Liệu các nhà thống kê có trở nên lỗi thời?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Khi nói đến việc giải thích dữ liệu và đánh giá tính hợp lệ của các giả thuyết, nhà thống kê là những chuyên gia thực sự. Chuyên môn này không trở nên lỗi thời bất cứ lúc nào sớm. Trong khi các nhà khoa học dữ liệu sử dụng một bộ kỹ năng rộng để xây dựng các sản phẩm dữ liệu, các nhà thống kê sử dụng kiến thức chuyên môn của họ để hiểu dữ liệu ở mức độ sâu hơn.

Hơn nữa, liệu khoa học dữ liệu có trở nên lỗi thời?

Liệu các nhà khoa học dữ liệu có trở nên lỗi thời trong tương lai với sự trỗi dậy Khoa học dữ liệu ? Trong khi vai trò của nhà khoa học dữ liệu đã bỏ phiếu cho thì là ở trong số những công việc tốt nhất năm 2016, người ta dự đoán rằng chỉ riêng ở Mỹ, sẽ là sự thiếu hụt nghiêm trọng của nhà khoa học dữ liệu khoảng 1, 40, 000 đến 1, 90, 000 vào năm 2018.

Bên cạnh những điều trên, liệu học máy có thay thế thống kê không? Điều này được gây ra một phần bởi thực tế là Học máy đã thông qua nhiều Số liệu thống kê 'phương pháp, nhưng không bao giờ có ý định thay thế số liệu thống kê , hoặc thậm chí có một thống kê cơ sở ban đầu. “ Máy học Là số liệu thống kê được mở rộng thành dữ liệu lớn”“Câu trả lời ngắn gọn là không có sự khác biệt”

Hơn nữa, R có đang trở nên lỗi thời?

NS là một trong những ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất trong thập kỷ qua. Trên thực tế, nếu bạn đang bắt đầu với khoa học dữ liệu, thì đó vẫn là ngôn ngữ mà tôi khuyên dùng. Vì vậy, tôi muốn trấn an bạn. NS chắc chắn là không lỗi thời.

AI sẽ tiếp quản phân tích dữ liệu?

Câu trả lời ngắn gọn là không, hoặc ít nhất là chưa. Một số khía cạnh của cấp thấp khoa học dữ liệu có thể và nên được tự động hóa. Tuy nhiên, học máy đang tạo ra một nhu cầu thực sự về dữ liệu các nhà khoa học.