2011年，一篇關于數據分析人才短缺的報告，拉開了大數據時代的帷幕。

2012年，大數據（big data）被廣泛認知。它用來描述、定義和命名，信息爆炸時代產生的海量數據與相關技術的發展與創新，還登錄過《紐約時報》《華爾街日報》專欄封面和美國白宮官網的新聞。

2017年2月《紐約時報》的一篇專欄中寫道，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。

大數據分析師更是被稱為，“未來最具發展潛力的職業之一”。數據分析人員的前途一片光明。

但是，這些年隨著人工智能的發展,有科學家預測我們這個社會上50%的職業在未來十年內都要消失。很多具有重復性質的勞動在未來都匯被計算機取代，計算機都會替人去完成，甚至比專業人才完成得更加出色！由此也使得分析師產生了一個顧慮，“CPDA數據分析師會被取代嗎？”

為什么會產生這樣的想法呢？

1.數據分析和建模工作高度依賴計算機

2.多數工作使用算法/程序完成

3.計算機不僅能給出模型運行結果，還能通過測試、驗證、交叉驗證等方式幫助分析師選擇最佳模型。

這么一看，似乎人工智能也可以完成。

其實不然，數據分析的一般流程是：提出/發現問題——獲取并清洗數據——建模——調整優化——輸出結論，這是一個閉環流程，每一步都需要人工參與，程序會參與中間三步，算法在建模中會用到，

雖然數據分析依賴算法/程序。但是，數據分析不等于數據分析算法/程序，數據分析算法/程序只是分析師手中的工具。清洗、過濾、轉換等機械工作，未來肯定會被取代。而數據分析的最重要兩步是提出/發現問題，分析得出結論，目前是不可能完全交給計算機去處理的，因此，數據分析人員最大的優勢，的確是“經驗”，也就是業務理解能力和數據分析經驗。

如果沒有數據分析師，那么誰來提出這個問題？人工智能？

這個發現問題的過程，交給計算機干顯然不太靠譜，首先計算機不會提出問題（因為笨），其次計算機能發現的問題也一定是人已經發現了的問題（還是因為笨），需要先有人來設定規則，然后計算機才能根據規則發現問題。而數據分析師，就是設定規則的人。

目前的人工智能距離真正的人工智能還有很大差距。

只能說，假如人工智能真的能提出問題了。

那時候我想，我們要擔心的可能就不是工作問題了！

而且人類對于毫無經驗的事件應該如何處理問題以及如何反應，我們自己都一無所知，何況我們親手造出的AI。

雖然數據分析師不會被取代，但是門檻肯定會越來越高。

我們不要對人工智能產生抵觸心理，相反，應當順應這股潮流，改變自己。作為時代前進過程中的一份子，我們更應當成為這股浪潮里的一葉扁舟順勢起伏，才能在時代的潮流中生存與發展。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI会取代CPDA数据分析师吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。