要約:
- AIシステムの普及に伴い、データサイエンティストの需要は高まり続ける
- データサイエンティストはAIモデルを構築し、管理することに重要である
- AIモデルの使用と構築を考える際に、データサイエンティストのスキルは必ずしも必要ではない
- プロンプトエンジニアリングスキルの成長が重要であり、数学やプログラミングスキルよりもソフトスキルが重要である
- ファインチューニングやRAG（Retrieval-Augmented Generation）の開発には高度なスキルが必要であるが、データサイエンティストや機械学習エンジニアほどではない
- データエンジニアリングの重要性が増しており、AIプロジェクトにおいてデータエンジニアが最も重要な存在となる可能性がある
考察:
データサイエンティストのスキルは依然として重要であるが、AIの発展においてプロンプトエンジニアリングやデータエンジニアリングの重要性が増している。将来的には、データエンジニアがAIプロジェクトにおいて最も重要な役割を果たす可能性があると考えられる。AIの普及に伴い、ソフトスキルやデータ管理能力が重要視される傾向が強まっている。
元記事: https://www.forbes.com/sites/ronschmelzer/2024/07/05/are-data-scientists-still-key-to-ai/