本篇文章给大家谈谈人工智能产品分析师，以及人工智能产品经理对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 从事深度学习等人工智能研究，职业发展前景如何？
2. 人工智能对大数据分析的影响
3. 自动化人工智能的就业前景
4. 大数据人工智能的出现，数据分析师会被取代吗？

从事深度学习等人工智能研究，职业发展前景如何？

从事深度学习等人工智能研究，这方面的发展国内职业发展前景很好，百度也在大力研发深度学习及人工智能研究，这方面的需求很大，但是由于竞争激烈，可能会工作不稳定，会遇到有的企业在没有任何反应的情况下倒闭的可能，这种现象会很容易出现在热门行业中！

建议进行研究大数据方面的深度学习，大数据是每个企业都会存储和进行商业分析所用到的，所以未来的大数据分析是有非常好的就业前景，好的分析师，公司会给的工资非常高，甚至达到年收入上百万元。

在大数据时代背景下，我们的行为每时每刻都在产生着数据，而这些数据改变着我们的生活。大数据产业已逐步从概念走向落地，90%企业都在使用大数据，而大数据高端软件类人才供应远不能满足时代的发展。有报告指出，数据分析师已成当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位之一，并且未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万。

据了解，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内互联网公司，例如BAT，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。根据领英统计的数据显示，有21.7%的数据分析师月收入在2万到3万元，18.1%的月收入在1万到1.5万元。

数据分析师的薪酬随着工龄增加，增幅逐年上涨。有数据显示，对比数据分析师和互联网行业的最高年薪中位值可以发现，前者总体高于后者，而且随着工作年限的增加，两者的差距逐渐拉大。例如，工龄一年的初级数据分析师和互联网行业从业者的最高年薪中位值比较接近，但在工作三年时，二者出现了明显差别，前者比后者高5万元；工作六年时，二者相差10万元；工作十年时，二者差20万元。

互联网包揽近七成分析师

数据分析师几乎遍及所有行业，但其中，分布占比最大的还数互联网行业，有数据显示，互联网包揽了近七成数据分析师。

根据猎聘日前发布的《大数据与AI核心人才趋势报告》显示，数据分析师分布行业中，互联网占比为67.4%；其次是金融行业，其占比为16.4%，其他行业的占比均在3%以下。

“互联网重视运营，产品的开发也离不开数据，再加上互联网本身收集数据相对容易，成本低，所以互联网公司都在积极地招聘分析师，用以提升他们的业务。”猎聘首席数据官单艺表示，“金融行业有着重视数据的传统，很多金融业务本身就是基于数据的，所以这个行业也会产生大量的数据人才需求。”

然而，对于阿里、百度、腾讯等大型互联网企业来说，目前的数据分析团队人数远远不够，记者注意到，在BAT企业招聘的职位里，60%以上都是在招大数据人才。

今年或出台人才培养标准

“目前来看，我国对大数据人才的需求的确在加速，但目前国内大数据人才的培养很多仍停留在IT层面，在底层开发着各种各样的大数据产品。”Sherry告诉记者，2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首家获批高校。在此之前，国内只有两所院校开设了大数据相关专业，2017年3月，教育部公布第二批“数据科学与大数据技术”专业获批的32所高校。到此为止，我国已有35所高校获批该专业。

但不管是从时间还是经验看，目前国内培养大数据人才的院校都尚处于起步阶段，学校教育与大数据市场需求脱节严重，也正因为此，社会培训机构对大数据人才的培养所起的作用不容忽视。

人工智能对大数据分析的影响

将人工智能、自动化和数据讲故事引入分析领域不仅会对分析的最终用户产生直接影响，还会对在该领域工作的人员产生直接影响。虽然许多分析师可能担心它们会被自动化和人工智能所取代，但相信数据分析师的角色将会对业务和所需技能的广泛性产生重大影响。

传统上，数据分析师花了大量时间来完成一些平凡而重复的任务，例如准备分析数据、创建报表和仪表盘，然后使用这些任务人工搜索数据中有意义的更改。使用传统的分析和商业智能工具，分析师无法探索其数据的每一种组合或排列。

如今，数据分析师的作用包括广泛的数据管理和分析活动。这包括获取、准备、清理和建模数据，然后通过创建报表和仪表盘为业务定制分析来支持决策。在所有这些活动中，对业务的真正价值是那些与识别影响业务的关键变化或趋势以及解释这些信息以确定可能对业务的影响有关的活动。

业务分析师面临的两难困境是，虽然解释是他们承担的最有价值的活动，但他们花费的时间最少。大多数数据分析师只花费20%的时间用于实际数据分析，80%的时间用于完成业务收益很少的任务，例如查找、清理和建模数据，这些效率极低，对业务增值不大。

这不仅仅是数据准备效率低下。传统的数据分析和可视化工具需要完全人工的数据发现方法。用户必须从大量字段和过滤器中进行选择，然后在搜索模式，趋势和异常变化时切片和切块数据。这个人工过程非常耗时，并且极易出现人为错误和偏见，尤其是在当今数据丰富的世界中。

自动化人工智能的就业前景

就业前景很好,该专业的人才未来的社会需求量也是很大的。

可以说，这一两年是人工智能专业开始朝专门化发展的前两年，这是一个属于人工智能的时代。世界许多国家都在加紧人工智能方面的研究，可以说是未来的世界，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。

大数据人工智能的出现，数据分析师会被取代吗？

人工智能是不可能取代数据分析师的，但可以肯定的是数据分析师的门槛会被抬高。本质逻辑在于大数据是各种渠道终端——反馈到数据库的各类信息数据的汇总，人工智能则是大数据与已知算法的结晶。它可以通过数据库中已有的计算逻辑比对分析数据或事物，原则上分析速度会比人快很多。这是它的优势也是它的劣势，优势是它能通过原本设定好的逻辑工作快速的完成数据分析比对出结果；劣势是它的逻辑是固定的算法，无法进行个性化的工作。

至于职业门槛会被拉高是在于较为简单的数据分类、对比、筛选、组合等已经被人工智能替代，并且随着逻辑算法的升级人工智能能做的事会越来越多。

OK，关于人工智能产品分析师和人工智能产品经理的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。