谁将执行99％的数据科学？数据科学家和技术工程师David Kriesel预测，在10年内，我们将成为约20％的数据科学家。将会有更多的数据科学，其中大部分将由通过他们的工作学习数据分析基础知识的普通员工执行，而不是通过正式的数据科学培训。
“我们不想在公司中建立数据科学孤岛。我们需要在现场，每个团队中都有一些人对数据科学有所了解，“大卫以他的Spiegel Mining数据分析项目而闻名。
这是否意味着数据科学家的工作将变得过时？没有。在这个视频中他解释说，繁重而复杂的分析仍需要专家。
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向任何认定为数据科学家或未来数据科学家的人发出警告：不要留在“一个孤独地工作在[你的]数据管道上，一些数据科学家确实这样做......但总是会自己去[自己]对于那些产生数据的人，“大卫说。
更多关于Analytically Speaking的采访。
在10年内，将会发生更多的数据科学，其中大部分将由正常员工执行，他们通过他们的工作学习了数据分析的基础知识。
JMP博客谁将执行99％的数据科学？数据科学家和技术工程师David Kriesel预测，在10年内，我们将成为约20％的数据科学家。将会有更多的数据科学，其中大部分将由通过他们的工作学习数据分析基础知识的普通员工执行，而不是通过正式的数据科学培训。
“我们不想在公司中建立数据科学孤岛。我们需要在现场，每个团队中都有一些人对数据科学有所了解，“大卫以他的Spiegel Mining数据分析项目而闻名。
这是否意味着数据科学家的工作将变得过时？没有。在这个视频中他解释说，繁重而复杂的分析仍需要专家。
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向任何认定为数据科学家或未来数据科学家的人发出警告：不要留在“一个孤独地工作在[你的]数据管道上，一些数据科学家确实这样做......但总是会自己去[自己]对于那些产生数据的人，“大卫说。
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10年后，将会有更多的数据科学，其中大部分将由正常员工执行，他们通过他们的工作学习了数据分析的基础知识。
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