Схема успешного развития data-scientist специалиста в 2019 году
Подготовили для вас Roadmap. Приведенная схема развития data-scientist пригодится как начинающему, так и опытному специалисту.
Путь развития data-scientist
Революционный прогресс во всех сферах, в том числе Deep Learning (DL) и Data Science движется поэтапно. Давайте рассмотрим основные проблемы развития и прогнозы, ожидающие инженеров и всю отрасль в 2019 году.
- Замедление развития DL и его хардварной составляющей. Новые технологии должны быть выполнены с использованием наноинтенциональности, пришедшей из биологии.
- Неконтролируемое обучение (UL) не оправдает возложенных надежд. Все ожидали, что применение UL будет большим шагом вперед. Это дало бы возможность использовать данные без участия человека.
- Мета-обучение будет использоваться только для научных исследований. Такой тип обучения пока остается малоизученным и ложится на плечи исследователей-любителей.
- Найдется применение и генеративному вычислительному моделированию. Прогресс в этой области окажет серьезное влияние на развитие науки.
- Использование гибридных моделей в прогнозировании. Индустриализация DL наступит в ходе симбиоза моделей, созданных человеком и DL моделей.
- Появление дополнительных методов, используемых в имитационном обучении.
- Интеграция DL в исследование и работу с дизайном (AlphaGo, Adobe, AutoDesk). DL позволяет создавать инструменты, способные обрабатывать более мелкие детали, а также обладающие возможностью быстрого принятия решений.
- Отказ от сквозного тестирования и акцент на развивающем обучении.
- Больше дополнений и инноваций в NLP.
- Выход на "ринг" кибернетики и системного мышления. Камнем преткновения является инженер, не способный угнаться за темпом прогресса.
Глубокое обучение продолжает развиваться с головокружительной скоростью, и останавливаться не собирается. Неизбежен переход в промышленные приложения. Общая проблема специалистов в data-science – слабое владение DL/ML и неспособность создать целостные решения существующих актуальных проблем. А ведь инструменты и методы, доступные для глубокого обучения, применимы как в науке, так и в коммерции.