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2026 年的数据科学：还值得吗？
10年AI工程师的真实观点2026年的后数据科学：还值得吗？首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学关于在 2026 年转向数据科学？
如果答案是“是”，那么这篇文章适合您。
我是萨布丽娜。过去 10 年里，我一直在欧洲的人工智能领域工作——从大公司、初创公司到研究实验室。如果今天让我重新开始，老实说我仍然会选择这个领域。为什么？
出于与我们许多人来到这里的相同原因：智力挑战、您可以产生的影响、对数学和代码的热爱以及解决现实生活问题的可能性。
但展望 2026 年……还值得吗？
如果你浏览 LinkedIn，你会看到两个团队在争斗：一个团队说“数据科学已死”，另一个团队说由于人工智能趋势，数据科学正在增长。
当我环顾四周时，我个人认为我们总是需要计算技能。我们永远需要能够理解数据并帮助做出决策的人。数字一直无处不在，为什么它们会在 2026 年消失？
然而，市场已经发生了变化。现在要进行导航，您需要良好的指导和清晰的信息。在本文中，我将分享我自己在研究和行业工作以及过去几年指导 200 多名数据科学家的经验。
那么现在市场发生了什么？
我会诚实地告诉你，不会向你推销任何关于它的梦想。我们的目标不是引入偏见，而是为你提供足够的信息来做出你自己的决定。
数据科学工作类别是否比以往更广泛？
初级数据科学家最大的错误之一是认为数据科学是一项单一的工作。
2026 年，数据科学是一个庞大的角色家族。在编写一行代码之前，您需要了解适合的位置。
人们对人工智能着迷：ChatGPT 如何说话，Neuralink 如何刺激大脑，以及算法如何影响健康和安全。但说实话：并非所有有抱负的数据科学家都会构建这些类型的项目。
如果你看一下描述，他们会要求：