大家好，关于数据分析师很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于数据分析师人才的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

本文目录

1. 人工智能会取代数据分析师吗
2. python数据分析师的就业前景
3. 人工智能行业需要哪些专业人员
4. 数据分析师会被ai取代吗

人工智能会取代数据分析师吗

人工智能在一定程度上会取代分析师，比如股票分析，银行数据分析，经济统计，商业数据分析，但是不会取代情感问题分析专家，在一些需要设计灵感的领域不会被取代。

python数据分析师的就业前景

就业非常好，目前Python应用范围还是挺多的，从Web、爬虫、数据分析、测试、运维、图像识别、机器学习、深度学习，基本各个领域都有Python的身影。

除了Web方面比起Java、Php等逊色一些，其他方面，Python都扮演着比较重要的角色。

人工智能行业需要哪些专业人员

人工智能领域的研究跨度较广，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中，现阶段需求量最大的3个领域分别是语音识别、图像识别和自然语言处理。

这些工作的共同点是都需要大量数据和深度学习功能。因此，算法策略和数据分析称得上是人工智能的两大核心岗位。

算法工程师主要有视频算法工程师、图像算法工程师和音频算法工程师。“如果把AI看作学生，算法工程师就是老师。”旷视科技市场部负责人谢忆楠说。算法工程师的任务是制定一套合理的算法逻辑，让AI快速、准确地习得某个指令。这个职位需求的基本技能是编程，因此需要很强的逻辑思维能力。

人工智能深度学习的基础是大量的数据输入，数据分析师要做的不仅是获取海量数据，还要从数据中找出规律，给出解决方案。可以说，“算法工程师给的是学习方法，数据分析师负责提供教材。”数据分析的另一个岗位是数据标注。大规模的数据里难免会出现“污染”数据，但AI不能自己判断输入数据的正误。“如果输入1000张照片并告诉AI这是猫，但其中混入了一张狗的照片，那么AI会强制认为这是猫。”谢忆楠说，这时候就需要数据标记将错误信息剔除。

除了这两类核心的研发岗位，AI行业还需要大量应用型人才。AI是一门技术，最终落实成产品才能具备商业价值。解决方案是未来比较有潜力的岗位。因为未来AI会和许多行业结合，如何把AI核心技术和行业需求绑定是一个很大的考验。因此，制定解决方案的不仅要了解AI技术本身，还要了解哪些行业对AI有需求。

数据分析师会被ai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。

举个例子：“阿里AI智能文案”，它可以以惊人速度产出数量庞大的文案，但是它产出的内容只是庞大的内容数据库里的内容进行的打散、拼接、组合，这样的内容产出往往没有“灵魂”。

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。

数据分析师和数据分析师人才的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！