数据分析 人工智能应用-

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析 人工智能应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析 人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据分析、人工智能、新能源哪个更好发展前景？
2. 数据分析岗位是否会被人工智能技术替代？

大数据分析、人工智能、新能源哪个更好发展前景？

谢邀！

不知道题主说的是哪方面发展？简单说一下对行业发展的看法。

大数据分析近年一直在用，有些领域尚未应用，还有增量，技术上基本完备，很久没有很革命的算法出现了（不含人工智能）。

人工智能现在其实无限接近瓶颈，正趋向于暴力计算，拼算力，需要出现一个大师，从理论上证明目前深度学习算法，否则很难有突破。（不排除证明目前路径存在错误，另辟蹊径）。

新能源方面，个人观点比较保守，化石燃料目前还是最廉价方便的能源（电力不算，绝大多数电也是煤电来的）。未来的话有两种路径，1是核电，2是风能太阳能等绿色能源，但是两个路径很难同时发展，因为绿色能源分时间段，不能维持一个发电速率，需要火力这种可调节的进行互补，欧洲在尝试后者，关停核能，但我认为可预见的未来，不具备经济性

人工智能现在其实无限接近瓶颈，正趋向于暴力计算，拼算力，需要出现一个***，从理论上证明目前深度学习算法，否则很难有突破。（不排除证明目前路径存在错误，另辟蹊径）。

新能源方面，个人观点比较保守，化石燃料目前还是最廉价方便的能源（电力不算，绝大多数电也是煤电来的）。未来的话有两种路径，1是核电，2是风能太阳能等绿色能源，但是两个路径很难同时发展，因为绿色能源分时间段，不能维持一个发电速率，需要火力这种可调节的进行互补，欧洲在尝试后者，关停核能，但我认为可预见的未来，不具备经济性。

数据分析岗位是否会被人工智能技术替代？

我从技术发展趋势和数据分析本身的诉求这两个方面来说说我的个人看法。

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***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。

到此，以上就是小编对于数据分析 人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析 人工智能应用的2点解答对大家有用。

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