¿Los científicos de datos serán reemplazados por máquinas?

Hola Vishwanath, gracias por A a A.

No, no creo que Data Scientist sea reemplazado por máquinas. Creo que en el centro del papel de la ciencia de datos, un ingeniero / científico / persona desempeña dos funciones importantes, por lo que tengo dos puntos principales en los que centrarme al responder su pregunta.

1. El científico de datos es como una fuente de comunicación a través de la cual una organización transmite las capacidades de lo que las máquinas están haciendo y harán y, en cierto sentido, también es cierto. Los científicos de datos les dicen a las máquinas en qué necesitan ser buenos.
2. Para un científico de datos, usar el mejor enfoque posible es un lado de la historia. La parte principal es dar información correcta / precisa / útil de la mejor manera posible a la máquina / IA. Un científico actuará como padre de un niño recién nacido. Un niño / máquina / IA actuará en función de la información que proporcione en su fase de aprendizaje y simplemente no creo que las máquinas puedan ser buenos padres.

Las discusiones y sugerencias serán útiles. Espero que esto sea útil.

Existe la posibilidad de que partes del trabajo de un Científico de Datos puedan automatizarse y reemplazarse por máquinas, pero no hay forma de que las máquinas puedan reemplazar a los Científicos de Datos por completo. Al menos, eso no sucederá en las próximas décadas.

Los científicos de datos tienen una gran visión para los negocios y son extremadamente buenos tomadores de decisiones, proveedores de soluciones y pensadores críticos. Pensar en varios pros y contras, positivos y negativos, factibilidad, consecuencias, practicidad de una solución y luego trabajar hacia una solución que realmente funcione y sea capaz de resolver un problema es algo que las máquinas no pueden hacer, ya que es extremadamente complejo. Pero estos son los rasgos naturales de un científico de datos.

Las pruebas, la validación, la corrección de errores y la implementación de la mejor solución, etc. necesitan una intervención humana. No puede hacerse por máquinas. Por lo tanto, es muy poco probable que las máquinas reemplacen completamente a los científicos de datos.

Un valor central de Data Scientist sin conocimiento de dominio es NILL, eso significa que un Data Scientist no es solo un programador. Un científico de datos necesita codificación para aplicar sus pensamientos y analizar los datos. Sin conocimiento de dominio, es solo un programador y no un científico de datos.

A su pregunta de reemplazo, sí, las plataformas van a formar una capa abstracta entre el Data Scientist y la programación de Machine Learning y eso reemplaza al programador, no al Data Scientist.

La razón por la que tenemos científicos de datos es que pueden pensar críticamente sobre un problema, aplicar el conocimiento del dominio y elegir la herramienta adecuada para el problema. Las máquinas no son capaces de nada de esto, y es dudoso que lo hagan en esta vida, ya que requeriría una IA fuerte.

Me encantaría tener plataformas de análisis más automatizadas, ya que limpiar datos y escribir código es engorroso y aburrido en comparación con pensar críticamente sobre los problemas y hacer recomendaciones a una empresa en función de los resultados analíticos. Podría realizar más proyectos y algo más de tiempo escribiendo documentos de aprendizaje automático si hubiera más automatización.

En realidad, algunas partes del trabajo de Data Scientist pueden reemplazarse utilizando la automatización (probar y validar los modelos es una parte que se me ocurre), no creo que el científico de datos sea completamente reemplazado por máquinas.

Creo que los Data Scientist son pensadores y proveedores de soluciones que intentan resolver algunos de los problemas más importantes de la humanidad y esto requiere la síntesis de los conocimientos / ideas existentes para crear quizás nuevos conocimientos, ideas o soluciones potenciales. Al menos hasta ahora, no he visto máquinas que puedan hacer eso.

Además, al hacer ciencia de datos, hay muchas partes móviles, por ejemplo, administrar datos, “corregir” errores de datos, establecer los métodos de validación cruzada “correctos”, ingeniería de características, etc., todo esto requiere que el cerebro humano lo sintetice bien.

Con todo, realmente no creo que Data Scientist sea reemplazado por máquinas.