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粉絲提問：

屠龍回答：

-----如果我是你-----

字節那位前輩跟你說的沒錯，數據分析未來工作崗位肯定會被擠壓。我一說你就明白了。你干數據分析，本質是什么？是利用統計的工具，給成千上萬的數據進行“降維”。

10年前我做博士的時候，數據分析人才還是有用的，因為當怎么降維不清晰的時候，人可以做判斷，哪種基于統計分布的算法更好。現在都被深度學習一統天下了。

除非數據不夠多，不夠喂深度學習模型的（那在中國大陸工業界幾乎是不可能的），否則現在業界標準都是直接深度模型取feature，最后根據feature的好壞，做機器學習。

最后一步機器學習，就那幾種算法，挨個試就行了。關鍵就是你feature好不好。簡而言之，現在不需要人手動搞分類的feature了，深度模型搞的feature非常有意義。

你可以認為數據分析的人，其實就是一臺深度學習的機器，以前你是靠聰明才智搞feature，現在是深度學習的architecture代替了你的統計學知識。

當然深度模型，現在不完美。隨著深度模型的逐漸厲害，數據分析師的工作崗位，就會被進一步擠壓。

什么時候，沒有數據分析師了呢？就是有AI能自動訓練AI了：就是AI能幫你搭建深度模型，替你做降維，找feature，深度模型傻瓜化了---那你的知識就徹底沒用了。

你現在還年輕嘛，這件事在你的career中一定會發生的。

10年前我30歲的時候，學的很多算法，現在都不需要了。所以我要是你，我肯定無腦去干機器學習、深度學習了。

反正你不就是學計算機的嘛，也搞過自動駕駛算法。這些底子都在，學這些不太難。好好學一兩年，以后就與時俱進，跟著看paper就行了。

至于怎么留在香港嘛，其實香港不是金融業發達嘛？金融業是最需要算法的地方。

有很多地方搞算法套利，還有AI算保險風險的，AI代替精算師這一類的。這種team都是未來的方向，你可以試試看投投簡歷。

到底有哪些公司比較好，我就不太清楚了。你可以周圍問問：在我看來，那些用算法搞金融的，都是聰明人和大錢匯聚的地方。

現在扛住壓力，好好學機器學習，進這么一個地方，必然前途無量。

這 是 屠龍一年 前的回答， 如果這位 同學看到 這篇，可以 留下你的最新 職業 近況，給其他有 相似 情況的同學一個 參考 。

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