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人工智能技术如今正在改变着世界。许多行业已经受到整合人工智能技术以改进业务流程的影响，但这仅仅是一个开始。结合大数据、机器学习、物联网等新兴技术，人工智能将具有像人类一样思考和决策的强大能力。
相应地，人工智能技术在几乎所有工业部门都得到了应用。通过使用人工智能技术，教育培训、医疗保健、人力资源、市场营销，以及供应链管理等行业领域都将不断发生变化。
人工智能在教育培训行业的应用
人们可能认为教育培训是一个人工智能不太可能颠覆或实现自动化的领域。诚然，教育需要人类的见解和观点，教师和学校管理人员可以使用人工智能工具来改进他们的教学方法。
人工智能技术有利于学生和教师，因为它有能力做出大多数教师没有时间或精力去实现的事情：教育内容实现个性化。
像Carnegie Learning和OpenStax等公司已经开发出一些智能软件，这些软件可以像教师一样对学习者做出响应和调整。通过采用人工智能技术，其学习程序可以根据学生的学习需求进行定制，从而为他们提供个性化的学习体验。
此外，人工智能技术还可以协助学校管理人员完成日常监控和清点任务。通过使用人工智能监控任务并提出建议，从教室温度、人员流量到订购耗材等方面都可以得到改善。即使是教师花费在评分工作上的时间也可以通过智能评分软件进行减少，从而使他们有更多时间专注于教育学生。
在不省去必要的人为因素的情况下，人工智能改变和改善教育的方式没有任何限制。
人工智能在医疗保健行业的应用
可能会受到人工智能技术影响最大的领域是医疗保健行业。人工智能技术在该领域的应用可以拯救生命，降低成本，并改善患者的健康。
你说是先有方法论才能做成一件事情，还是先做成一件事情再有的方法论呢?很多时候，方法论已经被我们这个时代过度消费了，它成了成功者的事后诸葛亮。就像历史一样，是被掌握话语权的人随意粉饰打扮的小姑娘
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业务型技能：还没完，要想让自己的分析结果切实可行，就要深入的了解所在的业务，不能闭门造车天马行空的搞纯数据研究。举个例子，豆瓣要提升商业收入，钱从哪些人那儿挣?这就需要首先对目前业务有一个了解，小组、书影音、广播、FM的比例如何?豆瓣上不同人群的画像如何?结合宏观环境来看，哪些人消费意愿在增强?
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做人型技能：最后，任何一项工作，都不可能是一座孤岛。自称“社交恐惧”“沟通障碍”的朋友，如果是真的话，甭管数据分析还是写代码，都不那么适合你。或者说的委婉一些，你可以做，但肯定很难做的好。我见过的工程师里能做上leader的，也都是相对他们群体而言更懂沟通的艺术、更懂换位思考的那群人。毕竟工作中的事情，很多情况下分工合作资源互换，会比你单枪匹马来的事半功倍;合格的社交合作外，也要有一定的“敏感性”，就是能洞察出领导们的心思。有一种说法是，工作就是让领导开心。我虽然觉得这句话太功利，但也不是全无道理。不妨换个角度来看，自古成大事者，更多是心怀理想的现实主义者。我们需要了解这个环境，适应这个环境。很多时候正确的事情也需要看时机，很多时候事情能不能做成，“人”的因素是很重要的。我们需要有能力判断哪些事情的价值更高、更能做成，在自身利益与公司利益之间，找一个微妙的平衡
6，哪些人不建议零基础转行数据分析?
既然门槛都知道了，那么对应哪些人不适合零基础转型，也就一目了然了：
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工具型技能，算数过关就好：
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SQL和EXCEL都很容易上手，高中数学OK就好;Python、R那些工具，其实更重要的是背后的原理，所以需要相对扎实的概率统计+高数底子。不过数据挖掘也不是所有数据分析师都需要会的，所以工具这部分，武断一点给个标准：高考数学150满分的话有个100+就差不多了
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方法论型技能，逻辑严谨条理清晰：
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稍微武断一些的说，国内大部分纯文科专业背景的同学(尤其是毕业后也一直从事创意类、职能类、销售类等工作的朋友)，零基础转型数据分析难度较大，不太建议。因为长时间的专业背景和工作环境，会重塑人的思维方式，如果已经习惯了发散式、跳跃式思维，日常又更偏重感性而非理性，数据分析类工作就较难适应
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业务型技能，需要接地气：
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特别学术型的朋友，比如对学习研究以外都缺乏基本认知和兴趣的那种，不那么适合数据分析师这种岗位，因为这个岗位其实没那么高深也没那么科研，相反，非常需要接地气。数据分析本质上就是应用学科，需要以应用为导向，从问题出发去倒推解决方案，而非先研究一个东西再看看有什么可应用的场景。是否愿意了解你所在的业务方向，能否理解一线实际工作环境都面临着什么问题，真不是所有人都能搞定的
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做人型技能，不能太自我：
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过于固执的朋友、缺乏同理心的朋友、不善于沟通的朋友，在数据分析师的岗位上注定不会走的很远，在其他岗位也同样。一方面我们需要通过换位思考，真正的理解对方的问题和困难，有时候更是用户的需求;一方面我们也需要通过沟通，把我们的观点和看法顺滑的输出出去，并最好能在听众的心里生根发芽，最终开花结果
（编辑：吉安站长网）
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