數字經濟時代，資料普惠是一大未來的方向。讓資料助力實現創新價值，而這些價值不止於企業，更在於整個行業甚至是社會。

亞馬遜雲科技預計到2029年，人工智慧勞動力將增加100萬個工作崗位，但培育合適的技能和人選來填補這些空缺將是一項重大挑戰。

亞馬遜雲科技資料與機器學習副總裁 Swami博士

強調，讓資料普及，這是一個非常重要的行動，我們最終的目的是將資料普惠化。也如博士所言，亞馬遜雲科技正在發揮領導者的擔當，持續致力於讓資料服務更好用、更多人用。

亞馬遜雲科技幫助社群學院和 MSIs 加大教育力度，推出新的

亞馬遜雲科技機器學習大學教育培訓計劃——Amazon Machine Learning University

，提供動手培訓課程，為培育新一代勞動力做好準備。教育工者者能利用這些課程和工具，獲取資料管理 （DM）、人工智慧 （AI） 和機器學習 （ML） 方面的獨立課程、證書或完整學位，更廣泛、更多樣化的學生群體，更容易獲得早期職業 DM/AI/ML 工作。

去年，亞馬遜雲科技為學生提供了1000萬的獎學金，到今天為止已經提供了2000個獎學金專案，並提供Amazon SageMaker Studio，讓學生創造自己的專案，來實現機器學習的資料普惠。

四年前，亞馬遜雲科技於re：Invent 2018上釋出了

Amazon DeepRacer

，旨在讓各技能水平的開發人員都可以透過基於雲的 3D 賽車模擬器、由強化學習驅動的全自動 1/18 比例賽車和全球賽車聯盟親身體驗機器學習。如今，已經有來自全球31萬開發人員在DeepRacer上訓練模型。

Amazon QuickSight 能把各種各樣的資料來源連線起來，可以讓使用者使用日常語言詢問業務相關問題並獲得精準回覆，同時以視覺化的形式呈現，幫助使用者從資料中獲取洞察。由於Amazon QuickSight Q並不依賴於預構建的儀表板或報告來提供視覺化資訊，為此在每次出現新業務問題時，任何人都可以提出問題並在幾秒鐘內獲得視覺化的回覆，而無需等待商業智慧（BI）分析師更新儀表板。這次re：Invent 2022 有18個新的QuickSight功能釋出，客戶很容易地用各種各樣的例項來進行配置，不需要寫任何程式碼。同時，QuickSight Q進一步簡化了操作，只需問出問題，即可得到馬上的回覆。

亞馬遜雲科技商業分析副總裁Matt Wood

表示：“Amazon QuickSight讓客戶無需具備過往的資料科學經驗就能輕鬆執行高階分析功能而備受客戶青睞，使用方法也是格外輕鬆。現在，Amazon QuickSight Q讓組織中的任何人都能夠透過使用日常語言提問，得到高度相關的回覆和視覺化結果。這是首次任何人都可以利用資料的力量，做出快速、可靠、資料驅動的決策，從而可以更有效地規劃，並更積極地響應其終端使用者。”

此外，低程式碼和無程式碼工具對許多企業來說也是一個重要輔助工具，Amazon SageMaker Canvas 還為使用者提供了一個無程式碼選項，允許產品經理、運營、業務分析師以視覺化的操作方式，不需要機器學習經驗，也不需要編寫程式程式碼，即使沒有演算法工程師幫助也可以自動清理和組合資料，並就能構建機器學習模型，選出效能最佳的模型，生成精準的預測。

華納兄弟遊戲（Warner Bros Games）使用 Amazon SageMaker Canvas 後，收穫頗豐。“我們現在處理資料越來越多，跟亞馬遜雲科技合作，對於不瞭解相關技術的我們來說，也能非常容易地處理每天30億的資料。透過資料，Warner Bros 的員工可以瞭解這些遊戲人物，從而把遊戲做得更好。我們還把資料分析同步給我們的合夥人，不管是遊戲設計者，還是其他人，進入我們的市場開發系統，都能隨時看到變化，這讓我們能夠更好地設計遊戲。”

亞馬遜雲科技的資料普惠之路還在繼續，有理由相信，他們會用更加豐厚的雲計算技術沉澱，激發更多資料普惠的點子和新路徑，服務和幫助更多企業、行業乃至社會，實現資料價值。