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据我自己现在理解的和一些实际的经验，我自己的看法是：
1.统计将会变成前台和后台两个部分
2.后台会是以深度神经网络为主的feature learning，主要的功能是为了找到更好的表达。
3.前台将会是以贝叶斯推断为主，主要的功能是输出统计的具体功能，当然也可以是reinforcement learning这种输出action。
4.某个具体的模型可能不会有什么工程价值，我个人的一些实际经验是，你可能用了一堆传统的信号处理的模型，结果发现lstm瞬间秒杀这些模型。
5.非参数估计可能也会被取代。
6.在实际应用中，机器学习会取代传统统计的位置。
大数据，大数据，。统计学和数据分析都可以融入到大数据里面去，这是一个非常难得的机会，现在的时机是最好的，未来结合人工智能，前景不可限量，都是工程师，数据工程师。收入不比程序员差。。。
谢邀，惭愧我资格不够，只能提供类似问题下大神的回复供参考：
目前统计学在国内外的发展现状是怎样的？都有哪些分支？今后的研究方向大致是向哪里走？ – 数学
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据我自己现在理解的和一些实际的经验，我自己的看法是：
1.统计将会变成前台和后台两个部分
2.后台会是以深度神经网络为主的feature learning，主要的功能是为了找到更好的表达。
3.前台将会是以贝叶斯推断为主，主要的功能是输出统计的具体功能，当然也可以是reinforcement learning这种输出action。
4.某个具体的模型可能不会有什么工程价值，我个人的一些实际经验是，你可能用了一堆传统的信号处理的模型，结果发现lstm瞬间秒杀这些模型。
5.非参数估计可能也会被取代。
6.在实际应用中，机器学习会取代传统统计的位置。
大数据，大数据，。统计学和数据分析都可以融入到大数据里面去，这是一个非常难得的机会，现在的时机是最好的，未来结合人工智能，前景不可限量，都是工程师，数据工程师。收入不比程序员差。。。
谢邀，惭愧我资格不够，只能提供类似问题下大神的回复供参考：
目前统计学在国内外的发展现状是怎样的？都有哪些分支？今后的研究方向大致是向哪里走？ – 数学