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真的是这样吗？数据科学真的要死了吗？机器学习会取代数据科学吗？

当然没有。我们正在获得更多的数据，这些数据正在产生推动决策的宝贵见解。这些见解无法从计算机中产生，我们需要它们来进行数据科学。可以构建机器学习模型，并使用数据来发现有价值的见解，但关键要素是对数据的需求以及如何处理数据。

为了了解如何处理数据，您需要人类。你需要数据科学家！但是发生了什么变化？

由于生成式人工智能以及每个人都想打入科技行业的繁荣，数据科学中的各种元素正在发生变化。让我们回顾一下数据科学中的一些变化。

探索性数据分析等任务提供了深刻的洞察力，但发生了巨大变化。它通常需要数据科学家和数据分析师介入并帮助完成这一过程。然而，现在有了ChatGPT等工具，以及成为数据科学家的快速课程，每个人都相信他们会编码，并且在技术上精通Python。

然而，事实并非如此。如果你有合适的技能组合，并且真正精通Python等编程语言 - 你会脱颖而出。组织仍将寻求高素质的数据科学家来帮助他们完成工作，而不是ChatGPT的回应和在数据科学方面快速学习的人员。

作为一名数据科学家，你的工作是适应当前的市场。不断学习和提高您的技能组合是您保持竞争力并真正因您的技能而受到重视的方式。

这包括不断学习不同的软件架构、库、框架、不同的编程语言等。

许多人正在使用 ChatGPT 来帮助他们完成编码任务。但是使用 ChatGPT 要了解的重要一点是，它可以帮助您将块构建到完整的应用程序中，但它不能将这些块组合在一起来构建整个基础。

组织将需要了解所有不同块以及它们如何组合在一起的人。他们将能够将所有块拼凑在一起，因为他们了解每个块的作用，并将它们放在一起以建立基础。

这并不意味着 ChatGPT 没有帮助 - 确实如此。许多程序员正在使用 ChatGPT 来帮助他们处理代码块，这有助于加快他们的代码编写过程。同时，它还通过学习新事物并让他们更精通编码来帮助提高程序员的技能。

因此，从中得出的关键点是，作为一名数据科学家，您需要了解更多，如果不是全部的话。您需要了解数据科学的每个元素以及如何构建完整的应用程序。

数据科学中会有很多角色，但是，需要注意的重要一点是，很多角色将合并。以前您可能是数据分析的首选人，但现在您需要基本上成为所有行业的杰克 - 并成为整体数据科学的大师。例如，您将使用您的分析技能来构建应用程序。

原因是越来越多的组织正在研究工作角色的效率，以及他们真正需要多少人。例如，我应该聘请一个擅长创建数据可视化并呈现它们的人，还是应该找一个可以完成所有工作的数据科学家？从商业角度来看，你知道公司会选择谁。

我能给你的最好的建议就是真正擅长你所做的事情。做最好的自己，不要觉得自己被排挤了。

数据科学领域的就业格局已经改变。多年来，很多人都试图通过快速训练营和一些Jupyter Notebook项目进入科技行业。不幸的是，这对您当前的市场没有帮助。拥有熟练的技能组合、多年的经验和对数据科学的高水平理解是必不可少的。

了解机器学习架构和高级数据分析是您想要完善的领域！你想脱颖而出！

我希望这篇博客能帮助你了解数据科学的世界是如何变化的，如果你想进入这个领域或在这个领域成长——你需要做什么！与其感到被排挤，您需要做的就是了解您的下一步需要做什么才能保持竞争力！

原文链接：机器学习会取代数据科学吗？ (mvrlink.com)

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