1樓：
取代不是指讓資料分析師徹底沒活幹
而是大部分工作給了AI，導致這個工作需要的資料分析師會大大減少
原先需要100人，之後可能只需要AI+10人
2樓：位元組Funk飛
資料分析師幹的活終究是可以被替代的，畢竟資料是有規律可尋的，人們對於資料的分析也是基於一定的公式，而這些恰恰是人工智慧最擅長的，所以資料分析師是最容易被替代的一項職業。
由於人工智慧的發展，各種人工智慧相關的科技峰會也成為了一種時尚一樣，包括BAT在內的網際網路巨頭都在發力人工智慧，基本給人一種引入AI確實是大勢所趨的感覺。
但是如果真的想要全部由人工智慧來替代資料分析師還是有一定的難度的。
千萬別以為只有我們公司才這樣，就在回答這個問題前，我剛剛看到乙個新聞：上海2018世界人工智慧大會現場發布了由Gartner和信通院聯合編制的「2018世界人工智慧產業發展藍皮書」，藍皮書告訴我們，人工智慧仍處於早期採用階段，僅有4%的被調研企業已經投資並部署了AI技術，許多企業還處在正在考慮採用AI和規劃AI的階段。
全世界都在說快用AI啊，可又有誰站在使用者的立場幫助他們和AI接軌呢？至少我們這樣的小企業，在普惠AI時代應該就不必再為錢所困。
3樓：徐雙雙
現在DL調參的乙個做法是，建立另乙個DL專門用來為當前的DL調參，效果還不錯。
相當於就是，AI自身的演算法可以由另乙個AI來製作了。
具體來說，大資料的分析本身是AI的強項，利用大資料在神經網路上形成的權值矩陣，幾乎可以模擬任何演算法。只需要你設定好輸入和期望輸出，喂它足夠的資料，那演算法雛形就形成了。然後再用另乙個AI，調整其中的某些節點的初始值，讓這個演算法效能更好，訓練效率更高。
至於你會問，那麼這所謂的另乙個AI不也是需要人寫麼？是這樣，但這只要寫一次，後面AI就可以自動公升級自己了。過程就是，人類寫出專門研發演算法的程式AI1，AI1可以為其他AI程式提供演算法支援。
當然，AI1也可以為AI1自身提供演算法支援，所以複製乙份AI1，AI1可以對其複製體進行演算法公升級，公升級後成為AI2，替換AI1，為其他AI程式提供演算法支援。
資料分析師有什麼從業要求？
九道門聊資料 資料分析師並不是僅做一些簡單的資料處理及報表的工作，並不是會Excel Python SQL就是資料分析師了，會使用這些工具只能擔任資料運營的工作，但未來各公司對資料運營的崗位要求也會越來越高，一定是需要具備資料分析師的能力。資料分析師不僅僅要學會用一些工具，同時最重要的是具備商業知識...
資料分析師自學之路如何？
冷凡 我就是自學轉行到資料分析行業內的。學習的路徑是EXCEL MYSQL Power bi python 資料分析師 大學的專業是心理學，從業近兩年了我在這個問題下有近詳細的描述。如何成長為一名資料從業者，可以說下你的經歷麼？不負好時光的回答 知乎 https www. ENTER BACK 個人...
資料分析師的成長之路？
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