DS的未来趋势讨论

waterstream 发表于 2021-06-10 09:30:55
以前就一直是是做分析的data analyst部门和做model的engineer部门呀。不知道为啥这几年居然出现了只做model，对系统和code实现不懂的ds？这种人没啥用呀。model和ml s

说得不好听一点，现在连mle的地位都不保了，别说不会写code还想做model的ds。
现在ml infra那么先进了，包括auto ml，现在对ml一知半解的product swe也可以做model了。

waterstream 发表于 2021-06-10 09:32:52
说得不好听一点，现在连mle的地位都不保了，别说不会写code还想做model的ds。
现在ml infra那么先进了，包括auto ml，现在对ml一知半解的product swe也可以做model

码工干的事情，说白了就是让所有东西尽量自动化，先干掉别人的饭碗，最后干掉，自己的饭碗，资本主义不是说着玩的

Metriculation 发表于 2021-06-09 18:51:13
瞎说一嘴。感觉想象中的DS=MLE+BI，实际是没有MLE里的E，也不够BI里的B。而公司需要的就是E和B，而S注定只能是少数玩家的游戏。你说DS尴不尴尬？怎么搞？走向E或者B呗。

补充内容 (20

要不走mle的道路，偏swe。
要不走bi的道路，偏business。
只有小startups希望你啥都干。
当然你要都会，都懂很多，啥都能干，那最nb

Lenin 发表于 2021-06-09 15:38:40
我觉得回答这个问题主要在看ds的护城河在哪里？

engineer的职业护城河主要在技术 然后配备以经验式的business scope决定了engineer的发展和bar

可能类似于pm... pm也是product之间差别很大，但是skill和sense本身可迁移？

Mark一下

这个讨论很好。mark了

在工作中碰到号称自己做model的ds，analytics做的一塌糊涂，就是搞半天也不知道如果把问题translate into data problems的，看数据的方向都是错的。。不太相信这种ds有啥市场。。

yyy77 发表于 2021-6-11 01:02
在工作中碰到号称自己做model的ds，analytics做的一塌糊涂，就是搞半天也不知道如果把问题translate into d ...

同意，translate data to answer很重要。
这个thread很好，mark一下

非常贴近工作的讨论，mark