Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Как сильно и быстро устаревают инструменты для Data Science? Какие есть направления развития?

Собираюсь менять специальность на Data Science, но меня настораживает, что после бума Data Science может произойти либо дальнейшее развитие, либо спад. Например, для аналитики есть большое количество библиотек на python, но насколько оно будет актуально через 1-2 года? Насколько важно обучение? Далеко не все компании уделяют внимание обучению сотрудников, а на самообучение времени может и не быть. Какими направлениями идет развитие Data Science? Становится больше программирования или появляются готовые пакеты программ без необходимости программирования? Рынок Data Science увеличивается или поглощается крупными IT-гигантами? Для серьезного анализа требуются значительные вычислительные мощности, но далеко не все компании могут это себе позволить.
ПрограммированиеData science+2
Alex R
  · 206
html-верстальщик, математик-программист, инженер-обогатитель  · 8 окт 2021
Устаревают мозги.
Если вы в принципе понимаете концепцию Big Data, вы всегда сможете использовать все инструменты, которые есть на рынке этой области.
И давать обратную связь. Для развития инструментов.
Ваш приоритетный инструмент для Data Science устареет не позже ваших «серых клеточек».
преподавание математики, высшей математики, data science, автор бестселлера "Математика...  · 3 сент 2021
Хороший вопрос - когда пойдёт на спад Data Science? И соответственно - профессии в области Data Science, особенно хорош вопрос в том, что еще и профессий не успели оформить в номенклатуре справочника профессий))) Я думаю, не важно как оно будет называться, главное в том, что функции в этой сущности - обречены на расширение и развитие. Проще говоря, наш Кабинет министров... Читать далее
Вы много написали, но не совсем о том. Как будет называться в номенклатуре дело второе. Уже есть подобный... Читать дальше