为什么必须且将要自动化数据科学？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-01
的工作是高技能的，并且在工作场所自动化的增长趋势方面处于领先地位
将近一半的工作是由快速增长的技术，医疗保健和金融领域的工作组成的行业，公民数据科学面临的障碍至少在过去的几年中一直在努力使公民数据科学家成为一件事情。撇开该术语的流行语特质，不考虑公民数据科学家的概念，即“创建或生成使用高级诊断分析或预测和说明能力的模型，但其主要工作职能不在统计领域的人和分析” –非常有意义。
如果要使公民数据科学家变得有用和广泛
那么数据科学的艰巨（也是不可避免的技术）方面-例如，确定，选择和准备统计上可行的数据集；算法的选择和使用；以及模型的开发和培训-首先必须从根本上简化，大多数企业在整个业务中没有足够的数据科学家，但是他们确实有很多可以成为公民数据科学家的熟练信息分析师，配备了适当的工具，他们可以执行复杂的诊断分析，并创建可以利用预测性或规范性分析的模型，这使他们能够超越常规业务用户的分析范围，进入更深入，更广范围的分析过程。
数据科学将如何变得更加自动化？
软件供应商将潮流：数据管理和分析领域的供应商正在将自动化功能集成到其平台中，他们特别强调用于数据集成和数据准备以及构建和训练分析模型的自动化流程，使数据科学产品更易于公民数据科学家使用，将增加供应商在整个企业中的影响力，并有助于克服技能差距，简化的关键是重复和手动密集且不需要深入的数据科学专业知识的任务的自动化。
公民数据科学家将比自我描述的数据科学家进行更高级的分析
他们同样会释放数据科学家的精力，以专注于困难的事情，无法自动化或加速的问题，例如将高级分析见解投入生产所必需的研究，发现和改进，目前访问数据科学的情况还很不均衡，由于缺乏资源和复杂性，并非所有组织都可以利用它，因此对于某些组织而言，公民数据科学将是一个更简单，更快捷的解决方案，这是他们进行高级分析的途径。
数据科学家的成功技巧
随着对数据科学专业人员的需求不断增长，在我们的新数字世界中成功需要哪些技能？您将为需求计划和采购团队提供指导，见解和统计信息。您将构建，测试和自动化算法和流程，同时与不同的利益相关者建立正确的反馈循环，以便人类在需要的地方增加价值。您将成为开发需求计划流程的关键参与者，作为数据科学家和经理，您将获得的技能和经验将为您提供职业发展机会，在公司自己的网站上，职位发布属于“采购”部分，而不是IT，可能是因为数据科学家能够通过准确的模型和预测影响销售，无论如何，这表明数据科学是如何渗透到业务的许多方面并转变为多学科领域的。
挑战在于组织不仅需要数据科学家，还需要高技能的数据科学家。他们需要受过专业培训以使用现代工具的专业人员，他们可以确定适当的方法和模型并设计人性化的界面。如果下一代数据科学家想利用可用的大量机会-并成功地从大数据中获取业务价值-他们将需要建立三件事：
收集或收集正确数据的传感平台
存储数据并提供大规模执行计算能力的基础架构，信息提取和决策系统，使用统计和机器学习方法从数据中提取信息并做出有意义的决策，第三部分也许是重要的。在过去的几十年中，我们建立了可以分类和处理大量数据的基础架构，但是我们仍然缺乏将所有不同部分拼接在一起以提供有意义的洞察力的关键能力，随着收集到的数据比以往任何时候都要多，从这些数据中提取价值只会变得更加复杂和苛刻，这意味着除了基本的编程技能外，未来的数据科学家还需要提高统计和概率能力的水平，这对于使用机器学习技术至关重要。
鉴于这些新技术和进步，专业人士如何确定将重点放在哪里？
一种有效的方法是研究实践的状态，这些面向现代消费者的公司如何能够大规模处理数据以提取有意义的信息，从而获得巨大的成功？查看其他行业或专业领域的领域。其他人采用的策略和技术有趋势吗？值得注意的是，今天的许多帖子都指出，他们需要使用Python，Java，Scala和C ++等语言进行编程的技能，这表明现代数据科学家必须精通面向对象编程，关键是不知道任何单一的技术，模型或实践。专业人士应精通各种工具，观点和方法，以便他们确定哪种方法和模型适合每种用例，除了管理和分析数据之外，数据科学家还需要了解业务含义，交流结果，以及如何有效地应用数据洞察力来制定决策，这需要大量的编程和计算知识以及社交和业务能力。
这种趋势并没有被教育工作者所忽视
为解决技能挑战，专业教育创建了一个新颖的计划，该计划将数据科学，信息和决策系统以及社会科学结合在一起，并以严格的方式连接到工程领域，主题包括推荐引擎，回归网络和图形建模，异常检测，假设测试，机器学习和大数据分析。
几乎您可以命名的任何领域的组织都有很多机会
他们都希望从现在掌握的大数据中提取真正的商业价值，但是为了满足市场需求并利用该领域专业人员面临的巨大机遇，数据科学家必须继续发展，在接下来的五年中，数据科学家将开发实时使用各种数据的能力，这将刺激对大规模更复杂的预测和计算的需求，这将引发新的数据科学范式的出现，以满足未来应用的需求，更多数据将用于驱动关键业务决策，从而实现诸如深度学习之类的创新，以实现准确的预测和决策，此外现代应用程序引起了新的统计范式，例如推荐系统，它们是许多现代企业的关键推动力，无论是媒体门户，电子商务门户还是社交交互平台。
不管事情如何发展，有一件事很清楚
