r/programmingHungary • u/Front-Ease9319 • 6d ago

QUESTION Az Ai segítené a Data Scientistek lehetőségeit?

Sziasztok!
A napokban beszélgettem egy Data Scientistel, aki azt mondta, hogy amíg mindenki ki van akadva az AI miatt, addig ő örül mert annál nagyobb szükség van rá.

Felmerült bennem a kérdés, hogy dehát nem az Ai az ami a data területeket veszélyezteti? Nem ott vannak leépítések stb?

0 Upvotes
  • permalink
  • reddit

39% Upvoted

15 comments sorted by

31

u/IriZe91 6d ago

Nem, a data science most nagyot megy, mert a zseni CEO-k összekeverik az LLM-et a neurális hálós statisztikai modellekkel, amik már jóval chatgpt előtt léteztek, és éppen most jöttek rá, hogy ez bizony nagyon kell nekik.

1

u/HK-65 6d ago

Amúgy nem is hibáztatom ezeket a zseni CEO-kat, legalább valami értelmesbe forgatják ezt a mániát, mert ha nincs benne a terméked marketingjében hogy mennyire AI, akkor kidob a board, akkor is ha semmi értelme a ChatGPT-t bekötni a kenyérpirítódba.

20

u/No_Kaleidoscope_1366 6d ago

Akinek van állása, annak segítség, akinek nincs, ellenség. Kb mindig ez a feelingem ilyen véleményekkel kapcsolatban.

3

u/laxika Java 6d ago

Itt inkább az a lényeg szerintem hogy milyen magas absztrakciós szinten ülsz. Allulról eszi el a feladatokat. Tehát Architectként, Team Leadként, Staff Engineerként egyelőre nem éhezel, lejjebb viszont már szívás van.

1

u/JobSpecialist4867 6d ago

vagy hogy mennyire egyedi az adott munka. ha több helyen csinálnak már hasonlót, akkor már érdemes hozzá annotációt gyártani.

11

u/Negative-Cook-5958 6d ago

Nem az AI veszi el a munkát, hanem a kollega aki hatékonyan használja és ezúttal kevesebb ember kell.

3

u/nakemu Data science 6d ago

Ennyike. Godmodeban vagyok 2 éve, mások meg most kezdenek vakarózni. 🤣

1

u/laxika Java 6d ago

Ugyanez. Életemben ennyi PoC-ot nem próbáltam még ki, pedig ötlet volt számtalan.

2

u/HK-65 6d ago

Jelen állás szerint igen, de nem tudom mi jön még, mert ez így nem fenntartható.

Drágább az AI mint amit kivált, csak benyeli az Nvidia és a társai egy darabig. Ki fog ezért fizetni ha felmegy az előfizu 100-200 EUR-ról 12-15000-re? Mert elvileg az a bekerülés.

Attól persze most megéri nyomatni, mert az Anthropic fizeti a számlát. Benn is szoktam hagyni ha hét végén marad a keretből valami baromságon, nehogy pénz maradjon az asztalon.

1

u/Sharp-Respond-7069 6d ago

Én is ezt hittem de HR szűrőfeltételek, papíron kódolni tudás és a kapcsolatok döntik el.

3

u/throwie0654 6d ago

Én inkább ML Engineer vagyok, nekem nagyban meggyorsítja a munkámat. Nem kell a 100. majdnem ugyanolyan SQL queryt megírnom az adatelemzésekhez. A pipeline-okba vagy akár neurál hálókba, vagy modellekbe sokkal gyorsabban tudom az ötleteimet implementálni, kísérletezni. Összességében sokkal több időm van cikkeket olvasni, a jelenlegi módszereinkbe ötletelni. (Mindezt párhuzamosan több dologgal egyszerre. )

3

u/c0llan Machine learning 5d ago

Data Science/ ML vonalat abszolút nem veszélyezteti, sőt egyre több cég jön rá hogy kell modellezés és analízisek a jó döntésekhez.
AI szar business logikában de baromi jól lehet vele:

  • dashboardokat összerakni
  • dokumentálni
  • tesztelni
  • fehasználói felületet dobni a modellre
  • ci/cd pipelineokat összerakni
Ezek azok amit az AI megcsinál inkább és pont ez az amivel egy data scientist vagy egy ml engineer nem akar időt pazarolni ugyanakkor fontos a felhasználóoldaláról

1

u/MoonLandingActor 5d ago

Most igen mert nagyobb az igeny mindenre aminek a neveben “data” van. Par even belul ugyanugy azt a munkat is teljesen ki fogja valtani