Men yaqinda kiberxavfsizlik uchun ma'lumotlar fanidan foydalanish bo'yicha dars o'tkazdim, bunda paketlarni yozib olish ma'lumotlarini tahlil qilish - biroz texnik va an'anaviy quruq mavzu. Men baham ko'rgan yondashuv moliyaviy institutlarda kiberxavfsizlik bo'yicha tajribamdan kelib chiqqan bo'lib, tadqiqot ma'lumotlarini tahlil qilish, jurnal ma'lumotlarini oldindan qayta ishlash va o'zgartirish, klasterlash va grafik tarmoq tahlili kombinatsiyasi orqali anomaliyalarni aniqlash kabi asosiy bosqichlarni qamrab oldi. Ajablanarli tomoni shundaki, men ushbu sessiyaga tayyorgarlik ko'rgan vaqtim - odatda sarmoya kiritganimning bir qismi. AI jarayonni soddalashtirishda muhim rol o'ynadi. Men Kloddan kodlash, konturni ishlab chiqish va hatto slaydlarni yaratishda yordam berish uchun foydalanardim. Umuman olganda, butun kurs 48 soat ichida tayyor bo'ldi. Sessiya qiziqarli bo'lib chiqdi. Ishtirokchilar, birinchi navbatda, odatda kodlamaydigan CISOlar, AI yordami bilan tayyorlangan mashqlarni intuitiv va amaliy deb topishdi. Mening maqsadim ularni to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlar va kodlar bilan ishlashga jalb qilish edi. Ular, ayniqsa, zamonaviy kibertahdid kuzatuvi va SIEM platformalari odatda nimalarni avtomatlashtirishini qo‘lda o‘rganish imkoniyatini yuqori baholadilar va “qopqoq ostida” sodir bo‘layotgan jarayonlar haqida tushunchaga ega bo‘lishdi. Sinfdan mening asosiy xulosam hayratlanarli darajada qarama-qarshi edi: . Bu nuqtai nazar erta yoki o'z vaqtidan oldinroq bo'lib tuyulishi mumkin, ammo bu muhokamani talab qiladigan istiqboldir. ma'lumotlar fani, biz bilganimizdek, oxir-oqibat AI bilan almashtiriladi Ogohlantirish: bularning ba'zilari odamlarni qo'zg'atishi mumkin. Jinsiylik - bu yuk O'n yildan ko'proq vaqt davomida ma'lumot fani "XXI asrning eng seksual ishi" sifatida nishonlanadi. Shunga qaramay, sun'iy intellekt jadal rivojlanib borar ekan, sohaning asosiy muammolarini e'tibordan chetda qoldirish qiyinroq ekanligi ayon bo'lmoqda. Kuchli generativ sun'iy intellektning paydo bo'lishi, o'tmishda e'tirof etilganidan ko'ra ancha aniqroq aniqlangan va haddan tashqari oshirilgan bo'lishi mumkin bo'lgan intizom uchun burilish nuqtasi bo'lishi mumkin. O'z mohiyatiga ko'ra, ma'lumotlar fani kompyuter fanlari, statistika va ishbilarmonlik qobiliyatini o'zida mujassam etgan bo'lib, tashkilotlarga katta hajmdagi ma'lumotlardan amaliy tushunchalarni va'da qiladi. Ushbu ko'nikmalar to'plami ma'lumotlarga asoslangan bugungi dunyoda shubhasiz qimmatlidir. Biroq, o'zining sayqallangan tasviri ostida maydon muhim muammolarga duch keladi. Ko'pincha ma'lumotlar fani deb ataladigan narsa ko'pincha bir-biri bilan bog'liq bo'lgan vazifalarning yamoq qismi bo'lib qoladi, ular har doim ham bir xilda to'g'ri kelmaydi va bu sohadagi ko'plab mutaxassislar intizom talab qiladigan to'liq kenglik va murakkablik bilan kurashadilar. Ma'lumotlarni tahlil qilish, modellashtirish va tushunishni yaratishga qodir bo'lgan sun'iy intellekt vositalarining ko'tarilishi ma'lumotlar fanining o'rni va