首先,当前数据分析领域已经在广泛使用人工智能相关技术了,机器学习本身就是数据分析的两种基本方式之一,在当前大数据和大算力的推动下,机器学习在数据分析领域正发挥着越来越重要的作用。
从技术发展趋势来看,未来规则清晰且数据维度明确的领域,基础的数据分析任务是完全可以采用智能体来完成的,而且现在很多数据分析工具已经在往这个方面发展了,相信随着物联网的部署,未来大量的基础数据分析任务都将会自动完成。
数据分析岗位的定义虽然是围绕数据分析任务来展开的,但是数据分析岗位所做的工作不仅仅是完成数据分析,还需要结合场景来完成数据的预处理、算法设计、训练、验证和应用。
实际上,当前的智能体往往都是使用数据分析人员提供的数据,智能体自身的数据处理能力还比较弱,而且智能体对于数据价值的判断能力也比较弱,这些都需要数据分析人员来进行标注和处理。
从当前人工智能技术的应用情况和创新方式来看,未来较长一段时间内,数据分析领域不仅不能被人工智能技术所取代,反而需要大量掌握大数据和人工智能技术的专业人才。
相信在工业互联网时代,数据分析领域会释放出大量的人才需求,其中很多岗位都属于高附加值岗位。
在云计算、大数据、物联网和人工智能等技术的推动下,数据分析岗位的任务边界会逐渐得到拓展,所以对于数据分析岗位的从业者来说,积极关注当前的技术发展趋势是非常重要的。
数据分析岗位的核心任务是完成数据的价值化,而数据价值化的重要出口就是人工智能应用(智能体),所以从这个角度来看,人工智能技术也是高度依赖数据分析的,或者说二者是不能分开的。
从技术发展趋势来看,未来在物联网和机器人的推动下,从虚拟仿真走向虚实融合,甚至是虚实联动,将是一个大趋势,而能够驱动这个过程的核心因素就是数据,所以围绕数据处理、分析和应用相关岗位的从业者会有更大的发展空间。
最后,如果有大数据、人工智能相关的问题,欢迎跟偶探讨交流。