С быстрым развитием технологий вполне естественно задаться вопросом, будет ли скоро наука о данных автоматизирована. В конце концов, если машина может обыграть человека в шахматы, почему она не может сделать то же самое с анализом данных? Хотя верно то, что некоторые аспекты науки о данных могут быть автоматизированы, есть определенные задачи, которые всегда требуют участия человека. Давайте подробнее рассмотрим, что такое наука о данных и почему автоматизация вряд ли заменит специалистов по данным в ближайшее время.
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это процесс извлечения ценных сведений из больших наборов данных. Он включает в себя очистку и форматирование данных, выполнение статистического анализа и разработку моделей для прогнозирования. Наука о данных также требует сильных коммуникативных навыков, чтобы результаты могли быть представлены в понятной и действенной форме.
Почему науку о данных нельзя полностью автоматизировать?
Одна из основных причин, по которой наука о данных не может быть полностью автоматизирована, связана с необходимостью знания предметной области. Исследователь данных должен иметь глубокое понимание предмета, чтобы знать, какие вопросы задавать и какие идеи искать.
Например, специалисту по обработке и анализу данных, работающему над обнаружением мошенничества, необходимо хорошо разбираться в финансовых преступлениях, чтобы разработать эффективную модель.
Кроме того, необходимы знания предметной области, чтобы знать, как правильно форматировать и очищать наборы данных. Автоматизировать науку о данных означало бы потерять все богатство знаний и опыта, которые специалисты по данным приносят на стол.
Еще одна причина, по которой автоматизация вряд ли заменит специалистов по обработке и анализу данных, связана с потребностью в объяснимости. Чтобы выводы были действенными, они должны быть понятными. Здесь в игру вступают коммуникативные навыки.
Хороший специалист по данным знает, как брать сложные концепции и объяснять их простыми словами. Машины, с другой стороны, еще не в состоянии сделать это. Несмотря на некоторые недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ), которые позволяют машинам генерировать описания своих результатов, эти описания часто неточны или неполны.
Таким образом, всегда будет потребность в специалистах по обработке и анализу данных, которые могут переводить результаты на язык, понятный и используемый бизнес-лидерами для принятия решений.
Будет ли автоматизирована наука о данных? Хотя некоторые ее аспекты могут быть автоматизированы, есть определенные задачи, такие как изучение предметной области и объяснимость, которые всегда будут требовать участия человека. Так что, хотя вы можете увидеть больше автоматизации в науке о данных в ближайшие годы, не беспокойтесь о потере работы в ближайшее время!
