Why You MUST Go All In on Data Analytics & AI in 2026

Kedeisha Bryan - Your Data Career Coach

20 Oct 202511:45

Summary

TLDR在未来12个月内，您将面临一个选择，要么学会利用数据分析和人工智能技术成为不可替代的人才，要么看着其他人夺走您本应得到的机会。视频中介绍了传统编程岗位正在被AI工具取代的趋势，并指出数据分析与AI结合将成为最有价值的技能。通过学习Excel、SQL、数据可视化和AI工具的整合，您可以迅速进入高薪岗位。无论您是否来自技术背景，掌握这些技能将使您在各行各业脱颖而出，获得更多机会。

Takeaways

😀 数据分析和人工智能将成为未来职业发展的关键技能，能够使你在竞争激烈的市场中脱颖而出。
😀 传统的编码工作正在被AI工具取代，很多技术职位正在消失，尤其是那些重复性高、基础的编码工作。
😀 自2020年以来，传统软件开发者职位的需求下降了三分之一，而新晋软件工程师的数量却激增，这导致职位竞争更加激烈，薪资水平下降。
😀 世界经济论坛预计，到2035年，AI可能会取代50%的白领职位，因此掌握数据和AI相关的技能是应对这一变化的关键。
😀 虽然AI工具可以完成很多基础工作，但它无法理解上下文、做出战略决策或分析混乱的数据，这使得数据分析师在这个时代仍然非常重要。
😀 数据相关职位（如BI工程师、数据分析师等）需求激增，且不需要高级学位，适合转行者和非技术背景的人士。
😀 数据可视化和数据讲故事能力非常重要，能够将复杂数据转化为直观且具有战略意义的故事，是高薪职位的核心技能。
😀 要掌握的数据技能包括：SQL用于数据提取，Python用于数据清理和自动化，Excel作为商业分析的基础工具。
😀 AI的运用并不是让AI代替你完成所有任务，而是作为辅助手段，提高工作效率和准确性，帮助你聚焦于战略决策。
😀 从基础做起，先学好Excel和SQL，再学习数据可视化和商业智能，最后掌握Python自动化和AI工具的应用，逐步构建自己的职业竞争力。

Q & A

为什么传统编程工作正在逐渐消失？
-传统的编程工作正在成为技术行业中的流水线工作，尤其是随着AI工具的进步，许多基本的编程任务，比如写HTML或调试简单程序，都已经可以由AI完成。这导致了对传统编程工作的需求下降，同时过多的开发人员涌入市场，造成职位竞争激烈，薪资水平压缩。
AI将如何影响白领工作岗位？
-根据世界经济论坛的预测，AI可能会在2035年前取代多达50%的白领岗位。这意味着大量的基础性工作，尤其是那些以重复性和可预测性为主的岗位，可能会被AI取代。
AI目前在职位市场中的作用如何？
-自2019年以来，AI相关的工作岗位增长了38%。目前美国有超过200,000个数据分析岗位，包括数据工程师、商业智能工程师和AI数据战略师等。这些岗位急需具备数据分析和AI相关技能的人才。
如何才能在数据分析领域脱颖而出？
-要脱颖而出，首先需要掌握数据流利度，包括SQL、Python和Excel这三项基础技能。其次，要掌握数据可视化和数据故事讲述，能够通过清晰、简洁的方式表达数据背后的商业含义。最后，学会使用AI工具来加速工作，而不是让AI完全代替人类的决策过程。
数据分析的混合技能是什么？
-数据分析的混合技能是结合技术能力和商业理解的能力。这意味着除了掌握SQL和Python等技术技能外，还需要具备将数据转化为有洞察力的商业决策的能力。它要求分析师能够将复杂的数据转化为可操作的商业策略，而不仅仅是简单的数据汇报。
Excel和SQL在数据分析中的重要性是什么？
-Excel和SQL是数据分析的基础工具，几乎每个公司都使用它们来处理和分析数据。Excel在商业世界中至关重要，SQL用于从数据库中提取数据，这些技能是任何数据分析师都必须掌握的核心技能。
数据故事讲述和商业智能的区别是什么？
-数据故事讲述不仅仅是展示数据，而是通过数据创建一个清晰的叙事，使其能够快速传达关键的商业洞察。商业智能是指通过数据分析提供战略决策支持，而数据故事讲述是让这些洞察易于理解并激发行动的艺术。
Python在数据分析中的作用是什么？
-Python在数据分析中主要用于数据清洗和自动化工作。它可以帮助分析师编写脚本来自动化数据处理过程，节省时间，并且能够处理更复杂的数据分析任务。对于数据分析师来说，Python并不需要精通机器学习，而是能有效地进行数据处理和简单的分析。
如何通过AI提升工作效率？
-通过AI提升工作效率的关键在于将AI作为辅助工具，而不是完全依赖它。使用AI进行提示工程（例如使用ChatGPT或Claude加速编程），帮助自动化重复性工作，从而让分析师可以专注于更有战略意义的任务。但AI不应代替人类在决策过程中对数据的理解和判断。
如何利用已有的行业知识切入数据分析领域？
-通过将已有的行业知识与数据分析技能相结合，可以快速切入数据分析领域。例如，来自教育行业的人员可以利用其对教育系统的理解，在教育技术公司担任数据分析师。同样，零售经理可以利用其运营经验，进入电子商务领域，担任商业智能工程师。