機器人取代數據科學家？四點原因告訴你這不可能
隨著技術的進步，越來越多的人質疑機器人是否有可能在不久的將來取代數據科學家。
要點
在大多數情況下，未來數據科學家是否真的會被人工智能所取代，現在下定論還為時尚早。像AI和深度學習這樣的技術已經存在了很多年，但仍有很長的路要走。直到最近，IBM，Google和Facebook等公司克服了一些技術瓶頸并實現落地生產，人工智能才真正開始獲益。盡管這些公司是人工智能技術的先驅者，但其應用范圍仍然非常狹窄。
事實上，AI和機器學習仍然有很大的局限性。在大多數情況下，面部識別和送餐機器人等人工智能技術并不能很好的完成任務的決策和執行。如今的人工智能在企業組織上還有很多復雜的問題亟待解決-這就是需要數據科學家的地方。
數據科學家就是負責分析問題和解決數據驅動問題的一群人。更重要的是，他們能夠找到數據不可用的原因，或發現機器人尚未輸入哪些數據。
然而，隨著技術的進步，越來越多的人質疑機器人是否有可能在不久的將來取代數據科學家。盡管時間會告訴我們答案，但仍有很多人認為，人工智能若想完全取代數據科學家，仍有很遠的路要走，仍有很多困難要克服。
企業管理仍需要人的判斷力參與
將原始數據轉換為易于理解的數據的過程稱為數據整理，迄今為止人工智能尚無法自動完成數據整理的過程，該過程仍需要人為的判斷，從而才能將原始數據轉化為對企業組織管理有意義的執行，并充分考慮企業組織管理的復雜性。
盡管機器人可以預測企業管理的趨勢和方向，但是無法理解每個具體數據對整個企業管理和每個不同、不相關個體之間的操作關系處理的作用。
企業組織產生的數據量過于龐大，單靠人類自身是根本無法滿足大量數據處理的需求的，因此自動化是時代發展的必然趨勢。但是機器人只是用于自動化數據的解析和可視化處理等較低級步驟的處理，幫助人類整理有意義的數據用于決策和管理。
但是在大多數情況下，仍需要人類來解釋和分析數據。同時還需要人類來為機器人編程。
與編程角色相似的方法
隨著計算機編程語言的進步，低級程序員的數量確實有所減少。然而，正如RudinaSeseri指出的那樣，隨著世界對計算機語言的適應力逐漸增強，軟件開發人員的總數還是有所增加的。面對編程工作的激烈競爭，也促生了越來越多更加專業的程序員，編寫出更加高級的計算機語言。
人工智能的發展已在數據科學領域逐漸興盛起來，機器人自動執行較低級別的任務，并為人類專家留下更復雜的任何和問題去解決。因此，自動化的發展與人類解決問題的結合實際上是合作而不是威脅。正如全球企業增長咨詢公司弗若斯特沙利文咨詢公司（Frost&Sullivan）副總裁AndrewMilroy所言：預期轉型所需的人力不足將會減緩技術的發展和自動化進程。所以，新技術只會破壞工作的論據是危言聳聽，人工智能等新技術的出現也將創造新的就業機會。
現在安全，但需要調節適應
機器人會自動收集和清理數據，但是，KUKA機器人維修，從這些數據中分析并作出決策仍需要時間。目前，市場對數據科學家的需求仍很大，人工智能正在為能夠理解技術并將其變成有意義的專業人士創造一個新的工作類別，企業也越來越多地招募數據科學家。
人工智能的發展不僅不會對數據科學家的工作構成威脅，反而有可能成為數據科學家的的得力小助手，幫助數據科學家分析和運行比以前更復雜的數據場景。
據預測，數據科學家的作用也將從當前工作涵蓋范圍廣、職責模糊不清的現狀發展成職業方向更加具體的角色。人工智能在自動化方面的優勢將促使數據科學家將注意力集中放在更多創造性的工作上。
美國信息技術研究和咨詢的公司高德納（Gartner）預測，未來數據科學家將促成新的職業規范準則。未來人才市場更多的需要那些有分析能力的員工，對這類員工的需求也將會大幅上升。預計這種轉型將創造出一類新的數據科學家，從而彌合了商業智能與嚴格分析角色之間的諸多差距。
AI的進步只會增加對人才的需求
GlasswingVentures公司的創始人兼管理合伙人Seseri表示：事實是，人工智能的進展創造了前所未有的人才需求，數據科學家的需求和供應之間的巨大差距也逐漸顯露，這預示未來人才的培養方向。
ForresterResearch公司預測，到2025年，庫卡機器人，在人工智能認知發展的新時代，將會創造與數據科學、機器人監管以及自動化監控等相關的890萬個新崗位�，F在比以往任何時候都更需要高技術尖端人才。
盡管現如今數據科學家這一新興行業的興起，m.dekuna.com，但截至目前，還是只有少數高校畢業生以及數據專業人才才有機會接觸和獲得先進人工智能技術和機器人學習等技術的相關培訓。這為數據科學家們提供了更多的需求，他們可以理解并將他們正在做的工作與AI和機器學習相結合，我相信這一需求在未來將會持續存在。