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我在2025年如何使用AI代理作为数据科学家
以及为什么数据科学家必须在手动分析过时之前掌握AI代理。
来源:KDnuggets＃简介
＃作为数据科学家，我们在工作中戴了很多帽子，以至于通常感觉像多个职业。在一个工作日，我必须：
- 使用SQL和Pythonuse统计数据构建数据管道，以分析DataCommunate的建议，以监控产品性能并生成ReportsRun实验，以帮助公司决定是否启动产品
sql
python
这只是其中的一半。
成为数据科学家是令人兴奋的，因为它是技术中最通用的领域之一：您会接触到业务的许多不同方面，并且可以看到产品对日常用户的影响。
但是缺点？感觉就像您一直在追赶。
如果产品发布效果不佳，则需要弄清楚原因 - 您必须立即这样做。同时，如果利益相关者想了解启动功能A而不是功能B的影响，则您需要快速设计实验并以易于理解的方式向他们解释结果。
您的解释不能太技术，但是您也不能太模糊。您必须找到一个平衡解释性与分析性严谨性的中间立场。
在工作日结束时，有时感觉就像我刚参加马拉松比赛。只是为了醒来，第二天再做一次。因此，当我有机会使用AI自动化工作的一部分时，我会接受。
有时感觉就像我刚刚参加马拉松最近，我开始将AI代理纳入我的数据科学工作流程中。
这使我的工作效率更高，我可以用数据快得多回答业务问题。