密结合，数据共享和流通将有望再前进一大步。
3、数据服务合规性将成为行业关注重点
近两年来，随着欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)的颁布和正式实施，个人信息保护的重视程度被提到了前所未有的高度。GDPR对数据主体的权利规定细致入微，其“数据可携权”“被遗忘权”等方面的规定可能会对我国数据立法带来一定的参考。对我国企业来说，数据服务合规性的重要程度进一步提升，将对企业业务开展带来重大影响。目前中国信息通信研究院正在着力推动的“可信数据服务”计划也正是契合了行业的这一需求。
4、数据资产管理重要性将进一步提升
随着大数据应用进入深水区，企业将越来越重视数据资产管理方法论体系建设——即从架构、标准、研发、质量、安全、分析到应用的统一，从而实现技术到业务价值的转化和变现。未来三年，数据资产管理将仍是企业数据部门面临的难点与挑战。即使是领先的科技型企业，在数据资产管理这一课题上仍在不断探索新的方法，如全链路智能管理体系、数据资产的贡献度、数据基线度量与质量规范的工具化、可视化等。
大数据产业作为具有国家战略意义的新兴产业，在发展初期不仅要充分发挥企业的主体作用和有效市场的主导作用，而且要更好发挥政府的引导作用。
1、要加强核心技术攻关与产业化推动
自主研发创新是提高大数据产业竞争力的主引擎。要彻底改变目前我国大数据产业创新能力不强、关键核心技术对外依赖度偏高的这一局面，必须抓住重点领域、关键环节和核心问题，找准着力点和突破口，加大政府财政资金的引导支持力度。为此，建议在国家层面上设立大数据重点领域的关键技术研发创新的国家财政专项资金，支持突破一批关键核心技术研发创新与应用，构建具有核心技术自主权的大数据产业链，形成自主可控的大数据技术架构，提高关键核心技术的自主研发创新能力，有效破解制约产业发展的瓶颈。
需要开展数据确权、资产管理、市场监管、跨境流动等数据治理的重大问题研究，协调有关部门共同推进数据治理的法制化进程，加强对敏感政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。同时，推动完善适用于大数据环境下的信息安全等级保护制度，建立兼顾安全与发展的数据管理和保障体系，加强数据安全评测、安全防范、应急处置等相关机制建设。此外，还要强化网络空间的安全信息共享与动态感知能力，提高重大风险识别分析水平。
3、鼓励地方因地制宜发展大数据产业
大数据产业发展应注重差异化发展，形成差异化的产业布局。地方需要差异化发展，应该把大数据的发展重心放在因地制宜地促进应用创新上，放在打造完善的发展环境上，让市场在大数据发展要素配置上起决定作用。各地要结合产业基础和优势特色，着重发展大数据特色场景应用，推动大数据与当地重要实体经济行业加快融合。
当前大数据产业应用层出不穷，政府应通过标准化的途径规范行业、整合资源，促进各方达成共识，为大数据产业的健康发展提供基石。尤其是通过加强快速迭代、市场认可度高的行业/团体标准研制工作，为用户企业提供大数据产品选型指导，为数据安全提供保障，促进大数据交易等新兴服务模式规范发展，对推动我国大数据产业进程具有重要意义。
1、华为认证人工智能工程师（HCIA-AI/HCIP-AI/HCIE-AI）是华为公司针对人工智能领域的专业认证。该认证体系涵盖了人工智能的基础知识、理论、算法和应用等多个方面，旨在为从事人工智能相关工作的人员提供一个全面的认证标准。
2、考取华为认证人工智能工程师并不是一件容易的事情。首先，考试内容非常广泛，覆盖了人工智能领域的多个方面，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。其次，考试难度较高，需要考生具备扎实的数学、编程和计算机基础知识，以及丰富的实践经验。
3、尽管考取华为认证人工智能工程师的难度较大，但仍有许多人愿意去尝试。这是因为人工智能是当今世界科技发展的一个热门领域，对人才的需求越来越高，成为一个人工智能工程师可以获得很高的薪资和职业发展前景。而且，在人工智能领域获得认证，不仅证明了你具备相关的技能和知识，也可以提高你的职业竞争力。
4、具体来说，华为认证人工智能工程师的考试分为三个级别，包括HCIA-AI、HCIP-AI和HCIE-AI。每个级别的考试难度和内容都不同。
5、HCIA-AI认证考试主要涉及人工智能的基础理论、算法、应用和开发等方面，考试内容较为基础和简单。HCIP-AI认证考试进一步深入了解了机器学习和深度学习等领域的知识和技能，考试内容较为复杂和高级。而HCIE-AI认证考试则是最高级别的认证，需要考生具备非常深厚的理论和实践经验，并且需要能够进行复杂的人工智能项目开发。
