データサイエンスニュース(2024/11/15)：「データサイエンティストの誤解：真の価値を生むデータエンジニアリングの重要性」
「生成AIの時代」に必要な能力についての考察。 | Books&Apps
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生成AIの活用に関する考察が進められています。生成AIを導入した企業が増える中で、実際には「導入したが活用できていない」「自分でやった方が早い」といった不満が多く寄せられています。特に、現在の生成AIは指示を細かく分解し、適切にプロンプトを設定しなければ期待通りの結果を出すことが難しいため、利用者には高い言語能力とタスク分解能力が求められます。
また、生成AIを扱う人材の採用は難しく、特に新しい技術に対する学習能力の判定が課題です。優れた言語能力を持つ人でも、新しいことを学ぶ意欲が低い場合が多く、謙虚さや自己認識の重要性が強調されています。謙虚さとは、自分の能力を客観的に把握し、成長のために努力する姿勢を指します。
さらに、生成AIの利点として、膨大なデータ処理を迅速に行える点やコストの低さが挙げられますが、指示を適切に出す必要があるため、手間がかかることも事実です。今後、生成AIを効果的に活用するためには、リスキルの重要性が増し、学習能力の高い人材が求められるでしょう。
多くのデータサイエンスの仕事が実はデータエンジニアリングである理由 | HackerNoon
https://hackernoon.com/why-many-data-science-jobs-are-actually-data-engineering
最近、多くの企業が「データサイエンティスト」という職種を急募していますが、実際にはその仕事内容の多くがデータエンジニアリングに該当することが多いです。データサイエンティストとして採用されたプロフェッショナルは、期待に反してAIや複雑なデータセットのモデリングではなく、データの抽出やクリーニング、準備に追われることが多いのです。この現象は、企業が本当に必要としているスキルを誤解していることに起因しています。
データサイエンティストの役割は、洞察を引き出し予測を行うことですが、データエンジニアはデータのエコシステムを構築し、信頼性を確保することに専念しています。データエンジニアは、プログラミングやデータベース管理のスキルを活かし、データの準備を自動化し、効率的なパイプラインを構築することで、データサイエンティストが分析に集中できる環境を整えます。
このような役割の違いは、チーム内での摩擦を生むこともありますが、データエンジニアはその中で真価を発揮します。彼らは、データの流れをスムーズにし、組織全体に価値を提供するシステムを構築することで、データサイエンスを可能にしています。データエンジニアとしてのキャリアを築くことは、他の人が避けがちな問題を解決するチャンスでもあります。
最終的に、データエンジニアはデータ駆動型のビジネスを支える重要な存在であり、彼らの努力があってこそ、データサイエンスが成り立つのです。データエンジニアとしての道を選ぶことで、キャリアの成長とともに、組織にとって不可欠な役割を果たすことができるでしょう。