AI به د ډیټا ساینس ته څه وکړي

ما پدې وروستیو کې د سایبر امنیت لپاره د ډیټا ساینس کارولو په اړه یو ټولګی ترسره کړ ، د پاکټ نیول ډیټا تحلیل باندې تمرکز - یو څه تخنیکي او دودیز وچه موضوع. هغه کړنلاره چې ما شریکه کړې په مالي ادارو کې د سایبر امنیت په برخه کې زما له تجربې څخه راوتلې ، د اصلي مرحلو پوښښ لکه د سپړنې ډیټا تحلیل ، دمخه پروسس کول او د لاګ ډیټا بدلول ، او د کلسټرینګ او ګراف شبکې تحلیلونو ترکیب له لارې د ګډوډۍ پیژندل.

یو حیرانونکی اړخ هغه وخت و چې ما د دې ناستې لپاره چمتو کولو کې تیر کړ — د هغه څه یوه برخه چې زه معمولا پانګونه کوم. AI د پروسې په منظمولو کې مهم رول لوبولی. ما کلاډ کارولی ترڅو د کوډ کولو، د بڼې پراختیا، او حتی د سلایډونو په جوړولو کې مرسته وکړي. په مجموع کې، ټول کورس په 48 ساعتونو کې چمتو و.

غونډه په زړه پورې شوه. برخه اخیستونکي، په عمده توګه CISOs چې معمولا کوډ نه کوي، تمرینونه وموندل، چې د AI په مرسته جوړ شوي، په زړه پورې او په لاس کې دي. زما هدف دا و چې دوی د ډیټا او کوډ سره مستقیم کار کولو کې ډوب کړم. دوی په ځانګړي توګه د دې فرصت ستاینه وکړه چې په لاسي ډول وپلټئ کوم عصري سایبر ګواښ نظارت او د SIEM پلیټ فارمونه په عموم ډول اتومات کوي ، د پروسو په اړه بصیرت ترلاسه کوي چې "د هوډ لاندې" پیښیږي.

له ټولګي څخه زما کلیدي اخراج په حیرانتیا سره ضد و: د ډیټا ساینس ، لکه څنګه چې موږ پوهیږو ، په نهایت کې به د AI لخوا ځای په ځای شي . دا نظر ممکن وخت دمخه ښکاري - یا شاید د خپل وخت څخه مخکې - مګر دا یو داسې لید دی چې بحث ته اړتیا لري.

خبرداری: ځینې دا ممکن خلک هڅوي.

جنسیت سامان دی

د یوې لسیزې راهیسې، د ډیټا ساینس د "د 21 پیړۍ ترټولو سیکسی دنده" په توګه ولمانځل شوه. بیا هم لکه څنګه چې AI ګړندی پرمختګ کوي ، دا روښانه کیږي چې د ساحې اصلي ننګونې له پامه غورځول سخت دي. د ځواکمن تولیدي AI راتګ ممکن د ډسپلین لپاره خورا ښه ټکي وي چې په شاتګ کې ، ممکن په پیل کې د منلو په پرتله خورا نرم تعریف شوی او ډیر لوړ شوی وي.

د دې په جوهر کې ، د ډیټا ساینس د کمپیوټر ساینس ، احصایې ، او سوداګرۍ هوښیارتیا ترکیب کوي ، سازمانونو ته وړاندیز کوي چې د ډیټا لوی مقدار څخه د عمل وړ لیدونو ژمنه وکړي. دا مهارتونه د نن ورځې ډیټا پرمخ وړونکې نړۍ کې بې له شکه ارزښت لري. په هرصورت، د دې پالش شوي انځور لاندې، ساحه د پام وړ مسلو سره مخ ده. هغه څه چې ډیری وختونه د ډیټا ساینس په توګه لیبل کیږي په مکرر ډول د نرمو اړوندو کارونو پیچلتیا رامینځته کیږي چې تل په سمه توګه نه وي ، او په ساحه کې ډیری مسلکیان د بشپړ پراخوالي او پیچلتیا سره مبارزه کوي چې ډسپلین یې غوښتنه کوي.

