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chatGPT人工智能时代的新兴数据科学机遇

数据科学世界并不新鲜。正如之前所知,当大型全球组织在离岸外包和外包方面取得成功并意识到分析可能成为增加业务价值的关键差异化因素时,分析就出现了最初的繁荣。 如今,随着更多技术和数据爆炸,每个公司也都成为数据公司。因此,分析和数据科学已成为许…

数据科学世界并不新鲜。正如之前所知,当大型全球组织在离岸外包和外包方面取得成功并意识到分析可能成为增加业务价值的关键差异化因素时,分析就出现了最初的繁荣。

如今,随着更多技术和数据爆炸,每个公司也都成为数据公司。因此,分析和数据科学已成为许多人有吸引力的职业选择。该学科已成为大学研究生课程和管理研究专业的一部分。领先的教育技术公司提供一系列选项来提高您在该学科中的技能。

但随着生成式人工智能的出现及其许多卓越的功能,今天再次出现了关于它对那些在这一领域寻找职业的人意味着什么的问题。Nasscom 在最近的一份报告中表示,在印度,2022 年生成式 AI 的投资同比增长 12 倍。报告还称,印度大量生成式 AI 初创公司正在使用带有定制可视化工具的闭源模型,并且有向非关系型数据库发展的趋势。从学习的角度来看,许多大学正在建立自己的实验室,并且一些最好的数据科学学习门户已经提供了生成式人工智能课程。与此同时,随着围绕隐私和可能的数据滥用问题的不断出现,围绕生成人工智能的法律仍在不断涌现。这种转变对数据科学职业意味着什么?

事实上,它们以不同的形状和形式留在这里。在其网站上最近的一篇博客中,Coursera 分享了 2023 年一些新兴的高需求数据科学角色。其中包括数据科学家、数据分析师、数据工程师、数据架构师、商业智能工程师和机器学习工程师的角色。这些角色涉及多个方面——准备数据集、理解数据模式、构建诊断分析、帮助决策以及通过复杂的建模技术进行预测。

Fidius Advisory(一家人工智能和分析领导力招聘机构)的合伙人 Manav Das 表示,除了自然语言处理经验、文本挖掘能力、客户分析和风险分析等领域的功能专业知识之外,所需的关键技能还包括 ChatGPT 知识、生成式人工智能理解。

与此同时,金融科技和保险科技组织对分析欺诈的能力的需求不断增加,尤其是随着网络欺诈事件的增多。虽然金融服务行业一直是分析和数据科学的早期采用者,但马纳夫认为当今跨行业的开放数据科学角色有更广泛的机会。虽然传统观念认为,只有非常大的公司才会采用并发现数据科学和人工智能的最大价值,但事实是,大多数数字优先的公司都在其发展历程的早期将数据作为差异化因素。这意味着相当多的成长中的独角兽公司也在研究数据如何帮助他们。马纳夫说:“招聘活动显着的行业包括健康、保健和健身、运输/物流/供应链、保险行业(金融科技、电子商务、SaaS 除外)。” 需求也是跨层次的,其中许多人聘请高级专业人员。

随着技术和数据世界的发展,除了早期职业专业人士和数据科学家之外,需要根据数据分配预算和做出业务决策的领导者和管理者也在考虑提高自己在数据科学各个方面的技能。

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