Сегодня на важный вопрос:
🗣Зачем учиться аналитике, если есть ChatGPT и другие аналогичные модели, которые могут написать какой угодно код на любом языке программирования?
Отвечает Тимур Исламгулов, автор и наставник курса Аналитик данных с нуля:
На первый взгляд кажется, что достаточно уметь сформулировать запрос - и готово. Но аналитика никогда не сводилась к набору строк в Python или SQL.
Код - это только инструмент.
Он выполняет команды, автоматизирует расчеты, строит модели. Однако сам по себе он не определяет, какую задачу вообще стоит решать и почему именно так.
Аналитик работает не с синтаксисом, а с неопределенностью, то есть он формулирует гипотезы, проверяет их, замечает странности в данных, задает неудобные вопросы бизнесу. Машина может выдать регрессию, но не спросит, достаточно ли наблюдений и имеет ли результат практический смысл. Она не несет никакой ответственности за выводы.
Есть еще важный момент - интерпретация. Даже идеально рассчитанная модель не говорит, что делать дальше. Нужно понять, какие факторы действительно влияют на показатель, какие из них управляемы, а какие - просто статистический шум. Нужно объяснить это руководителю без формул, на языке рисков и последствий.
ИИ меняет профессию, но не отменяет ее. Рутинные операции становятся быстрее, проверка гипотез - удобнее, черновики кода появляются за секунды.
Однако именно поэтому возрастает роль человека, который понимает статистику глубже, чем интерфейс библиотеки, и способен критически оценить результат. В конечном счете выигрывает тот, кто умеет думать, сомневаться и принимать решения. А этому за вас ни одна модель не научится.
А вы юзаете ИИ? Как он повлиял на вашу работу? 😉
🔴Вводные уроки по аналитике данных с Тимуром Исламгуловым
Читать в VK
Читать в Max
#спросиуспикераMerion