kelajagiga qanday qarashimizni o'zgartirishga majbur qilishi mumkin. AI ma'lumotlar fanidagi ko'plab asosiy vazifalarni soddalashtirish va avtomatlashtirishda davom etar ekan, bu soha aqlli avtomatlashtirish davrida ma'lumot olimi bo'lish nimani anglatishini hisobga olishi mumkin. Yoriqlar Ko'pgina ma'lumotlar olimlari murakkab kodlash ko'nikmalari va raqamli vositalarga ega bo'lishiga qaramay, hayratlanarli darajada ish bilan shug'ullanishadi. Ma'lumotlarni tayyorlash, tozalash va tahlil qilish zerikarli, ko'p vaqt talab qiladigan takroriy va mexanik vazifalarni o'z ichiga oladi. Darhaqiqat, ma'lumotlar to'plamini tayyorlash uchun ma'lumotlar fanining katta qismi sarflanadi - bu ko'pincha hayajonli, kashfiyotga asoslangan fandan ko'ra ko'proq mashaqqatga o'xshaydi. Bu muammo, bu sohaga kirganlarning ko'pchiligi, eng yaxshisi, havaskorlar ekanligi bilan murakkablashadi. Python yoki R-da bir nechta onlayn kurslarni olgan bu "ma'lumotlar olimlari" ko'pincha . Ma'lumotlar fani shunchaki kodlash emas. Bu chuqur tahlil, kontekstni tushunish va texnik bo'lmagan auditoriyaga tushunchalarni taqdim etish qobiliyatini o'z ichiga oladi. Darhaqiqat, bu ko'proq tadqiqot ishi bo'lib, ijodkorlik va analitik fikrlash uyg'unligini talab qiladi, bu sohadagi ko'pchilik oddiygina ega emas. qo'lda ishlaydigan va xatolarga moyil bo'lgan rolning qiyinligiga tayyor emaslar Bundan tashqari, ko'plab ma'lumotlar olimlari o'zlarining unvonlari tufayli huquqini his qilishdi. Bunday munosabat kompaniyalarni, ayniqsa iqtisodiy samaradorlik muhim bo'lgan sohalarda o'chirib qo'yadi. Men bir paytlar ma'lumotlar bo'yicha olimlarni yollashga shoshilgan, ammo hozir qayta ko'rib chiqayotgan firmalarni uchratdim. Nega ko‘p vaqtini ma’lumotlarni tozalash bilan o‘tkazadigan odamga yuqori maosh to‘lash kerak, vaholanki, sun’iy intellekt buni tezroq, yaxshiroq va arzimas narxda qila oladi? yuqori maoshlar va foydali paketlarni kutish AI Kim? Men shaxsan sinf yozishni boshdan kechirganimdek, Generativ AI ma'lumotlar fani eng zaif bo'lgan sohalarda kuchli kuchga aylandi. Ma'lumotlarni tayyorlash, tozalash va hatto asosiy sifat tahlili kabi vazifalar - ma'lumot olimining ko'p vaqtini sarflaydigan harakatlar - endi . Eng yomoni (yoki turgan joyingizga qarab yaxshiroq) AI tezroq, aniqroq va inson xatosi yoki charchoqqa moyil emas. AI tizimlari tomonidan osongina avtomatlashtiriladi Ko'pgina ma'lumotlar olimlari uchun bu dahshatli bo'lishi mumkin. Axir, bu vazifalar ularning kundalik ishlarining asosiy qismini ifodalaydi. Masalan, ma'lumotlarni tozalash ko'p vaqt talab qiladi va xatolarga moyil bo'ladi, ammo AI endi buni bir necha marta bosish va deyarli mukammal aniqlik bilan amalga oshirishi mumkin. Ma'lumotlar bo'yicha olimlar ko'pincha bu g'iybat vazifalari haqida shikoyat qiladilar, ammo ular o'zlarining rollari uchun asosiy hisoblanadi. AI tizimlari takomillashgan sari, odamlarning bu ishlarni bajarishga bo'lgan ehtiyoji kamayadi. Ajablanarlisi yo'qki, sun'iy intellektga qarshi ovozli tanqidlarning aksariyati . Ular devordagi yozuvni