¿Los estadísticos y los expertos en big data serán reemplazados por computadoras?

Es difícil responder si los expertos en Big Data y los estadísticos serán completamente equipados por computadoras. Sin embargo, hay logros notables en el campo de la analítica en los que las empresas involucradas en soluciones analíticas se concentran en empoderar a los usuarios comerciales reales.

Un concepto como Advanced Data Discovery permite al usuario aprovechar el análisis avanzado y ayuda a la organización a crear Citizen Data Scientists.

Advanced Data Discovery permite a los usuarios comerciales preparar y analizar datos de forma rápida y sencilla, y visualizar y explorar datos, anotar y resaltar datos y compartir datos con otros. Los usuarios de negocios pueden usar el Descubrimiento avanzado de datos para identificar las ‘pepitas’ importantes, ocultas en los datos tradicionales, y para conectar los puntos, encontrar excepciones, identificar patrones y tendencias y predecir mejor los resultados.

Y, la mejor parte es que un usuario de negocios con habilidades promedio puede hacer todo esto sin habilidades especializadas, conocimiento de análisis estadístico o soporte de TI o científicos de datos profesionales.

Los expertos en Data Scientist y Big Data trabajarán en otros problemas.

En la medida en que se centran en el análisis sobre la síntesis … es inevitable.

Las computadoras, hoy, no pueden sintetizar o crear analogías útiles. Y aunque la lógica difusa y el reconocimiento de patrones visuales han recorrido un largo camino … los humanos aún son mejores y más rápidos.

Una computadora puede ganar en ajedrez y / o en Go-go, como lo han demostrado noticias recientes y emocionantes. Pero, ¿puede una computadora definir un juego tan complejo como el ajedrez y / o Go-go, mientras disfruta del juego? La IA funciona realmente bien una vez que el problema y los datos se han definido en la computadora, pero ¿quién estará allí para definir el Juego y / o el problema? Argumentaría que reemplazar suena mal, mientras que mejorar / mejorar suena más en línea con lo que va a suceder (y ya está sucediendo).

Además, siempre habrá oportunidades para crear nuevos algoritmos de IA que harán que las computadoras sean aún más “inteligentes”. ¿Las computadoras podrán crear sus propios algoritmos? Hasta ahora, lo más cercano que he visto a esto es la IA mezclada con algoritmos genéticos (es decir, evolución algorítmica), pero en mi opinión todavía estamos muy lejos de no necesitar humanos para crear el marco algorítmico y la abstracción bajo la cual opera la IA. Además, parece que la mayoría de los métodos de IA exitosos se inspiran en la naturaleza, por lo que vigilar la biotecnología y nuestra comprensión de la naturaleza (neurociencia / genética) sería una buena manera de crear nuevas abstracciones algorítmicas para la IA.

Según un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Oxford y Deloitte, la probabilidad de automatización es del 15% durante los siguientes 20 años en el Reino Unido. (Actuario, economista o estadístico)
¿Un robot tomará tu trabajo? – Noticias de la BBC
En mi opinión, al igual que otros trabajos en la historia, los estadísticos o los científicos de datos serán reemplazados por computadoras.
Creo que pueden aprender a hacer preguntas. (Piense en las preguntas acumuladas en Internet. La inteligencia de la computadora usaría esa base de datos para conocer las preguntas que deberían formularse)
Pueden hacer muchas más preguntas que nosotros y pueden probar métodos ilimitados para resolver problemas.

Las computadoras son excelentes para recopilar cantidades asombrosas de información, pero siempre se necesitarán humanos para darles sentido a esas estadísticas. A los humanos se les ocurre la pregunta correcta, usan una computadora para calcular una respuesta y luego encuentran el significado de la respuesta.

Los expertos en Big Data pueden ser reemplazados por computadoras.

No creo que los estadísticos sean reemplazados a menos que dejes de considerar a los estadísticos como científicos de datos.
Como podemos ver claramente, el lenguaje de programación básico para el analista de Big Data es Python, R y Java. Hay muchas funciones predefinidas que se pueden aplicar fácilmente a casi todos los escenarios básicos.
Es un proceso en evolución y puede haber un punto en el que no habrá ningún requisito para un Científico de Datos.