د AI لخوا پرمخ وړل شوي وسیلو وده چې د ډیټا تحلیلونو ، ماډلینګ ، او بصیرت تولید اداره کولو وړتیا لري کولی شي بدلون مجبور کړي چې څنګه موږ پخپله د ډیټا ساینس رول او راتلونکي ګورو. لکه څنګه چې AI د ډیټا ساینس کې ډیری بنسټیز دندې ساده او اتومات کولو ته دوام ورکوي ، ساحه ممکن د محاسبې سره مخ شي چې دا واقعیا د هوښیار اتومات په عمر کې د ډیټا ساینس پوه کیدو معنی لري.

درزونه

ډیری ډیټا ساینس پوهان ، سره له دې چې د کوډ کولو پیچلي مهارتونه او ډیجیټل وسیلې لري ، په کار کې بوخت دي چې په حیرانتیا سره لارښود او د خطا احتمال لري . د معلوماتو چمتو کول، پاکول، او تحلیلونه ستړي، وخت مصرفونکي کارونه شامل دي چې تکراري او میخانیکي دي. په حقیقت کې، د ډیټا ساینس کارګرانو د پام وړ مقدار د ډیټاسیټونو چمتو کولو ته ځي — یو داسې کار چې ډیری وختونه د زړه راښکونکي ، کشف لخوا پرمخ وړل شوي ساینس په پرتله ډیر د ستړیا په څیر احساس کوي. دا ستونزه د دې حقیقت له امله رامینځته شوې چې ډیری څوک چې ساحې ته ننوځي ، په غوره توګه ، شوقیان دي. په Python یا R کې د یو څو آنلاین کورسونو اخیستو سره، دا "ډیټا ساینس پوهان" اکثرا د رول سختیو لپاره چمتو ندي. د ډیټا ساینس یوازې کوډ کول ندي. پدې کې ژور تحلیل، د شرایطو پوهه، او غیر تخنیکي لیدونکو ته د بصیرت وړاندې کولو وړتیا شامله ده. په حقیقت کې، دا د څیړنې دنده ده، د خلاقیت او تحلیلي فکر ترکیب ته اړتیا لري چې ډیری یې په ساحه کې په اسانۍ سره نلري.

سربیره پردې ، ډیری ډیټا ساینس پوهانو د حقدارۍ احساس رامینځته کړی ، یوازې د دوی د سرلیک له مخې د لوړ معاشونو او ګټور کڅوړو تمه لري . دا چلند شرکتونه بندوي ، په ځانګړي توګه په سکتورونو کې چیرې چې د لګښت موثریت خورا مهم دی. ما له شرکتونو سره لیدلي چې یو وخت د ډیټا ساینس پوهانو ګمارلو ته ورغلي وو مګر اوس له سره غور کوي. ولې یو چا ته لوړ معاش ورکړئ څوک چې د دوی ډیری وخت د ډیټا پاکولو سره په غیږ کې تیروي ، کله چې AI کولی شي دا ګړندي ، غوره او د لګښت په یوه برخه کې ترسره کړي؟

AI څوک؟

لکه څنګه چې ما په شخصي توګه د ټولګي لیکلو تجربه کړې، جنراتور AI په هغو سیمو کې چې د ډیټا ساینس خورا کمزوری دی په یو پیاوړي ځواک بدل شوی. دندې لکه د معلوماتو چمتو کول، پاکول، او حتی لومړني کیفیتي تحلیل - هغه فعالیتونه چې د ډیټا ساینس پوه ډیر وخت مصرفوي - اوس د AI سیسټمونو لخوا په اسانۍ سره اتومات شوي . هغه څه چې بد دي (یا غوره، د دې پورې اړه لري چې تاسو چیرته ولاړ یاست) دا دی چې AI ګړندی، ډیر دقیق، او د انسان غلطی یا ستړیا لږ خطر لري.

د ډیری ډیټا ساینس پوهانو لپاره ، دا ویره کیدی شي. په هرصورت، دا دندې د دوی د ورځني کار لویه برخه استازیتوب کوي. د مثال په توګه د ډیټا پاکول په بدنامه توګه وخت نیسي او د غلطیو سره مخ دي، مګر AI اوس کولی شي دا د یو څو کلیکونو او نږدې بشپړ دقیقیت سره ترسره کړي. د ډیټا ساینس پوهان ډیری وختونه د دې سختو دندو په اړه شکایت کوي، مګر دا د دوی د رول لپاره بنسټیز دي. لکه څنګه چې د AI سیسټمونه وده کوي، د دې دندو ترسره کولو لپاره د انسانانو اړتیا کمیږي. دا د حیرانتیا خبره نده چې د AI په وړاندې ډیری غږیز انتقاد پخپله د ډیټا ساینس پوهانو لخوا راځي . دوی په دیوال لیکنه ګوري او د خپلو دندو لپاره ویره لري.

