AI вече може да напише SQL заявка, да предложи Python код, да помогне при анализа на данни и дори да създаде първа версия на отчет по описание с обикновени думи. Логично е да се запитаме: какво означава това за хората, които работят с данни?
Накратко: AI не премахва Data професиите, но променя работата в тях. Част от техническите и повтаряемите задачи стават по-лесни за автоматизиране. В същото време все по-важни стават уменията да разбираме данните и бизнес контекста, да задаваме правилните въпроси и да проверяваме дали резултатът, който AI ни дава, действително е верен.
Променят се и самите Data екипи. Наред с познатите роли като Data Analyst, BI Analyst, Data Engineer и Data Scientist все по-често срещаме Analytics Engineers и специалисти, които се занимават с управлението, качеството и използването на данните като бизнес ресурс.
За да разберем защо, нека погледнем как един реален бизнес проблем преминава през Data екипа.
Страница 1 от 5
Слушайте подкаста тук! Как хора извън IT сферата и без технически опит могат да се преквалифицират? Какво трябва да предприемеш, за да се преквалифицираш в IT? Как да разберете дал...
В началото на месец февруари Skillo получи статут на Център за професионално обучение Център за професионално обучение Skillo към Skillo ООД притежава лиценз от Националната Агенци...
Включете се в дарителската кампания на Skillo в подкрепа на “Скритите таланти на България” Днес ще ви разкажем за една благородна инициатива, която ние в Skillo подкрепяме и припоз...
AI вече може да напише SQL заявка, да предложи Python код, да помогне при анализа на данни и дори да създаде първа версия на отчет по описание с обикновени думи. Логично е да се за...
QA специалистът гарантира, че софтуерът е стабилен, надежден и отговаря на бизнес изискванията още от етапа на планиране. Той мисли в перспектива, идентифицира рискове, валидира фу...