Los estadísticos siempre han sido insustituibles durante siglos. Siempre hay nuevos escenarios, nuevos desafíos para los cuales el trabajo de los estadísticos será inevitable.
Sin embargo, el requisito para un experto en Big Data verá una caída durante 2020 o más tarde. Pero siempre hay nuevos desafíos que pueden mantenerlos ocupados pero no a la escala actual.

Mi punto es que el papel de un Estadístico aplicado y teórico nunca puede ser reemplazado por computadoras.

Las computadoras (cuando se programan correctamente) son muy buenas para proporcionar respuestas a las preguntas. Los buenos analistas hacen mejores preguntas.

Un buen científico de datos no solo hace mejores preguntas, sino que descubre nuevas formas de obtener más datos que permitan encontrar las respuestas.

Todavía necesitarán computadoras.

Sí, eventualmente, pero no en el corto plazo.

Todo trabajo realizado por personas, si se entiende lo suficientemente bien, puede ser reemplazado por un algoritmo. Las estadísticas y los grandes datos no son diferentes. Lo único sobre las personas que no pueden ser reemplazadas es la intuición, y la única razón por la que lo llamamos intuición es que todavía no lo entendemos totalmente. Pero si puede formalizarlo, puede automatizarlo.

Dicho esto, mi sensación es que el nivel actual de IA aún no está listo para reemplazar a las personas de análisis de datos todavía. Por lo menos, aún no es rentable.

Sería algo muy difícil de hacer.

Los buenos estadísticos pasan mucho tiempo resolviendo el problema. Eso es algo en lo que las computadoras tienden a ser malas. Dos citas:

“Si tuviera seis horas para cortar un árbol, pasaría cuatro de ellos afilando mi hacha” – Abraham Lincoln

“Las computadoras son inútiles, solo dan respuestas” – Pablo Picasso

Muchas preguntas geniales aquí y serán cuidadosamente para agregar algo, en lugar de repetir. No me gusta la suposición de que solo el hombre o la máquina pueden tener relevancia: el mejor método es combinar ambos.

El aprendizaje automático y otros métodos para derivar recomendaciones y conclusiones basadas en conjuntos de datos son invaluables, no se equivoquen, pero no pueden crear por sí mismos. No pueden crear nuevas hipótesis, no pueden ver las preguntas humanas detrás de los conjuntos de datos o adivinar nuestras intenciones. Las máquinas nunca nos reemplazarán, al menos hasta que puedan ver los problemas desde el punto de vista humano y hacer las preguntas que un humano haría.

Sin embargo, proporcionarán más y más valor, en un punto que posiblemente se vuelva irremplazable en términos de análisis y procesamiento de datos a gran escala.

No soy estadístico pero estudié estadística en mi escuela de pregrado y posgrado. De las respuestas anteriores, parece que la computadora o la IA reemplazarán algunas funciones de lo que hacen las estadísticas. Y también algunas personas creen que la computadora o la IA son, en última instancia, herramientas del ser humano. Sin embargo, ¿los estadísticos desempeñan papeles principales en el análisis de datos? porque, según tengo entendido, solo están terminando tareas asignadas por sus supervisores o compañeros de trabajo. Entonces la ocupación, el estadístico, finalmente será reemplazada por IA.

Por favor corrígeme si estoy preocupado!

Sí, para ciertas aplicaciones y casos de uso. Después de lo cual, estos estadísticos y científicos de big data pasarán a trabajar en otros problemas y casos de uso. Eso es progreso.

Los estadísticos nunca pueden ser reemplazados por computadoras. Período.
F
Los buenos estadísticos proporcionan información y significado a los datos. Mire algunas de las respuestas proporcionadas por ellos en Quora. Es perspicaz y ayuda a las personas a comprender el conocimiento. Aunque desearía que no fuera cierto a veces. 😛