在人工智能（AI）的发展历程中，技术专业知识和实践技能是不可或缺的两大要素。对于那些梦想成为人工智能领域专家的年轻人们来说，他们经常会被问及“做人工智能需要学什么专业”。这个问题背后隐藏着一个深刻的意义——它揭示了构建现代AI系统所需的核心技能和知识。

首先，我们必须认识到，AI研究是一个多学科交叉融合的领域，它不仅依赖于计算机科学、数学和统计学，还涉及物理、心理学、经济学等众多领域。在这样的背景下，选择正确的专业作为起点，对于未来的职业生涯至关重要。

此外，当我们谈论做人工智能时，我们通常指的是创建能够理解并响应环境信息，并根据这些信息进行决策或操作的人造智能体。因此，无论是从理论还是实践角度出发，都可以看作是将数据转化为有用的知识这一过程。

数据分析与工程学：两个关键角色

数据分析

在这条道路上，数据分析扮演着举足轻重的一角。因为，在AI世界里，没有高质量、高效率地处理大量复杂数据的问题就无法解决任何问题。这意味着，从学习编程语言到掌握机器学习算法，再到熟练使用各种工具库，如Python中的Pandas和NumPy，以及R语言等，这些都是必备技能。在处理数据方面，还需要具备良好的统计推理能力，以便从海量数据中提取有价值的情报。

工程学

另一方面，工程学尤其是在软件工程领域，对于构建实际应用的人工智能模型同样不可或缺。软件工程师不仅要设计出可扩展性强、稳定性高的人机界面，而且还要确保整个系统能够以可预测且可靠的方式运行。这包括但不限于代码优化、版本控制管理以及对新技术迭代适应性的持续评估。此外，与硬件结合也是非常关键，因为许多现有的硬件设备都已经被配置好了来执行特定的任务，而如何最有效地利用这些资源，是一项挑战性的工作。

数据分析与工程相结合

当我们探讨“做人工智能需要学习什么专业”时，我们往往忽略了这一点，即实际上，不同类型的人才组成的一个团队才是成功实现目标所必需的。而不是单一的一个或者几个专业人才。如果你希望进入这个行业，那么了解并掌握跨越多个科学和艺术门类之间沟通渠道将是一项宝贵资产。你可能会发现自己既需要精通编写代码，又需要对复杂算法有深入理解，同时也能运用直觉洞察力去指导你的决策过程，这种综合能力正是在不同层面的教育背景培养出来的一种能力。

总而言之，在考虑如何追求人工智能研究或相关工作时，你应该考虑以下几点：1) 了解当前市场上的需求；2) 根据自己的兴趣爱好选择一个方向；3) 确保你获得了一系列广泛而深入的地理教育背景；4) 不断保持自我提升，不断更新自己的技能库以适应不断变化的人口健康科技趋势。

通过这样一步步前行，你无疑会找到属于你的位置，在这个充满变革与挑战，但又充满乐趣的地方。