现在不少同学把目光放在了人工智能上，许多留学生也会考虑数据科学专业。下面学校百科网（https://www.zhixiao1.cn/liuxue/）来说说人工智能以后的发展前景。
说到人工智能，首先要明白数据科学的概念：科学学科，不是工程。结合专业问题，比如医疗、铁路、金融等。
1、数据科学计算机是基础，前期数据处理，产生一些模型，算法的计算机功底要强。计算机基础一定要强加。
2、数学统计要强。数学和统计知识一定要夯实。第三点，一个好的数据科学家一定是一个行业专家，涉及到模型出来，怎么和老板或客户去沟通，让对方或者不懂数据科学或统计的人可以听明白。数据科学是一个非常杂的科学。
所以，数据科学和人工智能的连带关系，并不是从属关系。
数据科学主要是从大数据中截取一小块做分析，做出数据模型，数据科学并不是搞前期大数据。
人工智能在十年前就有了，但是现在才火。十年前数据不够，技术支持不够。十年前计算能力不行。
整个科技的发展，云市场慢慢起来，比如亚马逊，微软、谷歌都在发展自己的云市场。MACHINE LEARNING 是人工智能和数据科学一个分支，比如视觉科学专业。
Research Scientist 基本是PHD主要的选择方向，研发产品，发论文，也非常难进。
给学习人工智能与数据科学专业的新生建议：
大一新生夯实基础，数学和他统计学好，保证GPA弄好，可以积累一些专业方面的经验比领英，再着手准备下暑期实习。编程语言和所从事的领域有关系，每个领域都不一样。
目前准备去美国读研，本科是电子信息工程，科研方向涉及数据科学，请问现阶段可以自学一下哪方面的课程?
主要看本科EE的背景主要涉及了什么东西,有的学的非常数学，有的偏计算机，有的一点数学和计算机都没有。建议有数学和统计背景，学一门计算机的算法课和基础语言课，剩下的课程来美国再上。
美国人工智能专业2017年下半年就业情况数据解读：
2017年满10月份，美国top5招聘网站Glassdoor给出了一组相关数据。
在Glassdoor上有512个开放的AI和深度学习工作岗位，占据Glassdoor上开发的美国工作岗位的0.009%。
大多数公司招聘的是软件工程师和数据科学家。
然而，人工智能在工作场所的兴起，也带来了许多技术销售、业务开发、产品管理、用户体验设计等角色。
就目前招聘AI人才的公司而言，亚马逊，NVIDIA和微软等科技巨头领先。但是，越来越多的金融服务，咨询和政府部门的雇主也成为AI人才的主要雇主。
虽然使用AI的行业名单不断增长，但今天大多数开放的AI工作岗位仍然位于几个大都市地区：硅谷，旧金山，西雅图，波士顿，洛杉矶和纽约市。
人工智能岗位薪酬因岗而异，但总体偏高。
薪水最低的岗位每年的基本工资估计在2万美元至4万美元之间，而薪酬最高的AI岗位每年基本工资估计为24万至26万美元
许多意想不到的与AI有关的工作岗位现在正在形成，取代了通过AI和自动化所淘汰的旧的工作岗位。包括人工智能撰稿人以及人工智能团队中的律师等。
最常见的AI工作岗位是软件工程师，占在线工作岗位机会的11%。之后是数据科学家(4%)，软件开发工程师(4%)和研究科学家(4%)等等。
美国开放的AI顶级岗位
有了以上就业数据的支持，前往美国学习人工智能与数据科学专业值不值，想必小伙伴们心中已经了然了。
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