在影视行业，怎样做好一个影视从业者？

在影视行业，怎样做好一个影视从业者？

干影视的现在已经形成一个庞大的群体，光北京就有几万人，有老一辈的电视电影人，也有新一代的微电影，网络视频，广告从业者，和任何一个行业一样亲承着大浪淘沙的定律，每年有很多人入行，又有大批人带着遗憾转行。

如果你自认为喜欢电影，喜欢影视行业，能随口说出几个电影人的名字和一些导演的代表作，还掌握了几款机器，对不起你还不够，还不够拿到影视行业的“入场券”，想要只是基础和很多行业一样，这是一个外表看起来光鲜的行业，真正进入了才知道里头的艰辛和残酷，很多人都梦想进入一个剧组或影视公司，但是这样的想法的人很多，关键的是有这样想法的又比你努力的人也很多，所以你要有一颗坚强，永不言败的心。一定要坚持下去，不能半途而废。其次你要坚持本心，在影视行业中，不能被金钱名利迷惑而导致自己失去本心，迷失了方向。从而忘记了当初为了什么而进入影视行业，去做一个简单而快乐的自己。

在影视行业里面专长是最重要的，想想这个问题也就能明白那些掌握多项技能的人在大投资，地位高的制作中担任要职，答案肯定是“不”！因为预算高，所以导演，化妆师，剪辑师，配音录音师等等都是因为他们的一技之长而被招集起来的。这也就是为什么专长，专业性的重要性了。

在这个外人看来光鲜的行业中，到底有多少艰辛，有多少没人知道的秘密，我们这这里不谈演员，不谈明星，不谈大咖，不谈高大理想，只谈幕后工作人员，只谈在影视这个行业中的工作经验，只谈能对想加入影视行业或刚入行的朋友有借鉴的经验，以求对你，我，他或她有所帮助！我虽然在我的头条号中会从创意、文案、制片、外联制片、导演、副导演、摄像指导、摄像师、灯光师、灯光助理、美术、道具、特化、服化以及后期的剪辑、特效、合成、校色、音乐等方面聊一聊这十几年的工作经验，但毕竟精力有限，不可能涉及太细，希望行内相关专业的从业大咖们能关注我的头条号，让我们一起来完成这个庞大的课题，来给影视行业的从业者们带来一些心得，让同行少走弯路，增加解决问题的能力，我们也可以在分享中学习经验，使自身不断进步。

在影视行业里面一定要找一个能给自己带路指路的师傅。

所谓师傅领进门修行靠个人，如果没有师傅的话，我们可能连影视行业的门都摸不到了，有师傅的带路的话，我们能在影视行业更好的扎根发芽成长。

要紧跟时代的步伐，更新自己的软实力。

影视行业里面最看重的就是个人的软实力了，我们应当快速提升自己的软实力，才能9被影视行业里的同行淘汰。

大数据指导电影产业发展似乎一直遭到业内人士的普遍抗拒。其实证案例确实也是如此：《纸牌屋》提出所谓运用大数据创作的剧集，不过是确定了类型、导演、演员，这根本不足以支撑起一部完整的内容；同样地，实验作品《Sunspring》运用AI完全替代人工，只得出一部支离破碎、不知所云的作品。

然而，大数据真的无法像改造其他产业一样，帮助电影产业进步吗？它利用统计学模型代替专家系统的优势，难道不能提高电影产业效率吗？

借用黑格尔的一句话：我们对一个人的质疑和反驳，必须从接受他的前提开始，提出的质疑和反驳才是有效的。

所以我们首先对大数据做进一步研究与阐释。大数据是在掌握海量数据的技术基础上所产生的一种判断和预测的能力。相比于专家通过因果关系得出的模型，大数据则使数据本身变成模型。因为再复杂的模型也无法包罗万象。而当数据“大”到能对几乎整个样本空间进行充分覆盖时，就可以减弱对模型的依赖，不再需要通过模型去经历“从特殊归纳到一般，再从一般演绎到特殊”的流程，而是利用大数据去直接实现“从特殊到特殊”的判断和预测。

正是基于这一特点，大数据在内容推荐系统中被广泛使用并收效甚好。Netflix总结了大量广为人知的推荐算法，例如：? Video-Video Similarity，其基础逻辑是Because You Watched (BYW)，基于你观看过的某部电影进行相似度计算。除此以外，还有基于类型优先的PVR - Personal Video Ranker、基于个性化优先的Top-NVideo Ranker等等。

每一个都要紧跟时代的步伐，展现出自己的实力