(引用 近国:从excel 被发明前到现在，有一段时间， excel 极大的提升了工作效率。创造了不少需要excel 技能的岗位，也减少了很多人工计算的工作量和�...)那就要看政府啦你懂的。 [本文发送自华新iOS APP] [国王大道 (9-13 18:19, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]21楼
(引用 近国:从excel 被发明前到现在，有一段时间， excel 极大的提升了工作效率。创造了不少需要excel 技能的岗位，也减少了很多人工计算的工作量和�...)同意 [本文发送自华新手机Wap版] [icky (9-13 18:30, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]22楼
(引用 近国:从excel 被发明前到现在，有一段时间， excel 极大的提升了工作效率。创造了不少需要excel 技能的岗位，也减少了很多人工计算的工作量和�...)同意楼上以后的确可能是这样，但是也需要几个懂的人来看机器做的东西对不对
最怕是人以为机器总是对的，或者过度依赖机器
这个在Excel是没有的
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[icky (9-13 18:32, Long long ago)]
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只是工具大部分人知道AI的东西怎么用就行了，立足之本还是对每个行业的domain knowledge。 [本文发送自华新iOS APP] [迷途小书童 (9-13 18:49, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]24楼
(引用 迷途小书童:只是工具大部分人知道AI的东西怎么用就行了，立足之本还是对每个行业的domain knowledge。)domain knowledge也不一定干得过机器啊 [本文发送自华新手机Wap版] [icky (9-13 18:57, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]25楼
呵呵哒 excel能开车吗 [本文发送自华新iOS APP] [功夫熊猫 (9-13 19:04, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]26楼
(引用 icky:domain knowledge也不一定干得过机器啊)现在机器这么牛逼了？我咋不知道呢 [本文发送自华新iOS APP] [迷途小书童 (9-13 19:49, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]27楼
(引用 迷途小书童:现在机器这么牛逼了？我咋不知道呢)ML正在一个domain一个domain的搞啊下围棋的domain knowledge该多吧，也被搞了，而且搞出来人类理解不了的domain knowledge [本文发送自华新手机Wap版] [icky (9-13 23:08, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]28楼
做的人很多真正懂得人很少做的人很多，真正懂的人。会调参数，会推公式有很强的工程能力能够把解决方案落地的更加少。不要觉得跑个模型，整整数据就是Data Science，真正的Data science需要有处理百亿样本、千亿特征的能力，这些东西都不是简单的调包侠就能做的[孤独的矿工 (9-14 14:53, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]29楼
(引用 孤独的矿工:做的人很多真正懂得人很少做的人很多，真正懂的人。会调参数，会推公式有很强的工程能力能够把解决方案落地的更加少。不要觉得跑个模型，...)能有高水平的data analytics 能力的人的确很少但未来会不会把这些高水平的能力都封装在一些软件和服务里面，大部分人都只需要一些低水平的数据科学能力就可以从事工作了呢。excel 现在这么流行，也不见得所有的人都要懂 VBA吧。
类比一下：
高水平数据科学家： VBA experts
大路货数据科学使用者：Excel user
PS: 我的观点是：Data Science 这个东西肯定会火。但不一定所有data science从业者都能从中享受分红，甚至一些data science
从业者会被大潮背弃。而且和主流观念不一样的是：懂得越多反而可能危险。因为未来可能不需要这么多 高水平数据科学家，就像现在不需要这么多VBA experts 一样。
一家之言，欢迎讨论。
[近国 (9-14 16:29, Long long ago)]
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(引用 icky:ML正在一个domain一个domain的搞啊下围棋的domain knowledge该多吧，也被搞了，而且搞出来人类理解不了的domain knowledge)ML 最有趣的一点是：人觉得很难的任务，机器搞起来不一定难。但人觉得简单的任务，机器搞起来不一定简单。
预测在哪个domain ，机器能干过人类，甚至替代人类，就变成了一个很有意思的问题。您作为从业者，对这个问题有什么看法吗？[近国 (9-14 16:34, Long long ago)]
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(引用 近国:ML 最有趣的一点是：人觉得很难的任务，机器搞起来不一定难。但人觉得简单的任务，机器搞起来不一定简单。
预测在哪个domain ，机器能干...)我认为现阶段性的AI还只是做，而不会想machine learning还是task oriented, 现阶段的machine learning是machine completing a task, 而且可能比人类做得好。
而“想”是包含引申，归纳，构造等等，比方说小孩子辨识猫跟狗，肯定不像machine learning需要几千张图片，看几个就知道了。所以现在的AI还没办法做inductive learning，不过我觉得这样也很好，有创造性的东西还是应该留给人类做。
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[icky (9-14 23:59, Long long ago)]
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一种工具和一项技术没什么可比性 [本文发送自华新手机Wap版] [凶鼠 (9-15 0:17, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]33楼
你说这个说明你不动DataScience你用Excel来说Data Science，只能说明你不懂机器学习。[孤独的矿工 (9-15 13:43, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]34楼
(引用 孤独的矿工:你说这个说明你不动DataScience你用Excel来说Data Science，只能说明你不懂机器学习。)我的确不太懂Data Science,但不妨碍我按我的理解对这个领域进行一点小小的讨论。
如果觉得我水平差，不回我的帖子就行了。不用对我的知识水平做评估。如果想对我的观点进行驳斥，欢迎讨论。如果想人身攻击，欢迎离开。[近国 (9-16 11:17, Long long ago)]
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reai肯定是有泡沫的，但类比excel还是不合适的；
调包和调参的门栏还是比用excel高不少；搞系统和模型更是比vba难了几个量级；
不过搞数据清洗的肯定会淘汰不少，现在好多公司瞎给title，搞数据清洗的也能给data analysit甚至scientist这个才是容易给人一个ml/ds很简单的错觉
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[FinalWings (9-16 12:02, Long long ago)]
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把machine learning跟excel比太不恰当了给人的感觉好像都是做数据分析一样， 不过machine learning里面设计的东西多多了。 很可能是懂理论的工程能力不行， 工程能力可以的理论又不行， 两个都有的可能没有business sense。 不过以后data science说不定会变成咨询行业，分析问题和提出数据驱动的解决方案，然后有专门的工程团队来实施落地。[yueli (9-16 12:18, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]37楼
(引用 近国:我的确不太懂Data Science,但不妨碍我按我的理解对这个领域进行一点小小的讨论。 如果觉得我水平差，不回我的帖子就行了。不用对我的知�...)嗯有人总觉得别人不懂，你懂的。。。 [本文发送自华新手机Wap版] [icky (9-16 12:26, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]38楼
(引用 yueli:把machine learning跟excel比太不恰当了给人的感觉好像都是做数据分析一样， 不过machine learning里面设计的东西多多了。 很可能是懂理�...)你说的理论和工程指的是什么理论是数学，工程指调用各种library跟function? [本文发送自华新手机Wap版] [icky (9-16 12:27, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]39楼
(引用 icky:你说的理论和工程指的是什么理论是数学，工程指调用各种library跟function?)以后data science肯定不是单机模式的现在自己搞台电脑调个包， 跑跑参数好像就在搞machine learning了。真正到到解决实际问题的时候， 数据量大的时候估计很多人连高效地数据怎么处理都不知道了。工程能力不单指coding, 其他各种分布式系统之类的知识都包括了。 不过以后这两个role说不定会分开， 现在flag就有专门的理论和工程团队， 连国内bat也在赶上[yueli (9-16 12:36, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]40楼