6、综上所述，华为认证人工智能工程师的考试难度较大，但仍然有很多人愿意去尝试。考取认证可以证明你具备人工智能领域的相关技能和知识，提高你的职业竞争力，并为你未来的职业发展打下坚实的基础。如果你想进入人工智能领域，或者已经在这个领域工作并希望进一步提升自己的技能和知识，考取华为认证人工智能工程师是非常有价值的。
7、考取HCIA-AI认证是入门级别的认证，考试难度相对较低，对于想要进入人工智能领域的初学者来说，是一个很好的起点。通过考试可以学习到基础的人工智能理论、算法和开发技能，对于未来的学习和职业发展会有很大的帮助。
8、考取HCIP-AI认证需要更深入的理解和应用机器学习和深度学习等领域的知识和技能，考试难度相对较高。但是，通过考试可以学习到更高级别的人工智能技术和应用，为进一步的学习和职业发展打下更坚实的基础。
9、考取HCIE-AI认证需要具备非常深厚的理论和实践经验，并且需要能够进行复杂的人工智能项目开发。考试难度最高，但通过考试可以获得顶级的人工智能技术和应用的认证，对于职业发展和个人成长都具有非常大的帮助。
10、因此，无论你是初学者还是已经在人工智能领域工作多年的专业人士，考取华为认证人工智能工程师都是非常有必要的。尽管考试难度较大，但通过学习和实践，你可以掌握到最新的人工智能技术和应用，提高自己的职业竞争力，实现职业上的突破。
11、最后需要注意的是，考取华为认证人工智能工程师并不是唯一的途径，你可以通过其他途径学习和掌握人工智能相关知识和技能，但考取认证是一种证明自己技能的权威方式，并且可以为你未来的职业发展带来更多的机会和选择。
科技正以指数级的速度发展，日新月异的环境正在带给我们更为广阔的畅想空间。毫无疑问，一年后的情况将和今天有很大的不同。过去的一年是科技领域新产品和新思想蓬勃发展的一年，新的一年同样将是科技领域大放异彩、让我们大开眼界的一年，科技行业的发展趋势如下：
在2018年，物联网已经在各层面逐步落实，各方面应用有显著提升。例如，全球各地逐渐使用低功耗广域物联网、物联网开始融入边缘运算与人工智能、各垂直应用领域持续智慧升级。由于技术与基础建设的完备，在接下来一年里，物联网企业的核心与商业价值将得以尽情释放。然而，随着市场竞争强度的增加，企业的物联网商业模式投资成本效益面临新的考验，能否实现长期获利目标，将在2019开始凸显。
2、医疗科技：开创产业新格局
2018年里，美国FDA继续推动21世纪医疗法案的改革，对于数字医疗与次世代基因定序医疗应用的监管更加严格。其中，医疗软件所扮演的角色越来越重要，单纯软件接入疾病治疗，ICT结合药物等都将成为新形态的治疗模式，数字疗法渐成体系。此外，手术导航系统与手术机器人将会实现新的整合，将各类影像技术与医疗影像、分子医学影像、AR和MR融合起来，从而建构完善的智慧微创手术系统。在基因检测方面，NGS往临床应用端发展已经成为不可逆转的趋势，在美国FDA监制的标准化基因数据库ClinVar与ClinGen以及对定序数据算法验证的PrecisionFDA，NGS在后端定序数据实现应用，都可能会充当未来临床应用市场的竞争核心，与新疗法共同实现精准医疗。
3、5G：进入商用部署冲刺阶段
2019年，5G技术的产品研发和商用部署将进入最后的冲刺，中国、美国、日本、韩国等主要的5G技术研发国家的运营商将会持续扩充5G商用规划，5G智能手机也有望在2019年面世。5G技术的应用，除了提供更高速的联网体验以及更大频宽之外，也能够支持移动VR/AR游戏，高画质影音，大规模物联网、远距手术机器人等领域。作为通用目的技术，5G将全面构筑经济社会数字化转型的关键基础设施，从线上到线下、从消费到生产，从平台到生态，推动我国数字经济发展迈上新台阶。到2020年中国或成为全球最大5G市场。
5G直接和间接经济增加值贡献（万亿元）
4、智能手机：性能继续提升
据业内人士分析，智能手机领域在接下来一年将在对现有功能进行更深一步优化，包括全屏幕、更加极致的小面积Notch等。同时，各种手机搭载生物识别的比例更多，采用三镜头提升照相性能等。同时，随着当前柔性AMOLED技术不断成熟，加上5G技术应用落地推进，按照目前的技术，可5G手机、折叠屏幕的手机也将在2019年研发出来。此外，在技术演进和成本越来越低的情况下，原本只应用于专属机种的光学式屏下指纹识别技术，也有望在2019年在中高端手机中应用。
