该统计数据包含了2021年全球智能出行领域人才Top10技能。其中掌握工程技能的占比30%。

该统计数据包含了2020-2021年美国智能出行领域人才Top10增长最快技能。其中Python的学习增长了16%。

该统计数据包含了2020-2021年德国智能出行领域人才Top10增长最快技能。其中学习Python的增长率为25%。

该统计数据包含了2020年中国人工智能人才量指数。杭州人才量指数36.73。

该统计数据包含了2020-2021年中国智能出行领域人才Top10增长最快技能。其中自动驾驶技能增长39%。

该统计数据包含了2018年中国女性职场现状调查报告样本性别分布情况。女性占比最高，占比55.8%。

该统计数据包含了2017年新浪微博中职场人职位特征情况。企业管理者在微博职场人中占比达43%，成微博职场核心用户群。

该统计数据包含了2018年中国女性职场现状调查报告样本女性行业分布情况。汽车/生产/加工/制造占比最高，占比17.7%。

该统计数据包含了2018年中国女性职场现状调查报告样本男性行业分布情况。文化/传媒/娱乐/体育占比最高，占比6.5%。

该统计数据包含了2018年中国女性职场现状调查报告样本女性年龄段分布情况。25-39岁占比最高，占比38.2%。

该统计数据包含了2019年中国借用人才测评工具解决人才管理问题的行业比例情况。IT/互联网/通信/电子行业占比21.70%。

本文分析了人工智能人才培养的宏观环境、专业人才的培养、科学素养的培养、人才培养现状，并对人才培养进行了展望。

在充满机遇与挑战的商业世界，越来越多的商业巨头与创业公司加入角逐人工智能王者的战场。他们通过培养和招聘顶尖人工智能人才，组建人工智能实验室，突破技术壁垒，为各种创新和发展投入了巨量的资金。人工智能领域是我们撬开科技神秘大门的第一串钥匙。本文一方面关注人工智能技术在未来的创新趋势，另一方面也希望呈现人工智能领域人才招聘与发展的趋势。

金融业的CEO们正面临一项两难抉择。一方面，行业瞬息万变，必须打造合适的技能方可在竞争中立于不败之地；另一方面，技能提升涉及的投资可能几年内都不会带来回报，而短期的财务业绩压力却丝毫未减轻，金融业尚未找到解决方案，但又必须有所行动。在快速变化的经济环境中，成功的企业通常擅于培养新技能和打造新能力，尤其是基于数字化技术的技能和能力。这些机构已跳出了传统观念，不再将技能提升等同于培训，且摒弃了一成不变的用工模式。它们通过更灵活的方式获取所需的技能和能力。在技能提升方面，尽管可通过建立联盟、设立合资企业、与政府和学术界合作等形式实现目标，提升全职员工的技能才是企业发展的长久之道。