随着技术的不断发展和人工智能在我们日常生活中的应用，许多人担心工作被取代。有些人甚至声称数据科学正在消亡。许多人认为机器学习正在取代数据科学，认为数据科学是一个过度饱和的领域。随着ChatGPT等工具在编码任务等方面的广泛使用，我们开始质疑数据科学是否正在消亡。

 

但是真的吗？它真的在消亡吗？

 

当然不是。我们获得了更多的数据，这些数据产生了驱动决策的有价值的见解。这些见解无法从计算机中生成，我们需要它们来进行数据科学。可以构建机器学习模型，并利用数据找到有价值的洞察力，但关键要素是对数据的需求以及如何处理数据。

为了理解如何处理数据，需要人类。需要数据科学家！但是有什么变化吗？

 

数据科学的变化

 

由于生成式人工智能和每个人都想进入技术行业的繁荣，数据科学中的各个要素正在发生变化。让我们看看数据科学中的一些变化。

 

技能

 

诸如探索性数据分析之类的任务已经发生了巨大变化。通常需要数据科学家和数据分析师参与其中并协助处理。然而，现在有了诸如ChatGPT之类的工具，以及快速成为数据科学家的课程 – 每个人都相信他们可以编码，并在Python方面具备技术能力。

然而，事实并非如此。如果您具备正确的技能，并且真正精通Python等编程语言 – 您将脱颖而出。组织仍将寻求高素质的数据科学家来帮助他们完成工作，而不是寻找ChatGPT的回答和完成了快速数据科学课程的人。

作为一名数据科学家，您的工作是适应当前市场。不断学习和提高自己的技能是您保持竞争力并真正受到重视的方式。

这包括不断学习不同的软件架构、库、框架、不同的编程语言等等。

 

构建完整应用程序

 

许多人正在使用ChatGPT来帮助他们完成编码任务。但是要理解ChatGPT的重要之处是，它可以帮助您构建完整应用程序的模块，但它无法将这些模块组合起来构建整个基础。

组织将需要理解所有不同的模块以及它们如何组合在一起的人。他们将能够将所有模块组合在一起，因为他们了解每个模块的功能，并将它们组合在一起构建基础。

这并不意味着ChatGPT没有帮助 – 它有。许多程序员正在利用ChatGPT来帮助他们处理代码块，从而加快他们的编码过程。与此同时，它还通过学习新知识和使他们在编码方面更加熟练来帮助提高程序员的技能。

因此，从这一点可以得出的关键是，作为一名数据科学家，您需要了解更多，如果不是全部，至少需要了解数据科学的每个元素以及如何构建完整的应用程序。

 

角色融合

 

数据科学将有很多角色，但需要注意的重要事项是许多角色将融合。以前，您可能是数据分析的专家，但现在您需要成为一个样样通，成为整体数据科学的专家。例如，您将使用分析技能来构建应用程序。

之所以这样做，是因为越来越多的组织正在关注工作角色的效率以及他们真正需要多少人。例如，我应该雇佣一个擅长创建数据可视化和展示它们的人，还是应该找一个数据科学家可以做到这一切的人？从商业角度来看，您知道公司会选择哪个。

我能给你的最好建议就是要做到自己的本行非常出色。尽你所能做到最好，不要感觉被挤压出局。

 

就业市场

 

数据科学领域的就业形势已经发生了变化。多年来，许多人试图通过快速的培训班和一些Jupyter Notebook项目进入技术行业。不幸的是，在当前市场上这是无济于事的。拥有熟练的技能，多年的经验和对数据科学的高级理解是必不可少的。

理解机器学习架构和高级数据分析是你想要完善的领域！你要脱颖而出！

 

总结

 

希望这篇博客能帮助你理解数据科学领域的变化，并且如果你想要进入或在这个领域发展，你需要做些什么！不必感到被挤压出局，你只需要了解下一步需要做些什么才能保持竞争力！Nisha Arya是一名数据科学家，自由技术作家和VoAGI社区经理。她特别感兴趣为数据科学的职业建议、教程和基于理论的知识提供帮助。她还希望探索人工智能在延长人类寿命方面的不同方式。她是一位热心的学习者，希望拓宽自己的技术知识和写作能力，同时帮助指导他人。