Unpopuläre Meinung: Es ist schwieriger als je zuvor, ein guter Datenwissenschaftler zu sein

Die sich entwickelnde Landschaft der Datenwissenschaft und KI -Ingenieurwesen: Ein Blick auf die Herausforderungen und Chancen

generative KI (Genai) und große Sprachmodelle (LLMs) verformern die professionelle Welt, insbesondere innerhalb der Datenwissenschaft. Diese genaiorgetriebene Umgebung stellt beispiellose Herausforderungen für angehende und etablierte Datenwissenschaftler gleichermaßen auf. Dieser Artikel teilt Einblicke und Erfahrungen aus über sechs Jahren mit traditionellem ML und Genai und bietet eine Perspektive auf die sich entwickelnde Rolle eines erfolgreichen Datenwissenschaftlers.

Haftungsausschluss: Die folgenden Anekdoten können fiktionalisiert werden.

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unpopuläre Meinung: Die Rolle des Datenwissenschaftlers ist anspruchsvoller als je zuvor.

Inhaltsverzeichnis

1. Definieren eines "guten" Datenwissenschaftlers
2. Herausforderung Nr. 1: hohe Erwartungen, begrenzte Daten und Strategie
3. Herausforderung Nr. 2: Der KI-Hype & selbsternannte Experten
4. Herausforderung Nr. 3: Inkonsistente Datenwissenschaftsrollen in Organisationen
5. Herausforderung Nr. 4: Persistente Datenqualitätsprobleme
6. Herausforderung Nr. 5: Das entscheidende Bedarf an Domain -Expertise
7. Herausforderung Nr. 6: Navigieren in der "Ops" -Randschaft (DataOps, Mlops, AIOPS, LLMOPS)
8. Herausforderung Nr. 7: Anpassung an schnelle technologische Fortschritte
9. Abschluss Gedanken
10. referenzen

1. Definieren eines "guten" Datenwissenschaftlers

"Deep Learning? Wir konzentrieren uns auf un Lernen hier. Daten Engineering ist dort, wo es sich befindet." - ein hypothetischer Arbeitgeber, 2015

Meine Reise begann mit R und SQL und analysierte die Trends der nordischen Aktienmarkte. Das modernste tiefgreifende Lernen, das ich studiert hatte, fühlte Welten weg. Jetzt liegt mein Fokus auf LLMs, Genai und Agenten Workflows, die Genai -Dienste mit TypeScript aufbauen. Diese Verschiebung spiegelt die breitere Entwicklung der Erwartungen an Datenfachleute wider - von traditioneller ML/DL bis hin zu generativen AI und LLMs.

Die Definition eines "guten" Datenwissenschaftlers hat sich erweitert. Die Rollen variieren stark, von A/B-Tests und statistischen Modellierung bis hin zum ML-Pipeline-Besitz von End-to-End (E2E). Kernfähigkeiten bleiben jedoch unerlässlich:

Der V-förmige Datenwissenschaftler in der Genai-Ära (siehe Referenz [1])

Meine These betont eine V-förmige Fähigkeit für den Erfolg in dieser Ära des schnellen Wandels:

1. Tiefe AI/ML -Fachwissen
2. Programmierung und Systementwicklung
3. Data Engineering
4. Business Acumen
5. Ethische Überlegungen & Governance

Mit dieser Stiftung untersuchen wir aktuelle Herausforderungen.

2. Herausforderung Nr. 1: Hohe Erwartungen, begrenzte Daten und Strategie

"Wir brauchen AI, Genai, LLMs! Unsere Konkurrenten verwenden Chatgpt. Erstellen Sie einen Chatbot! Oh, und keine Daten für Ihr erstes Jahr. Datenschutzbedenken." - ein hypothetischer Manager, 2023

ai hat für viele Organisationen oberste Priorität. Der Aufstieg von Chatgpt führte einen Ansturm auf "KI-gesteuerte" Unternehmen. Während die Integration von KI über LLMs einfach erscheint, ist die Realität komplex.

wichtige Herausforderungen unterstreichen eine Lücke zwischen den Erwartungen und der Realität:

• Datenknappheit: robuste Datenpipelines sind entscheidend. Datenwissenschaftler verbringen häufig Zeit damit, sich für Daten technische Ressourcen einzusetzen, um diese Pipelines zu erstellen. Darüber hinaus sind Daten oft verstreut, inkonsistent und schlecht strukturiert.
• Mangel an Datenstrategie: Eine klare Strategie ist erforderlich - nicht nur Daten selbst. Dies umfasst die Behandlung sensibler Daten, die Ausrichtung von Datenwissenschaftsbemühungen mit Geschäftszielen und die Förderung einer datengesteuerten Kultur. Ohne dies lösen Datenwissenschaftler irrelevante Probleme oder erstellen ungenutzte Lösungen.
• Abwesenheit einer AI -Strategie: Viele Unternehmen übernehmen KI, um dies zu tun. Eine klare AI -Strategie mit definierten Anwendungsfällen und ROI ist unerlässlich.

Diese Herausforderungen unterstreichen die Notwendigkeit grundlegender Unterstützung, bevor sie AI -Initiativen durchführen.

3. Herausforderung Nr. 2: Die KI-Hype & selbsternannten Experten

"Chatgpt kam Ende 2022 heraus. Ich habe fünf schnelle Ingenieurkurse belegt - es ist einfach! Mein lokales Modell funktioniert, also lass es uns skalieren." - ein hypothetischer Nicht-AI-Mitarbeiter, 2024

Der KI-Boom hat zu einem Anstieg selbsternannter Experten geführt. Während die Commoditisierung von KI durch LLMs positiv ist, verdünnt sie auch das Fachwissen. Ein schneller Ingenieurkurs macht jemanden nicht zu einem KI -Spezialisten.

