Комментарии 2
Постараюсь сэкономить деньги и время новичкам которые хотят "вкатиться" в эту сферу и понять как тут все будет развиваться. Статья не очень отвечает на этот вопрос. Поделюсь своим видением.
Все кто уже хотел внедрили базовые ML-модели. Потребность в новичках которые бы могли решать простые задачи аля Kaggle-стайл минимальна и расти не будет.
Будут нужны DS с сильно техническим бэкграундом для оптимизации. Скорее разработчики чем те DS к которым мы привыкли.
Будут нужны MLE и MlOps. Тут профиль ближе к Devops-специалистам со специфическими знаниями.
Будут DS специалисты с крепким математическим бекграундом и пониманием что твориться внутри модели и почему так работают алгоритмы.
Резюме:
Если вы любите разработку или технику или математику или анализ данных то сфера хороша.
Для всех остальных будет сложно
Чтобы понять для вас это или нет можно потратить часов 30-50 на какой-нибудь бесплатный курс по ML. Они есть на ods.ai, Stepik, Kaggle, Coursera
Рынок труда и перспективы карьеры в Data Science в 2024 году