La Data Science è cambiata, non è morta!
Data Science è cambiata, non è morta!
Con lo sviluppo costante della tecnologia e l’uso dell’IA nella nostra vita quotidiana, molti sono preoccupati per la sostituzione dei posti di lavoro. Alcuni stanno addirittura parlando della morte della scienza dei dati. Molti sostengono che l’apprendimento automatico stia sostituendo la scienza dei dati, affermando che la scienza dei dati è un campo sovrasaturato. Con l’uso intensivo di strumenti come ChatGPT e il loro utilizzo in compiti di programmazione e altro ancora, ci stiamo chiedendo se la scienza dei dati stia morendo.
Ma è vero? Sta davvero morendo?
Bene, ovviamente no. Stiamo ottenendo sempre più dati, che producono informazioni preziose che guidano le decisioni. Queste informazioni non possono essere generate da un computer e ne abbiamo bisogno per la scienza dei dati. È possibile costruire modelli di apprendimento automatico e utilizzare i dati per trovare informazioni preziose, ma l’elemento chiave è la necessità di dati e cosa fare con i dati.
E per capire cosa fare con i dati, hai bisogno di persone. Hai bisogno di scienziati dei dati! Ma cosa è cambiato?
Cambiamenti nella scienza dei dati
Diversi elementi stanno cambiando nella scienza dei dati a causa dell’IA generativa e del boom di tutti coloro che vogliono entrare nell’industria tecnologica. Vediamo alcuni cambiamenti nella scienza dei dati.
Competenze
Attività come l’analisi esplorativa dei dati, che forniva grandi informazioni, sono drasticamente cambiate. Di solito richiedeva l’intervento di scienziati dei dati e analisti dei dati. Tuttavia, ora con strumenti come ChatGPT e corsi rapidi per diventare scienziati dei dati, tutti credono di saper programmare e di essere tecnicamente competenti in Python.
Tuttavia, non è vero. Se hai le giuste competenze e sei veramente competente nella programmazione, come Python, ti distinguerai. Le organizzazioni continueranno a cercare scienziati dei dati altamente qualificati per aiutarli a svolgere il lavoro, piuttosto che le risposte di ChatGPT e le persone che hanno fatto un corso veloce in scienza dei dati.
Come scienziato dei dati, sarà tuo compito adattarti al mercato attuale. Imparare e migliorare continuamente le tue competenze è il modo per rimanere competitivi e essere veramente apprezzati per le tue abilità.
Ciò include imparare costantemente diverse architetture software, librerie, framework, diversi linguaggi di programmazione e altro ancora.
Costruzione di applicazioni complete
Molte persone stanno usando ChatGPT per aiutarle con i compiti di programmazione. Ma la cosa importante da capire con ChatGPT è che può aiutarti a costruire i blocchi della tua applicazione completa, ma non può mettere insieme quei blocchi per costruire l’intera base.
Le organizzazioni richiederanno qualcuno che comprenda tutti i diversi blocchi e come si uniscono. Saranno in grado di mettere insieme tutti i blocchi poiché capiscono cosa fa ognuno di essi e li uniscono per costruire una base.
Ciò non significa che ChatGPT non sia utile, lo è. Molti programmatori ne fanno uso per aiutarli con i blocchi di codice, il che aiuta a velocizzare il processo di scrittura del codice. Allo stesso tempo, sta anche aiutando a migliorare le competenze dei programmatori imparando cose nuove e consentendo loro di essere più competenti nella programmazione.
Quindi il punto chiave da trarre da questo è che come scienziato dei dati, dovrai saperne di più, se non tutto. Dovrai conoscere ogni elemento della scienza dei dati e come costruire un’applicazione completa.
Fusione dei ruoli
Ci saranno molti ruoli nella scienza dei dati, tuttavia, la cosa importante da notare è che molti ruoli si fonderanno. Prima potevi essere la persona di riferimento per l’analisi dei dati, ma ora dovrai essenzialmente essere un jolly per tutte le mansioni e un maestro della scienza dei dati in generale. Ad esempio, userai le tue competenze analitiche per costruire applicazioni.
Il motivo di ciò è che sempre più organizzazioni stanno valutando l’efficienza dei ruoli di lavoro e di quante persone hanno realmente bisogno. Ad esempio, dovrei assumere qualcuno che sia bravo a creare visualizzazioni dei dati e presentarle, o dovrei trovare uno scienziato dei dati che possa fare tutto? Dal punto di vista aziendale, sai chi l’azienda sceglierà.
Il miglior consiglio che posso darti è quello di essere DAVVERO bravo in ciò che FAI. Sii il migliore che puoi essere, in modo da non sentirti escluso.
Mercato del lavoro
Il panorama lavorativo nel campo della scienza dei dati è cambiato. Per molti anni, molte persone cercavano di entrare nell’industria tecnologica con un rapido corso intensivo e alcuni progetti di Jupyter Notebook. Purtroppo, questo non ti aiuterà nel mercato attuale. Avere un set di competenze competente, con anni di esperienza e una comprensione a livello avanzato della scienza dei dati è imperativo.
Comprendere le architetture di machine learning e le analisi di dati a livello avanzato sono aree in cui vuoi eccellere! Vuoi distinguerti!
Riassumendo
Spero che questo blog ti aiuti a capire come il mondo della scienza dei dati è cambiato e, se stai cercando di entrare o crescere nel settore, cosa devi fare! Invece di sentirti escluso, devi solo capire quali saranno i tuoi prossimi passi per rimanere competitivo! Nisha Arya è una Data Scientist, freelance technical writer e community manager presso VoAGI. È particolarmente interessata a fornire consigli di carriera o tutorial sulla scienza dei dati e conoscenze teoriche sul campo. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Una appassionata studentessa, desiderosa di ampliare le sue conoscenze tecniche e le sue capacità di scrittura, mentre aiuta a guidare gli altri.