Dieser Hype erzeugt Herausforderungen:

• Aufstieg selbsternannter Experten: Überbewusstsein und mangelnder echtes Fachwissen kann den Fortschritt behindern.
• falsch ausgerichtete Fähigkeiten: Teams können KI-Toolfähigkeiten besitzen, aber es fehlen das Fachwissen, um Modelle effektiv zu erstellen, zu optimieren und einzustellen.
• Übereinheitlich zu Plug-and-Play-Lösungen: Während dieser Lösungen zugänglich sind, fehlen häufig Anpassungen, Skalierbarkeit und Bedenken hinsichtlich der Sicherheits-/Konformitätsbedenken.
• Missverständnis von LLM -Funktionen: LLMs sind keine universelle Lösung. Sie zeichnen sich in bestimmten Bereichen aus (Textgenerierung, Zusammenfassung), sind jedoch für andere (Regression, Zeitreihe) nicht geeignet.

4. Herausforderung Nr. 3: Inkonsistente Datenwissenschaftsrollen in Organisationen

"Datenwissenschaftler? Was können Sie ? Können Sie bei dieser SQL -Abfrage helfen?" - ein hypothetischer Mitarbeiter, 2024

Die Rolle des Datenwissenschaftlers fehlt eine klare Definition. Die Verantwortlichkeiten variieren stark:

• Produktanalyst: Fokus auf A/B -Test, Benutzerverhaltensanalyse.
• Dateningenieur: Konzentrieren Sie sich auf das Erstellen und Wartung von Datenpipelines.
• Ingenieur für maschinelles Lernen: Konzentrieren Sie sich auf den vollständigen ML -Modelllebenszyklus.

Diese Inkonsistenz führt zu:

• undefinierte Rollen: Verwirrung während Bewerbungen und Interviews.
• Fähigkeiten Überlast und Burnout: Druck, in verschiedenen Bereichen kompetent zu sein.
• Verschiebung in Richtung KI -Engineering: Wachstum der Nachfrage nach Fachleuten, die Datenwissenschaft und Software -Engineering überbrücken.

Klarheit während des Jobsuchprozesses ist entscheidend.

5. Herausforderung Nr. 4: Persistente Datenqualitätsprobleme

"Daten, mein Freund, Feind und Partner. Sollte ich LLMs verwenden, um synthetische Daten zu generieren?" - ein hypothetischer Datenwissenschaftler, 2024

Müll in, Müllauszug (Gigo) bleibt ein erhebliches Problem. Vielen Unternehmen fehlt ein umfassendes Verständnis ihrer Daten, was zu Herausforderungen führt, um sie effektiv für AI zu verwenden.

6. Herausforderung Nr. 5: Das entscheidende Bedarf an Domain -Fachwissen

"Bist du kein Wissenschaftler? Solltest du nicht alles über Finanzen und Recht wissen? Verwenden Sie Chatgpt!" - Ein hypothetischer Domänenexperte, 2022-2023

Während LLMs leistungsstark sind, bleibt das tiefe Domain -Expertise von entscheidender Bedeutung. Die Zusammenarbeit mit Domänenexperten ist entscheidend für:

• Kontextverständnis: Bereitstellung von Kontext, der in der Datenanalyse häufig fehlt.
• Modell Feinabstimmung: Sicherstellen, dass Modelle den Industriestandards entsprechen.
• Risikominderung & Einhaltung: Navigationsvorschriften in sensiblen Sektoren.

7. Herausforderung Nr. 6: Navigation durch die "OPS" -Randschaft

"Datenpipelines, Modellbereitstellungen, LLM -Optimierung und Cloud -Infrastruktur? Ich wollte nur ein Modell trainieren!" - ein hypothetischer Datenwissenschaftler, 2024

Die Operationalisierung von KI -Systemen ist entscheidend. Das Verständnis von DatenOPS, MLOPS, AIOPS und LLMOPS ist für erfolgreiche Produktionsbereitstellungen von wesentlicher Bedeutung.

8. Herausforderung Nr. 7: Anpassung an schnelle technologische Fortschritte

"Die neue Bibliothek ist nicht mit unserem Stapel kompatibel, aber sie ist schneller. Ich werde sie fit machen." - ein hypothetischer Technischer Manager, 2024

Das schnelle Tempo des technologischen Wandels bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen:

• Überwältigende Auswahl der Werkzeuge: Schwierigkeiten bei der Auswahl der richtigen Werkzeuge.
• Fragmentierung & Integration: Herausforderungen in der Integration verschiedener Systeme.
• Entwicklungsfähigkeiten: Bedürfnis nach kontinuierlichem Lernen und Anpassung.
• Ausgleich innovation und Praktikabilität: Unterscheidung mit echter Innovation vom Hype.
• Die Zukunft der Programmierrollen: AIs Potenzial für Programmieraufgaben.

9. Schließe Gedanken

Das Datenwissenschaftsfeld entwickelt sich rasant. Der Erfolg erfordert eine Mischung aus technischem Fachwissen, Geschäftssinn, Kollaborationsfähigkeiten und Verpflichtung für kontinuierliches Lernen.

10. Referenzen

[1] Elwin, M. (2024). V-förmiger Datenwissenschaftler im Zeitalter der generativen KI. Medium . [Link zum ursprünglichen mittelgroßen Artikel] [2-10] [Links zu verbleibenden Referenzen]

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