Wat KI aan datawetenskap sal doen

Ek het onlangs 'n klas gehou oor die gebruik van datawetenskap vir kuberveiligheid, met die fokus op die ontleding van pakkievasvangdata - 'n ietwat tegniese en tradisioneel droë onderwerp. Die benadering wat ek gedeel het, het geput uit my ervaring in kuberveiligheid binne finansiële instellings, wat kernstappe dek soos verkennende data-analise, voorafverwerking en transformasie van logdata, en die identifisering van anomalieë deur 'n kombinasie van groepering en grafieknetwerkanalise.

Een verrassende aspek was die tyd wat ek spandeer het om vir hierdie sessie voor te berei—'n fraksie van wat ek gewoonlik sou belê. KI het 'n belangrike rol gespeel om die proses te stroomlyn. Ek het Claude gebruik om te help met kodering, die ontwikkeling van die buitelyn en selfs die skep van die skyfies. In totaal was die hele baan binne 48 uur gereed.

Die sessie het geblyk boeiend te wees. Die deelnemers, hoofsaaklik CISO's wat gewoonlik nie kodeer nie, het gevind dat die oefeninge, wat met KI se hulp vervaardig is, intuïtief en prakties was. My doel was om hulle te dompel in die werk direk met data en kode. Hulle het veral die kans waardeer om met die hand te verken wat moderne kuberbedreigingstoesig en SIEM-platforms tipies outomatiseer, om insig te verkry in die prosesse wat "onder die enjinkap" plaasvind.

My belangrikste wegneemete uit die klas was verbasend teen-intuïtief: datawetenskap, soos ons dit ken, sal uiteindelik deur KI vervang word . Hierdie siening kan voortydig lyk - of miskien voor sy tyd - maar dit is 'n perspektief wat bespreking regverdig.

Waarskuwing: sommige hiervan kan mense veroorsaak.

Sexiness is bagasie

Vir meer as 'n dekade word datawetenskap as die "sexiest werk van die 21ste eeu" gevier. Maar soos KI vinnig vorder, word dit duidelik dat die veld se onderliggende uitdagings moeiliker is om te miskyk. Die koms van kragtige generatiewe KI kan heel moontlik die kantelpunt wees vir 'n dissipline wat, in retrospek, dalk meer los gedefinieer en oorgedrewe is as wat aanvanklik erken is.

In sy wese kombineer datawetenskap rekenaarwetenskap, statistiek en sakevernuf, en bied organisasies die belofte van uitvoerbare insigte uit groot hoeveelhede data. Hierdie vaardighede is onteenseglik waardevol in vandag se data-gedrewe wêreld. Maar onder sy gepoleerde beeld staar die veld beduidende probleme in die gesig. Wat dikwels as datawetenskap bestempel word, blyk dikwels 'n lappieskombers van los verwante take te wees wat nie altyd netjies in lyn is nie, en baie professionele persone in die veld sukkel met die volle breedte en kompleksiteit wat die dissipline vereis.

Die opkoms van KI-gedrewe gereedskap wat data-analise, modellering en insiggenerering kan hanteer, kan 'n verskuiwing in hoe ons die rol en toekoms van datawetenskap self beskou. Aangesien KI voortgaan om baie van die grondliggende take binne datawetenskap te vereenvoudig en te outomatiseer, kan die veld 'n afrekening in die gesig staar oor wat dit werklik beteken om 'n datawetenskaplike te wees in die era van intelligente outomatisering.

Die krake

Baie datawetenskaplikes, ten spyte van die gebruik van gesofistikeerde koderingsvaardighede en digitale gereedskap, is besig met werk wat verbasend handmatig is en geneig is tot foute . Datavoorbereiding, skoonmaak en ontleding behels vervelige, tydrowende take wat herhalend en meganies is. Trouens, 'n aansienlike hoeveelheid datawetenskap-arbeid gaan in die voorbereiding van datastelle - 'n taak wat dikwels meer soos sleurwerk voel as die opwindende, ontdekkingsgedrewe wetenskap wat dit gemaak word om te wees. Hierdie probleem word vererger deur die feit dat baie wat die veld betree, op sy beste amateurs is. Nadat hulle 'n paar aanlynkursusse in Python of R geneem het, is hierdie "datawetenskaplikes" dikwels onvoorbereid vir die strengheid van die rol . Datawetenskap is nie net kodering nie. Dit behels diepgaande analise, kontekstuele begrip en die vermoë om insigte aan nie-tegniese gehore te bied. In werklikheid is dit meer 'n navorsingswerk wat 'n mengsel van kreatiwiteit en analitiese denke vereis wat baie in die veld eenvoudig nie besit nie.

