データサイエンスは変わった、死んだわけではありません！

Data science has changed, but it is not dead!

 

技術の持続的な発展とAIの日常生活への利用により、多くの人々が仕事の置き換えを心配しています。データサイエンスの終焉についても話題になっています。機械学習がデータサイエンスを置き換えていると主張する人々が多く、データサイエンスは飽和状態にあると指摘する人々もいます。ChatGPTなどのツールの大量使用や、コーディングタスクなどでの使用により、データサイエンスが終焉しているのか疑問が生じています。

 

しかし、本当にそうなのでしょうか？データサイエンスは本当に終焉しているのでしょうか？

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• 「非構造化データ内のデータスライスの検出」 翻訳結果は以下の通りです： 「非構造化データ内でデータスライスを見つける」
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いいえ、もちろんそうではありません。私たちはますます多くのデータを得ており、それによって意思決定に役立つ貴重な洞察を得ることができます。これらの洞察はコンピュータから生成することはできず、データサイエンスに必要です。機械学習モデルは構築でき、データを使用して貴重な洞察を見つけることもできますが、データが必要であり、データと何をするかが重要な要素です。

そして、データを活用するためには人間が必要です。データサイエンティストが必要です！しかし、何が変わったのでしょうか？

 

データサイエンスの変化

 

生成的AIとテック業界への参入ブームにより、データサイエンスではさまざまな要素が変化しています。データサイエンスの変化について見ていきましょう。

 

スキル

 

探索的データ分析など、貴重な洞察を提供していたタスクは大きく変わりました。以前はデータサイエンティストやデータアナリストがプロセスに参加して助ける必要がありました。しかし、今ではChatGPTなどのツールやデータサイエンティストになるための短期コースなどがあり、誰もが自分でコードを書けるしPythonに堪能だと考えています。

しかし、それは真実ではありません。適切なスキルセットを持ち、Pythonなどのプログラミング言語に本当に熟達している場合には、差別化されます。組織は依然として高度に資格のあるデータサイエンティストを求めて仕事を進めるでしょう。ChatGPTの回答や短期コースを受けた人々よりも。

データサイエンティストとして、現在の市場に適応することが仕事です。常に学び続け、スキルを向上させることで競争力を維持し、自分のスキルを真に評価されるようにするのです。

これには異なるソフトウェアアーキテクチャ、ライブラリ、フレームワーク、さまざまなプログラミング言語などについて常に学び続けることが含まれます。

 

完全なアプリケーションの構築

 

多くの人々がコーディングタスクの支援としてChatGPTを使用しています。しかし、ChatGPTについて理解する重要な点は、それが完全なアプリケーションの構築にブロックを助けることができるが、それらのブロックを組み合わせて基盤全体を構築することはできないということです。

組織は、異なるブロック全体を理解し、それらがどのように結びつくかを理解している人物を必要とします。彼らはそれぞれのブロックが何をするのかを理解し、それらを組み合わせて基盤を構築することができます。

これはChatGPTが役に立たないということではありません – 役に立ちます。多くのプログラマーは、コードブロックの助けを得るためにChatGPTを活用しており、コードの作成プロセスを加速させています。同時に、新しいことを学び、コーディングにおいてより熟練するためのプログラマーのスキル向上にも役立っています。

したがって、データサイエンティストとして、もっともっと多くのことを知る必要があります。データサイエンスのすべての要素を知るだけでなく、完全なアプリケーションの構築方法も知る必要があります。

 

役割の統合

 

データサイエンスにはさまざまな役割がありますが、重要なことは、多くの役割が統合されるということです。以前はデータ分析のための担当者であったかもしれませんが、今ではあなたは要するに万能のデータサイエンティストである必要があります。たとえば、分析スキルを使用してアプリケーションを構築することがあります。

これは、組織の多くがジョブロールの効率性や本当に必要な人数について調査しているためです。たとえば、データの可視化とプレゼンテーションが得意な人を雇うべきか、すべてをこなせるデータサイエンティストを探すべきか。ビジネスの観点から考えれば、企業はどちらを選ぶかわかります。

私があなたに与えることができる最良のアドバイスは、あなたが本当に得意なことをすることです。あなたができる限り最高の人になり、押し出されている感じを受けないようにしましょう。

 

求人市場

 

データサイエンスの求人状況は変わってきています。長い間、多くの人々がクイックブートキャンプといくつかのJupyter Notebookプロジェクトでテック業界に参入しようとしていました。残念ながら、現在の市場ではそれでは役に立ちません。熟練したスキルセット、数年の経験、高度なデータサイエンスの理解が必要です。

機械学習アーキテクチャと高度なデータ分析を理解することは、あなたが際立つための領域です！差をつけるためには。

 

まとめ

 

このブログが、データサイエンスの世界がどのように変わってきたかを理解するのに役立ち、セクターに参入または成長しようとしている場合には、競争力を維持するために次のステップを理解する必要があることを願っています！押し出されている感じを受ける代わりに、競争力を保つために次に取るべき手順を理解するだけです！Nisha Aryaは、データサイエンティスト、フリーランスのテクニカルライター、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論的な知識に興味を持っています。また、人間の寿命の長さに人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。自分自身を広範なテクノロジーの知識と執筆スキルで広げることを目指し、他の人々を指導することを助けることを願っています。

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