深度好文｜ChatGPT之父说：“其实最顶级的AI人才，都是中国人...”
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都说中国人一生要强，AI届我们都要勇夺第一。就连当下最火人工智能ChatGPT之父Altman都说，世界上最顶级的AI人才都是中国人！并且还积极的表示，想要和中国开展合作。
说完这句让人羡慕嫉妒恨的话后，他还在短时间内环游了北半球，会见了多个国家的领导人。搅起这么大的风浪，他到底想干吗？？？？
01
ChatGPT之父北半球环游记
6月10日，Sam Altman出席被称之为中国“AI春晚”的2023年智源大会，并发表了线上主题演讲，并与智源研究院理事长张宏江隔空问答，交流关于AGI的未来、GPT-5、开源大模型等话题。
Altman表示：“中国拥有一些世界上最优秀的AI人才，我真心希望中国的AI研究人员能在这方面做出巨大贡献。”他还认为十年内人工智能时代（AGI）潜在收益是巨大的，同时也希望与中国在人工只能方面开展更多的合作。
除此之外，在过去的一个月的时间里，Sam Altman把北半球的所有国家跑了个遍，会见了不少国家领导人。据不完全统计他已经会见了：欧盟主席冯德莱恩、英国首相苏纳克、法国总统马克龙、德国总理朔尔茨、西班牙首相佩德罗·桑切斯、印度总理莫迪......
别误会，Sam Altman这么频繁的会见国家领导人，并不是有什么不可告人的政治目的。而是希望借着一波生成式AI的热潮，呼吁对这一新兴技术加强监管。同时还不忘了在中国求人才、在韩国求芯片、在欧洲宣传AI相关隐私政策.....
毕竟，随着AI热潮越来越轰轰烈烈，人们对AI褒贬不一的看法也愈演愈烈。科技界代表人物如马斯克一而再再让三的公开表示自己对AI的担心；也有不少国家对AI开展了各种各样的限制令......更别提人们对“AI会取代自己的工作”这一想法产生的恐惧了。
不过，AI真的能取代人类的工作吗？有一位科技大佬给出了他的答案。
02
世界仍需要10亿数据类人才
自AI诞生起，人们就“AI是否会取代人类工作”的问题展开了各种讨论。今年引起大家热烈讨论的AI孙燕姿，更是动摇了不少人的想法，很多网友都在调侃“没想到第一个被AI抢饭碗的是孙燕姿”。
@单身青年：有了AI，以后粉丝想让自家喜欢的艺人唱什么歌就唱什么歌了。
@思慕无期：模仿者永远是模仿者，再像也只是模仿者。
@Willson：一直坚信声乐是不可能被取代的，但我在听到AI孙燕姿的时候还是愣了一下。
@珩伊：燕姿是我的青春啊，AI永远无法取代。
AI的诞生对各行各业都产生了巨大的冲击，但想要从事数据行业的小伙伴们大可不必过分担心，毕竟这个世界还需要10亿数据人才。这可不是道听途说，而是微软CEO Satya Nadella在接受CNBC采访时曾亲口说的！
Satya Nadella在采访中说，人工智能的发展速度很快，但人仍然是整个链路中不可缺少的一部分。同时，他认为经济学家们提出的一个经济体只能支撑固定数量的工作，劳动力越多，岗位就越少这一概念是错误的。
在采访中，Satya Nadella提到了一个新的岗位——AI提示工程师。所谓提示工程师，也就是AI训练师，是指那些能够根据用户的需求和习惯，为用户提供高效、准确、个性化的提示服务的人工智能工程师。
随着ChatGPT引爆科技公司在聊天机器人领域的竞赛，提示工程师的市场需求日益火爆。谷歌投资的初创公司Anthroic，正在旧金山招聘“提示工程师和图书馆员”一职，薪水高达33.5万美元。
这也就更加证明了Satya.Nadella的观点：新的技术出现，确实会有人被淘汰。但同时，新的技术也会导致就业市场出现很大的变化，人工智能能创造出新的就业机会。
所以，与其担心数据行业的岗位会不会被AI所取代，不如考虑考虑如何提升自己，顺应时代的发展成为一名AI时代下被需要的数据人才吧！
03
AI时代下数据岗的求职趋势
世界经济论坛近日发布了《2023年未来就业报告》。报告显示到2027年，分析性思维、创造性思维以及人工智能和大数据能力将成为最需要的技能。
报告显示，未来五年内，增长最快的工作岗位是人工智能和机器学习专家、可持续发展领域专家、商业智能分析师和信息安全专家，与人工智能技术紧密相关的岗位。同时，据国际劳工组织职业就业统计数据显示，裁员数量最高的职位是数据录入员，预计裁员规模将超750万人。
数据分析师和科学家、大数据专家、商业智能分析师、数据库和网络专业人员以及数据工程师等职位的需求预计增加30-35%（140 万），这是依赖大数据、和前沿技术采用的进步和增长推动的。
对于想要从事数据数据分析的小伙伴来说，现在不就是最好的时代吗？那么在AI时代，如何才能掌握相关的技能，成为企业需要的数据人才呢？
扎实数据分析理论基础
数学，概率，统计是工作理论的基础，也是面试必备环节。因此要重视这一部分的学习。主要包含了以下几个方面：
📌统计类：时间序列、灰色预测、多元线性回归、聚类分析、主成分分析、因子分析、关联分析、方差分析、判别分析、描述统计、假设检验、贝叶斯、概率、分布、抽样等。
📌深度学习类：逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树、随机森林、集成、推荐系统、KS曲线、ROC曲线、IV值、WOE等。
📌数学类：大数定律、中心极限定律、建设检验、概率分析等。
📌可视化类：用户画像、用户标签、行为分析、偏好分析、情景分析、趋势分析法、对比分析法、多维分解法、用户细查、漏斗分析、留存分析等。
除了理论知识外，对数据分析工具的掌握程度也非常重要，这两项是数据分析必备的硬实力。
熟练掌握数据分析工具
这是每个数据分析师必备技能，这一板块也是面试时的必考题目。数据分析所需的数据分析工具大致分为六大类：
📌统计类：SPSS、SAS
📌金融计量类：Eviews、STATA
📌深度学习、机器学习类：Python、R
📌数据库类：SQL、MySQL
📌开发类：Hive、Spark、 Hadoop
📌可视化类：Excel、BI、Tabieau
一般情况下数据分析师都需要擅长一个数据库软件，用以存储数据；一个编程软件，用以处理数据，进行建模分析；一个可视化软件，用以展示数据和结果。基本上学习三类软件即可。
除了以上这两项硬实力外，软实力也很被看重，如：逻辑思维能力、团队合作、沟通能力......
最后的重中之重就是实践经验！毕竟所有的理论知识要落地在实践中，才能产生商业价值。如果是即将毕业的在校生，在校期间的项目经历和实习也是面试官要重点考察的。只有理论和实践两开花，才能在数据行业的道路上越走越远。
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