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不受欢迎的观点:成为一名优秀的数据科学家比以往任何时候都更难

2024-11-02 19:43:59 英文原文

作者:Marcus K. Elwin

过去 6 年多来,在不同公司和行业担任数据科学家的经历让我了解了数据科学和人工智能工程的未来

Marcus K. Elwin

Towards Data Science

基因人工智能大语言模型法学硕士(法学硕士)继续改变我们的工作方式以及未来工作的意义,特别是对于数据科学领域,在这个 GenAI 驱动的世界中,成为一个优秀的数据科学家比以往任何时候都更具挑战性。

在这篇文章中,我将总结我的想法经验从最后使用传统 ML 和 GenAI 开始6+年(和近一个十年参与人工智能)然而,为了做好准备,让我们首先思考什么是优秀的数据科学家

免责声明:下面的引言可能会也可能不会受到真实人物的启发。

Ø 如果您喜欢这篇文章,请给个赞喜欢和/或留下一个评论并在我的博客上查看我的原始帖子 ð:什么是好的数据科学家?

  1. 问题 #1 – 期望很高,但没有数据或数据策略
  2. Issue # 1 — High expectations but no data or data strategy

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摘要

GenAI 和大型语言模型 (LLM) 正在改变数据科学领域。超过六年的传统机器学习和 GenAI 经验表明,在这个时代成为一名熟练的数据科学家越来越具有挑战性。本文探讨了跨不同公司和行业工作的见解,强调了由于 GenAI 的进步而导致数据科学和人工智能工程不断发展的性质。它还解决了在数据或策略不足的情况下对数据科学家的高期望的问题。

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