Verder het baie datawetenskaplikes 'n gevoel van aanspraak ontwikkel, wat hoë salarisse en winsgewende pakkette verwag net op grond van hul titel. Hierdie houding skakel maatskappye uit, veral in sektore waar kostedoeltreffendheid uiters belangrik is. Ek het maatskappye ontmoet wat eens gehaas het om datawetenskaplikes aan te stel, maar nou heroorweeg. Waarom hoë lone betaal aan iemand wat die meeste van hul tyd spandeer om met dataskoonmaak te worstel, terwyl KI dit vinniger, beter en teen 'n fraksie van die koste kan doen?

AI Wie?

Soos ek persoonlik ervaar het om die klas te skryf, het Generatiewe KI ontwikkel tot 'n kragtige krag op die gebiede waar datawetenskap die swakste is. Take soos datavoorbereiding, skoonmaak en selfs basiese kwalitatiewe analise—aktiwiteite wat baie van 'n datawetenskaplike se tyd in beslag neem—word nou maklik deur KI-stelsels geoutomatiseer . Wat erger is (of beter, afhangend van waar jy staan), is dat KI vinniger, meer akkuraat en minder geneig is tot menslike foute of moegheid.

Vir baie datawetenskaplikes kan dit skrikwekkend wees. Hierdie take verteenwoordig immers die grootste deel van hul daaglikse werk. Datasuiwering is byvoorbeeld berug tydrowend en vatbaar vir foute, maar KI kan dit nou met 'n paar klikke en byna perfekte akkuraatheid bewerkstellig. Datawetenskaplikes kla dikwels oor hierdie knortake, maar dit is fundamenteel tot hul rolle. Soos KI-stelsels verbeter, verminder die behoefte vir mense om hierdie werk te doen. Dit is geen verrassing dat baie van die vokale kritiek teen KI van datawetenskaplikes self kom nie . Hulle sien die skrif aan die muur en vrees vir hul werk.

Die Kleinigheid

Om sake vir datawetenskaplikes te vererger, het die veld die afgelope jare nie beduidende vordering gemaak nie. Ten spyte van die vinnige toename in gewildheid, word datawetenskap steeds geteister deur ondoeltreffendheid, foute en 'n gebrek aan duidelikheid oor wat dit presies moet behels . Daar is een keer geglo dat meer gesofistikeerde gereedskap en beter opleiding die veld sou ontwikkel, maar dit het nie gerealiseer in die mate wat verwag is nie. In teenstelling hiermee het KI geleidelik verbeter. Masjienleeralgoritmes, natuurlike taalverwerking en generatiewe modelle ontwikkel vinnig, wat tradisionele datawetenskap in die stof laat.

Weereens vererger die hoë salarisverwagtinge van datawetenskaplikes die kwessie . Maatskappye wat dalk vroeër ondoeltreffendheid geduld het, besef nou dat KI baie van die knorwerk kan vervang sonder die stewige prysetiket wat aan menslike arbeid gekoppel is. Met KI wat meer bedrewe word om sleuteltake soos analise, voorspelling en selfs aanbieding uit te voer , word die handmatige aard van datawetenskap al hoe meer oorbodig. Baie maatskappye sal besef dat wat vroeër 'n span datawetenskaplikes vereis het, nou meer doeltreffend deur KI-aangedrewe nutsgoed hanteer kan word.

Die Verskuiwing

Die realiteit is dat datawetenskap, soos tradisioneel gedefinieer, op die randjie van veroudering staan. Met generatiewe KI wat teen 'n verstommende tempo vorder, sal die vraag na menslike data-wetenskaplikes in hul huidige vorm waarskynlik afneem . Dit impliseer nie dat mense geen rol in data-gedrewe besluitneming het nie, maar die klassieke "datawetenskaplike"-rol kan binnekort 'n konsep van die verlede wees. Wat nou nodig is, is professionele persone wat vaardig is in samewerking met KI, wat sy vermoëns benut terwyl hulle op strategiese denke en komplekse probleemoplossing op 'n hoër vlak konsentreer.

KI is nie die einde van analise, insigte of besluitneming nie - dit verteenwoordig hul evolusie . Die huidige veld van datawetenskap loop die gevaar om verouderd te raak as dit nie in pas ontwikkel nie. KI is reeds besig om nywerhede te revolusioneer, en datawetenskap moet aanpas of die risiko loop om deur hierdie golf ingehaal te word. Uiteindelik is die vraag dalk nie of KI datawetenskap sal uitskakel nie, maar of datawetenskap ooit sy beloftes ten volle nagekom het.

Of miskien maak die onderskeid nie eens saak as ons uiteindelik verby die "datawetenskap"-hype beweeg en KI as die volgende logiese vordering omhels nie.

Oor My: 25+ jaar IT-veteraan wat data, KI, risikobestuur, strategie en opvoeding kombineer. 4x hackathon-wenner en sosiale impak van data-advokaat. Werk tans daaraan om die KI-werkmag in die Filippyne te begin. Kom meer te wete oor my hier: https://docligot.com