数字经济时代，数据普惠是一大未来的方向。让数据助力实现创新价值，而这些价值不止于企业，更在于整个行业甚至是社会。

亚马逊云科技预计到2029年，人工智能劳动力将增加100万个工作岗位，但培养合适的技能和人选来填补这些空缺将是一项重大挑战。亚马逊云科技数据与机器学习副总裁Swami博士强调，让数据普及，这是一个非常重要的行动，我们最终的目的是将数据普惠化。也如博士所言，亚马逊云科技正在发挥领导者的担当，持续致力于让数据服务更好用、更多人用。

亚马逊云科技帮助社区学院和MSIs加大教育力度，推出新的亚马逊云科技机器学习大学教育培训计划——Amazon Machine Learning University，提供动手培训课程，为培养新一代劳动力做好准备。教育工作者能利用这些课程和工具，获取数据管理(DM)、人工智能(AI)和机器学习(ML)方面的独立课程、证书或完整学位，更广泛、更多样化的学生群体，更容易获得早期职业DM/AI/ML工作。

 

去年，亚马逊云科技为学生提供了1000万的奖学金，到今天为止已经提供了2000个奖学金项目，并提供Amazon SageMaker Studio，让学生创造自己的项目，来实现机器学习的数据普惠。

四年前，亚马逊云科技于re:Invent 2018上发布了Amazon DeepRacer，旨在让各技能水平的开发人员都可以通过基于云的 3D 赛车模拟器、由强化学习驱动的全自动1/18比例赛车和全球赛车联盟亲身体验机器学习。如今，已经有来自全球31万开发人员在DeepRacer上训练模型。

Amazon QuickSight能把各种各样的数据来源连接起来，可以让用户使用日常语言询问业务相关问题并获得精准回复，同时以可视化的形式呈现，帮助用户从数据中获取洞察。由于Amazon QuickSight Q并不依赖于预构建的仪表板或报告来提供可视化信息，为此在每次出现新业务问题时，任何人都可以提出问题并在几秒钟内获得可视化的回复，而无需等待商业智能（BI）分析师更新仪表板。这次re:Invent 2022有18个新的QuickSight功能发布，客户很容易地用各种各样的实例来进行配置，不需要写任何代码。同时，QuickSight Q进一步简化了操作，只需问出问题，即可得到马上的回复。

亚马逊云科技商业分析副总裁Matt Wood表示：“Amazon QuickSight让客户无需具备过往的数据科学经验就能轻松执行高级分析功能而备受客户青睐，使用方法也是格外轻松。现在，Amazon QuickSight Q让组织中的任何人都能够通过使用日常语言提问，得到高度相关的回复和可视化结果。这是首次任何人都可以利用数据的力量，做出快速、可靠、数据驱动的决策，从而可以更有效地规划，并更积极地响应其终端用户。”

此外，低代码和无代码工具对许多企业来说也是一个重要辅助工具，Amazon SageMaker Canvas还为用户提供了一个无代码选项，允许产品经理、运营、业务分析师以可视化的操作方式，不需要机器学习经验，也不需要编写程序代码，即使没有算法工程师帮助也可以自动清理和组合数据，并就能构建机器学习模型，选出性能最佳的模型，生成精准的预测。

华纳兄弟游戏（Warner Bros Games）使用Amazon SageMaker Canvas后，收获颇丰。“我们现在处理数据越来越多，跟亚马逊云科技合作，对于不了解相关技术的我们来说，也能非常容易地处理每天30亿的数据。通过数据，Warner Bros的员工可以了解这些游戏人物，从而把游戏做得更好。我们还把数据分析同步给我们的合伙人，不管是游戏设计者，还是其他人，进入我们的市场开发系统，都能随时看到变化，这让我们能够更好地设计游戏。”

亚马逊云科技的数据普惠之路还在继续，有理由相信，他们会用更加丰厚的云计算技术沉淀，激发更多数据普惠的点子和新路径，服务和帮助更多企业、行业乃至社会，实现数据价值。