将近一半的工作是由快速增长的技术，医疗保健和金融领域的工作组成的行业，公民数据科学面临的障碍至少在过去的几年中一直在努力使公民数据科学家成为一件事情。撇开该术语的流行语特质，不考虑公民数据科学家的概念，即“创建或生成使用高级诊断分析或预测和说明能力的模型，但其主要工作职能不在统计领域的人和分析” –非常有意义。
如果要使公民数据科学家变得有用和广泛
那么数据科学的艰巨（也是不可避免的技术）方面-例如，确定，选择和准备统计上可行的数据集；算法的选择和使用；以及模型的开发和培训-首先必须从根本上简化，大多数企业在整个业务中没有足够的数据科学家，但是他们确实有很多可以成为公民数据科学家的熟练信息分析师，配备了适当的工具，他们可以执行复杂的诊断分析，并创建可以利用预测性或规范性分析的模型，这使他们能够超越常规业务用户的分析范围，进入更深入，更广范围的分析过程。
数据科学将如何变得更加自动化？
软件供应商将潮流：数据管理和分析领域的供应商正在将自动化功能集成到其平台中，他们特别强调用于数据集成和数据准备以及构建和训练分析模型的自动化流程，使数据科学产品更易于公民数据科学家使用，将增加供应商在整个企业中的影响力，并有助于克服技能差距，简化的关键是重复和手动密集且不需要深入的数据科学专业知识的任务的自动化。
公民数据科学家将比自我描述的数据科学家进行更高级的分析
他们同样会释放数据科学家的精力，以专注于困难的事情，无法自动化或加速的问题，例如将高级分析见解投入生产所必需的研究，发现和改进，目前访问数据科学的情况还很不均衡，由于缺乏资源和复杂性，并非所有组织都可以利用它，因此对于某些组织而言，公民数据科学将是一个更简单，更快捷的解决方案，这是他们进行高级分析的途径。
数据科学家的成功技巧
随着对数据科学专业人员的需求不断增长，在我们的新数字世界中成功需要哪些技能？您将为需求计划和采购团队提供指导，见解和统计信息。您将构建，测试和自动化算法和流程，同时与不同的利益相关者建立正确的反馈循环，以便人类在需要的地方增加价值。您将成为开发需求计划流程的关键参与者，作为数据科学家和经理，您将获得的技能和经验将为您提供职业发展机会，在公司自己的网站上，职位发布属于“采购”部分，而不是IT，可能是因为数据科学家能够通过准确的模型和预测影响销售，无论如何，这表明数据科学是如何渗透到业务的许多方面并转变为多学科领域的。
挑战在于组织不仅需要数据科学家，还需要高技能的数据科学家。他们需要受过专业培训以使用现代工具的专业人员，他们可以确定适当的方法和模型并设计人性化的界面。如果下一代数据科学家想利用可用的大量机会-并成功地从大数据中获取业务价值-他们将需要建立三件事：
收集或收集正确数据的传感平台
存储数据并提供大规模执行计算能力的基础架构，信息提取和决策系统，使用统计和机器学习方法从数据中提取信息并做出有意义的决策，第三部分也许是重要的。在过去的几十年中，我们建立了可以分类和处理大量数据的基础架构，但是我们仍然缺乏将所有不同部分拼接在一起以提供有意义的洞察力的关键能力，随着收集到的数据比以往任何时候都要多，从这些数据中提取价值只会变得更加复杂和苛刻，这意味着除了基本的编程技能外，未来的数据科学家还需要提高统计和概率能力的水平，这对于使用机器学习技术至关重要。
鉴于这些新技术和进步，专业人士如何确定将重点放在哪里？
一种有效的方法是研究实践的状态，这些面向现代消费者的公司如何能够大规模处理数据以提取有意义的信息，从而获得巨大的成功？查看其他行业或专业领域的领域。其他人采用的策略和技术有趋势吗？值得注意的是，今天的许多帖子都指出，他们需要使用Python，Java，Scala和C ++等语言进行编程的技能，这表明现代数据科学家必须精通面向对象编程，关键是不知道任何单一的技术，模型或实践。专业人士应精通各种工具，观点和方法，以便他们确定哪种方法和模型适合每种用例，除了管理和分析数据之外，数据科学家还需要了解业务含义，交流结果，以及如何有效地应用数据洞察力来制定决策，这需要大量的编程和计算知识以及社交和业务能力。
这种趋势并没有被教育工作者所忽视
为解决技能挑战，专业教育创建了一个新颖的计划，该计划将数据科学，信息和决策系统以及社会科学结合在一起，并以严格的方式连接到工程领域，主题包括推荐引擎，回归网络和图形建模，异常检测，假设测试，机器学习和大数据分析。
几乎您可以命名的任何领域的组织都有很多机会
他们都希望从现在掌握的大数据中提取真正的商业价值，但是为了满足市场需求并利用该领域专业人员面临的巨大机遇，数据科学家必须继续发展，在接下来的五年中，数据科学家将开发实时使用各种数据的能力，这将刺激对大规模更复杂的预测和计算的需求，这将引发新的数据科学范式的出现，以满足未来应用的需求，更多数据将用于驱动关键业务决策，从而实现诸如深度学习之类的创新，以实现准确的预测和决策，此外现代应用程序引起了新的统计范式，例如推荐系统，它们是许多现代企业的关键推动力，无论是媒体门户，电子商务门户还是社交交互平台。
不管事情如何发展，有一件事很清楚
熟练的数据科学家，统计学家和业务分析师将成为释放大数据无限可能性的关键，不断的教育可以帮助他们获得新角色所必需的各种技能，因为它们对于企业成功越来越重要。
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