وړتيا

د ډیټا ساینس پوهانو لپاره مسلې خرابولو لپاره ، ساحې په وروستیو کلونو کې د پام وړ پرمختګ نه دی کړی. سره له دې چې په شهرت کې د دې د پام وړ زیاتوالی سره، د ډیټا ساینس لاهم د بې کفایتۍ، غلطیتونو، او د هغه څه په اړه د وضاحت نشتوالي سره مخ دی چې دا باید څه شی وي . یو وخت داسې انګیرل کیده چې ډیر پیچلي وسایل او غوره روزنه به ساحه وده وکړي، مګر دا هغه حد ته ندی رسیدلی چې تمه کیده. برعکس، AI په ثابت ډول ښه شوی. د ماشین زده کړې الګوریتمونه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او تولیدي ماډلونه په چټکۍ سره وده کوي، د دودیز ډیټا ساینس په دوړو کې پریږدي.

یوځل بیا ، د ډیټا ساینس پوهانو لوړ معاش تمه مسله پیچلې کوي . هغه شرکتونه چې ممکن یو وخت یې بې کفایتۍ زغملې وي اوس په دې پوهیدلي چې AI کولی شي د انساني کار سره تړلي د لوړ قیمت ټاګ پرته د ډیری ګران کار ځای ونیسي. د AI د مهمو دندو لکه تحلیل، وړاندوینې، او حتی پریزنټشن په ترسره کولو کې ډیر ماهر کیدو سره، د ډیټا ساینس لارښود طبیعت په زیاتیدونکي توګه بې ځایه کیږي. ډیری شرکتونه به پوه شي چې هغه څه چې د ډیټا ساینس پوهانو ټیم ته اړتیا درلوده اوس د AI ځواک لرونکي وسیلو لخوا په ډیر اغیزمن ډول اداره کیدی شي.

شفټ

حقیقت دا دی چې د ډیټا ساینس ، لکه څنګه چې په دودیز ډول تعریف شوی ، د ناڅرګندتیا په څنډه کې دی. د تولیدي AI په حیرانونکي نرخ کې پرمختګ سره ، د دوی په اوسني شکل کې د بشري معلوماتو ساینس پوهانو غوښتنه به احتمال کم شي . دا پدې معنی نه ده چې انسانان د معلوماتو لخوا پرمخ وړل شوي پریکړه کولو کې هیڅ رول نلري، مګر د کلاسیک "ډیټا ساینس پوه" رول ممکن ډیر ژر د تیر مفهوم وي. اوس هغه څه ته اړتیا ده چې د AI سره په همکارۍ کې ماهرین دي، د هغې وړتیاوې کاروي پداسې حال کې چې ستراتیژیک فکر او په لوړه کچه د پیچلو ستونزو حل کولو تمرکز کوي.

AI د تحلیلونو، بصیرتونو، یا پریکړه کولو پای نه دی - دا د دوی تکامل استازیتوب کوي . د ډیټا ساینس اوسنۍ ساحه که چیرې په مرحله کې وده ونه کړي نو د متروک کیدو خطر لري. AI دمخه په صنعتونو کې انقلاب رامینځته کوي ، او د ډیټا ساینس باید د دې څپې لخوا تطبیق یا له خطر سره مخ شي. په نهایت کې ، پوښتنه ممکن دا نه وي چې ایا AI به د ډیټا ساینس له مینځه ویسي مګر ایا د ډیټا ساینس کله هم په بشپړ ډول خپلو ژمنو ته رسیدلی.

یا شاید توپیر حتی مهم نه وي که موږ په پای کې د "ډیټا ساینس" هایپ څخه هاخوا حرکت وکړو او AI د راتلونکي منطقي پرمختګ په توګه ومومو.

زما په اړه: د 25+ کلن IT تجربه کار ډیټا، AI، د خطر مدیریت، ستراتیژي، او تعلیم سره یوځای کوي. د 4x هیکاتون ګټونکي او د ډیټا مدافع وکیل څخه ټولنیز اغیز. اوس مهال په فیلیپین کې د AI کاري ځواک کود پیل کولو لپاره کار کوي. زما په اړه نور معلومات دلته زده کړئ: https://docligot.com