Az elmúlt hat hónapban több ezer alkalommal hallottuk ezt a kérdést: az adattudomány tényleg halott? Érdemes még mindig Pythont tanulni? Most, hogy van MI, még mindig szükség van az adattudományra? Vagy nyilvánítsuk halottá? Még mindig szükségünk van egyáltalán hús és vér adattudósokra?
A digitális transzformáció következő kötelező lépése
Az elmúlt évtizedben a vállalkozások olyan technológiákat használtak ki, mint a nagy méretű adatok, a közösségi média, a mobileszközök és a felhőalapú számítástechnika, melyek gyökeresen megváltoztatták működésüket. A technológia gyors fejlődésével a digitális átalakulás hagyományos útjai már nem elegendőek. Ma az előremutató szervezetek az MI-transzformáció felé fordulnak.
Az alacsony kódú fejlesztés jövője az MI-vezérelt világban
A technológia folyamatosan fejlődő világában a mesterséges intelligencia modellek megjelenése a szoftverfejlesztés lehetséges paradigmaváltását jelzi. Hogyan befolyásolja majd az alacsony kódú platformok jövőjét és a hozzájuk kapcsolódó szerepeket?
Az adattudomány pszichológiája
Az adatvezérelt döntéshozatal exponenciálisan növekszik, és bár a technikai készségek elengedhetetlenek egy adattudós számára, ugyanilyen fontos, hogy pszichológiai készségekkel is rendelkezzen. Az adattudósok természetesen jól ismerik az összes technikai szempontot, de nem ez teszi igazán naggyá őket.
Az adatvizualizáció problémája
Tudni, hogyan kell hatékonyan elmesélni egy történetet, az egyik legnehezebb készség, amit adattudósként el kell sajátítani. Az adatvizualizáció elmélete, bár kevésbé kedvelt, mint más adattudományi területek, például a gépi tanulás, vitathatatlanul a legfontosabb része egy adattudós feladatának.
Miért váltanak sokan adatmérnökre az adatszakértőből
Az adatmodellezésben minden az adatokkal kezdődik. Az egész munka 50-60%-a az adatigény megértését és az ETL-t (Extract, Transform, Load) foglalja magában, ami megköveteli az adatok megszerzését, tisztává és modellbe való bevitelre előkészítését. Az ML-modell csak annyira lehet jó, amennyire a beletáplált adatok.
Az adattudomány egy haldokló terület?
Az adattudományi állás a legígéretesebb és legkeresettebb karrierlehetőség a XXI. században. Az adatok jelentősége nőtt a digitalizációval, és sok vállalat az adattudomány segítségével oldja meg üzleti problémáit. Az előrejelzések szerint a gépi tanulási mérnökök az adattudósok helyett válnak domináns szereplővé a következő években.
Jövőnk uralása: MI-stratégia az üzleti sikerért
A mesterséges intelligencia alkalmazása gyorsan átalakítja az üzleti életet, megváltoztatva a vállalatok működését, sőt a döntéshozatal és az ügyfelekkel való kapcsolattartás módját is. A rutinfeladatok gépesítésének és az újszerű felismerések feltárásának lehetősége révén az MI ösztönözheti a növekedést és fokozhatja a versenyképességet a különböző iparágakban.