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TDS 时事通讯：人工智能时代数据科学的快速转型
数据科学如何在几年内成为一门截然不同的学科（或多或少）TDS 新闻通讯：人工智能时代数据科学的快速转型首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学千万不要错过新一期的 The Variable，这是我们的每周通讯，其中包含编辑精选、深度剖析、社区新闻等的一流精选内容。变量
职业不会在一夜之间发生变化，你很少能指出某个时刻可以永远改变它们。此类复杂的流程会随着时间的推移而发生，并且需要积累无数新的习惯、工具和业务决策。
本周，我们重点介绍三篇关于数据科学现状的优秀文章。他们从不同的角度讨论这个话题，但他们都敏锐地意识到人工智能驱动的工作流程的不断普及，以及后者如何在几年的时间内使数据科学成为一门截然不同的学科（或多或少）。让我们深入探讨一下。
数据科学我如何使用 ChatGPT 获得下一个数据科学职位
除了算法和 Python 之外，求职可能是当今数据从业者最大的共同点。这是一个（有时令人恐惧）的新世界，角色定义的转变以及法学硕士在招聘渠道每一步的不断增加，使得充满压力的过程变得更加难以驾驭。 于冬的新文章建议是时候翻转脚本了，并展示了如何利用 ChatGPT 等工具来提高申请者的机会。
于冬过去是序言：对话式分析如何改变数据工作
Whitney Marks 就如何在她所看到的数据团队转型中蓬勃发展分享了清晰且可行的见解：他们不再仅仅是仪表板和模型构建者，他们未来的成功依赖于逐渐扮演人工智能经理的角色。
表格基础模型的兴起如何重塑数据科学
即使对于最先进的法学硕士来说，结构化数据仍然是一个挑战。正如 Pirmin Lemberger 所解释的那样，新的基础模型正在改变这一现状，并且可以使数据库和电子表格更容易被生成人工智能所消化。