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數(shù)據(jù)科學(xué)是一個即將消失的職業(yè)嗎？
2022-02-15
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在一天結(jié)束時，數(shù)據(jù)科學(xué)家為一個組織提供的價值在于他們將數(shù)據(jù)應(yīng)用于真實世界的使用案例的能力。

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介紹


我最近讀了一篇文章，描述數(shù)據(jù)科學(xué)是一個過度飽和的領(lǐng)域。這篇文章預(yù)測，ML工程師將在未來幾年內(nèi)取代數(shù)據(jù)科學(xué)家。


根據(jù)這篇文章的作者，大多數(shù)公司都致力于用數(shù)據(jù)科學(xué)來解決非常類似的業(yè)務(wù)問題。由于這個原因，數(shù)據(jù)科學(xué)家就沒有必要想出新的方法來解決問題。


作者繼續(xù)說，在大多數(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織中，為了解決問題，只需要基本的數(shù)據(jù)科學(xué)技能。這個角色很容易被機器學(xué)習(xí)工程師取代--一個擁有數(shù)據(jù)科學(xué)算法基本知識的人，他還擁有部署ML模型的知識。


在過去的一年里，我讀過很多類似的文章。


其中一些文章指出，數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色將被像AutoML這樣的工具所取代，而另一些文章則提到數(shù)據(jù)科學(xué)是一個 "垂死的領(lǐng)域"，很快就會被數(shù)據(jù)工程和ML運營等角色所超越。


作為一個與數(shù)據(jù)行業(yè)的不同支柱緊密合作的人，我想提供我對這個話題的看法，并沿著這些思路回答問題。


- 數(shù)據(jù)科學(xué)是一個正在消亡的職業(yè)嗎？在未來幾年內(nèi)還會有對它的需求嗎？

- 自動化工具是否會使數(shù)據(jù)科學(xué)家失去工作？

- 數(shù)據(jù)科學(xué)是否已經(jīng)過飽和，在不久的將來，該領(lǐng)域是否會被新的角色所取代？

      - 數(shù)據(jù)科學(xué)家對組織有利可圖嗎？他們?nèi)绾螢槠髽I(yè)增加價值？


 

是否需要數(shù)據(jù)科學(xué)家？

 

大多數(shù)組織內(nèi)的數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程是非常相似的。許多公司雇用數(shù)據(jù)科學(xué)家來解決類似的業(yè)務(wù)問題。大多數(shù)建立的模型不需要你想出新穎的解決方案。


在這些組織中，你將采取的解決數(shù)據(jù)驅(qū)動問題的大多數(shù)方法很可能已經(jīng)被使用過了，你可以從網(wǎng)上的海量資源中借用靈感。


另外，像AutoML和DataRobot這樣的自動化工具的興起，使預(yù)測性建模變得更加容易。

我在一些商業(yè)案例中使用了DataRobot，它是一個偉大的工具。它對許多數(shù)值進行迭代，并為你的模型選擇最佳的參數(shù)，以確保你最終獲得最高度準確的模型。


因此，如果預(yù)測性建模隨著時間的推移已經(jīng)變得更容易，為什么公司仍然需要數(shù)據(jù)科學(xué)家？為什么他們不直接使用自動化工具和ML工程師的組合來管理他們的整個數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程？

答案很簡單。


首先，數(shù)據(jù)科學(xué)從來都不是為了重新發(fā)明輪子或建立高度復(fù)雜的算法。


數(shù)據(jù)科學(xué)家的作用是用數(shù)據(jù)為組織增加價值。而在大多數(shù)公司，這其中只有很小一部分涉及到構(gòu)建ML算法。


其次，總有一些問題是無法通過自動化工具解決的。這些工具有一套固定的算法，你可以從中挑選，如果你確實發(fā)現(xiàn)了一個需要結(jié)合各種方法來解決的問題，你就需要手動去做。


雖然這種情況并不經(jīng)常發(fā)生，但還是會發(fā)生--作為一個組織，你需要雇傭足夠熟練的人去做這件事。此外，像DataRobot這樣的工具不能做數(shù)據(jù)預(yù)處理或任何在建立模型之前的繁重工作。

 

人文關(guān)懷


作為一個曾為初創(chuàng)公司和大公司創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動解決方案的人，情況與處理Kaggle數(shù)據(jù)集的情況非常不同。

沒有固定的問題。通常情況下，你有一個數(shù)據(jù)集，然后給你一個商業(yè)問題。你要想出如何處理客戶數(shù)據(jù)，使公司的銷售額最大化。


這意味著，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要的不僅僅是技術(shù)或建模技能。你需要將數(shù)據(jù)與手頭的問題聯(lián)系起來。你需要決定能夠優(yōu)化你的解決方案的外部數(shù)據(jù)源。


數(shù)據(jù)預(yù)處理是漫長而艱苦的，這不僅僅是因為它需要強大的編程技能，還因為你需要試驗不同的變量以及它們與手頭問題的相關(guān)性。


你需要將模型的準確性與轉(zhuǎn)換率等指標聯(lián)系起來。


模型的建立并不總是這個過程的一部分。有時，一個簡單的計算可能就足以執(zhí)行像客戶排名這樣的任務(wù)。只有一些問題需要你真正拿出一個預(yù)測。


在一天結(jié)束時，數(shù)據(jù)科學(xué)家為一個組織提供的價值在于他們將數(shù)據(jù)應(yīng)用于現(xiàn)實世界的用例的能力。無論是建立細分模型、推薦系統(tǒng)，還是評估客戶潛力，除非結(jié)果是可解釋的，否則對組織沒有真正的好處。


只要數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠在數(shù)據(jù)的幫助下解決問題，在技術(shù)和業(yè)務(wù)技能之間架起橋梁，這個角色就會繼續(xù)存在下去。

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