一、人工智能会取代统计学岗位吗

1、统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

2、人工智能技术大都是建立在统计学基础上，在系统中输入大量的数据，对数据经过一系列筛选处理分析，做出合理的推断。人工智能通过在其上使用的数据规模来生存和改进，这意味着我们不但能够随着时间的推移看到更好的人工智能，而且它们的发展将会围绕着可以挖掘巨大数据的组织。

二、人工智能和大数据属于哪种产业

1、人工智能和大数据是目前科技领域的热门方向，大数据技术目前正处在落地应用的初期，伴随着产业互联网的发展，大数据在未来将有广阔的发展前景。人工智能在大数据相关技术的推动下，也在近些年取得了一定的发展，一些人工智能产品也陆续开始投入到使用当中。

2、从行业属性来看，大数据与人工智能属于科技领域，目前从事大数据和人工智能研究的公司主要集中在高新技术企业以及互联网公司，另外，科研院所和高校也是研发的重要力量。从应用领域来看，未来大数据与人工智能将广泛的参与到社会活动中，包括金融、教育、医疗、出行、工业生产等诸多领域。

三、信息科学和数据科学的区别

信息科学和数据科学是计算机科学领域的两个重要分支，它们之间有一定的联系和区别。

信息科学主要研究信息处理和信息传输的基本原理和方法，涉及计算机科学、通信科学、数学等多个学科领域。数据科学则主要关注从数据中提取知识和洞察力，以帮助企业、政府和其他组织做出更好的决策。

信息科学研究对象包括信息的表示、存储、传输和处理等方面，涉及硬件、软件、通信协议等多个层面。数据科学则主要关注数据的收集、清洗、分析和可视化等方面，重点在于从数据中发现模式和关联。

信息科学的应用领域包括计算机硬件和软件设计、网络通信、信息安全等。数据科学则广泛应用于商业智能、金融分析、医疗健康、市场营销、政府决策等多个领域。

信息科学的方法论包括算法设计、编程语言、操作系统等技术层面的知识。数据科学则侧重于统计学、机器学习、数据挖掘等数据处理和分析方法。

尽管信息科学和数据科学有明显的区别，但它们之间也存在一定程度的交叉和融合。随着大数据和人工智能技术的快速发展，这两个领域之间的界限可能会变得越来越模糊。

四、大数据专业和计算机专业有什么区别

1、大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。

包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、

实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

2、计算机专业：计算机应用基础、应用文写作、数学、英语、德育、电工与电子技术、计算机网络技术、C语言、计算机组装与维修、企业网安全高级技术、企业网综合管理、windowsserver2008操作系统。

局域网组建、Linux服务器操作系统、网络设备与网络技术（主要学习思科、华为公司设备的配置、管理、调试）、SQLServer、网络综合布线技术、CAD绘图等。

1、计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。通过基础教学与专业训练，

培养基础知识扎实、知识面宽、工程实践能力强，具有开拓创新意识，在计算机科学与技术领域从事科学研究、教育、开发和应用的高级人才。

2、大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

1、掌握电子技术和计算机组成与体系结构的基本原理、分析方法和实验技能，能从事计算机硬件系统开发与设计。

2、掌握程序设计语言、算法与数据结构、操作系统以及软件设计方法和工程的基本理论、基本知识与基本技能，具有较强的程序设计能力,能从事系统软件和大型应用软件的开发与研制。

3、掌握并行处理、分布式系统、网络与通信、多媒体信息处理、计算机安全、图形图象处理以及计算机辅助设计等方面的基本理论、分析方法和工程实践技能，具有计算机应用和开发的能力。

4、掌握计算机科学的基本理论，具有从事计算机科学研究的坚实基础。

1、掌握大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQLDatabase技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

2、掌握关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

3、掌握分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和HadoopMap/Reduce技术的原理与应用。

4、掌握海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash,JaccardandCosinesimilarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

五、人工智能工程 智能制造工程 专业区别

人工智能工程专业覆盖领域更广泛，涉及所有专业类别突出人工智能技术的应用，涉及方方面面，智能制造工程专业偏重于制造类专业特别是工科的机械类，汽车类，电气类专业的智能化，比如机器人工程专业，智能汽车专业都是突出智能制造。

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