ko'rib, ishlaridan qo'rqishadi. ma'lumotlar olimlarining o'zlaridan keladi Kichiklik Ma'lumotlar sohasidagi olimlar uchun vaziyatni yomonlashtirsak, so'nggi yillarda bu sohada sezilarli yutuqlarga erishilmadi. Mashhurligining meteorik o'sishiga qaramay, ma'lumotlar fani hali ham samarasizliklar, xatolar va bilan bog'liq. Bir paytlar murakkabroq vositalar va yaxshi tayyorgarlik sohani rivojlantiradi deb ishonishgan, ammo bu kutilgan darajada amalga oshmadi. Aksincha, AI doimiy ravishda yaxshilandi. Mashinada o‘rganish algoritmlari, tabiiy tilni qayta ishlash va generativ modellar tez rivojlanib, an’anaviy ma’lumotlar fanini changda qoldiradi. aniq nimaga olib kelishi kerakligi to'g'risida aniqlik yo'qligi Shunga qaramay, ma'lumotlar olimlarining yuqori ish haqi kutishlari . Bir paytlar samarasizlikka toqat qilgan kompaniyalar endi sun'iy intellekt inson mehnatiga bog'liq bo'lmagan qimmat ishlarning o'rnini bosa olishini anglab yetmoqda. AI tahlil, prognozlash va hattoki taqdimot kabi ko'proq mohir bo'lishi bilan, ma'lumotlar fanining qo'lda tabiati tobora keraksiz bo'lib bormoqda. Ko'pgina kompaniyalar ilgari ma'lumotlar bo'yicha olimlar guruhini talab qiladigan narsalarni endi sun'iy intellektga asoslangan vositalar yordamida yanada samaraliroq boshqarish mumkinligini tushunishadi. muammoni yanada kuchaytiradi asosiy vazifalarni bajarishda Shift Haqiqat shundaki, ma'lumotlar fani, an'anaviy tarzda ta'riflanganidek, eskirish yoqasida. Generativ sun'iy intellekt hayratlanarli tezlikda rivojlanishi bilan inson . Bu odamlarning ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishda roli yo'qligini anglatmaydi, ammo klassik "ma'lumotlar olimi" roli tez orada o'tmish tushunchasiga aylanishi mumkin. Hozirgi vaqtda strategik fikrlash va murakkab muammolarni yanada yuqori darajada hal qilishga e'tibor qaratgan holda sun'iy intellekt bilan hamkorlik qilish, uning imkoniyatlaridan foydalanish bo'yicha malakali mutaxassislar kerak. ma'lumotlari bo'yicha olimlarga bo'lgan talab ularning hozirgi shaklida kamayishi mumkin . Ma'lumotlar fanining hozirgi sohasi, agar u bosqichma-bosqich rivojlanmasa, eskirib qolish xavfi bor. AI allaqachon sohalarni inqilob qilmoqda va ma'lumotlar fani moslashishi kerak yoki bu to'lqin tomonidan bosib olinishi mumkin. Oxir oqibat, savol sun'iy intellekt ma'lumotlar fanini yo'q qiladimi yoki yo'qmi emas, balki ma'lumotlar fani o'z va'dalarini to'liq bajaradimi yoki yo'qmi degan savol tug'ilishi mumkin. Sun'iy intellekt analitika, tushunchalar yoki qaror qabul qilishning oxiri emas - bu ularning evolyutsiyasini ifodalaydi Yoki, agar biz nihoyat “ma’lumotlar ilmi” shov-shuvidan chetga chiqsak va AIni keyingi mantiqiy rivojlanish sifatida qabul qilsak, farq muhim emas. Men haqimda: ma'lumotlar, AI, risklarni boshqarish, strategiya va ta'limni birlashtirgan 25+ yillik IT faxriysi. 4x hackathon g'olibi va ma'lumotlar himoyachisining ijtimoiy ta'siri. Hozirda Filippinda AI ishchi kuchini ishga tushirish ustida ishlamoqda. Men haqimda koʻproq maʼlumot oling: https://docligot.com
