Hat Data Science Zukunft?

TomSilles

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Hallo, ich studiere Wirtschaftsinformatik und überlege, mich in die Richtung Data Science, Data Analyse, Business Intelligence etc. zu spezialisieren.
Zur Zeit werden ja recht viele in diesem Fachbereich gesucht. Denkt ihr, dass diese Themen auch in 15-20 Jahren noch relevant sein werden?
Welche IT-Berufe, denkt ihr, haben gute Zukunftsaussichten?

Lg
 

feynman

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Ich kann mir nicht vorstellen, dass das Thema irgendwann nicht mehr relevant sein wird. Wie die Job-Aussichten sein werden hängt, wie sonst auch, aber von Angebot und Nachfrage bzw. eben den eigenen Fähigkeiten ab.
 

fandre

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Also wenn man dann irgendwann eine superschlaue KI hat, dann braucht man natürlich keine Data Science mehr ...

Ist vielleicht eher die Frage in welchen Bereichen gerade Expertise gefragt ist. Kann mir gut vorstellen, dass man thematisch einfach flexibel aufgestellt sein und über auch über den Tellerrand schauen können sollte.
 

_killy_

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Egal was du jetzt lernst - in 20 Jahren ist dein Wissen in der IT veraltet - was dennoch nicht heißt, dass es unnütz ist.
Alles rund um die Datenanalyse wird auch in Zukunft in irgend einer Form benötigt werden. Aus den Daten sollen ja Informationen gewonnen/abgeleitet werden und es braucht entsprechend Leute die das können.

Vor 15 Jahren war der Hype rund um BI - vor 10 Jahren Big Data, vor 5 Jahren Data Science und aktuell würde ich sagen liegt es bei Machine Learning.
Trotz das BI schon deutlich "älter" ist, werden dafür auch noch heute Leute gebraucht. Die Tools ändern sich ein bisschen im Laufe der Zeit.
 

ayngush

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Da es das Berufsbild des Dompteurs für wildgewordene KI-Systeme noch nicht gibt würde ich sagen: Zunächst ja.
 

Scythe1988

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Egal was du jetzt lernst - in 20 Jahren ist dein Wissen in der IT veraltet - was dennoch nicht heißt, dass es unnütz ist.
Alles rund um die Datenanalyse wird auch in Zukunft in irgend einer Form benötigt werden. Aus den Daten sollen ja Informationen gewonnen/abgeleitet werden und es braucht entsprechend Leute die das können.

Vor 15 Jahren war der Hype rund um BI - vor 10 Jahren Big Data, vor 5 Jahren Data Science und aktuell würde ich sagen liegt es bei Machine Learning.
Trotz das BI schon deutlich "älter" ist, werden dafür auch noch heute Leute gebraucht. Die Tools ändern sich ein bisschen im Laufe der Zeit.
Genau das. Gerade in der IT ist es auch völlig egal was in 20 Jahren ist, man muss sich sowieso weiterbilden und -entwickeln.
 

mambokurt

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Also wenn man dann irgendwann eine superschlaue KI hat, dann braucht man natürlich keine Data Science mehr ...
Das ist Quatsch. KI ist bestenfalls ein Werkzeug für uns, das ersetzt nicht das menschliche Hirn. Big Data, ML, KI, insert buzzword here, sind alles nur Funktionen auf Daten, das kann die Arbeit erleichtern aber nicht von selbst wissen wonach du suchst.

@Te: das hängt an dir, das braucht Kreativität, Initiative und ein bisschen Hirnschmalz, kann aber auch Spaß machen. Ist nicht der schlechteste Job (und nein, wir werden nicht durch KI ersetzt)
 

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Das ist Quatsch. KI ist bestenfalls ein Werkzeug für uns, das ersetzt nicht das menschliche Hirn. Big Data, ML, KI, insert buzzword here, sind alles nur Funktionen auf Daten, das kann die Arbeit erleichtern aber nicht von selbst wissen wonach du suchst.
Er schrieb ja von der Zukunft... dort könnte KI durchaus das menschliche Gehirn ersetzen.
Aber selbst dann ist es bestenfalls ein Werkzeug für uns (was soll es sonst sein?) - solange das nicht außer Kontrolle gerät ;)
(und nein, wir werden nicht durch KI ersetzt)
Woher hast du deine Glaskugel? hmm?
 

mambokurt

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Vor 15 Jahren war der Hype rund um BI - vor 10 Jahren Big Data, vor 5 Jahren Data Science und aktuell würde ich sagen liegt es bei Machine Learning.
Trotz das BI schon deutlich "älter" ist, werden dafür auch noch heute Leute gebraucht. Die Tools ändern sich ein bisschen im Laufe der Zeit.
Kannste mich jetzt dumm nennen aber Bi, Ml, Big Data -> alles nur Tools für Data Scientists! Ein Data Scientist ist blöd gesagt jemand der auswertet, was du genannt hast sind Tools dazu. (Mal davon ab dass Big Data das selbe wie Statistik ist ;))
Ergänzung ()

Er schrieb ja von der Zukunft... dort könnte KI durchaus das menschliche Gehirn ersetzen.
Aber selbst dann ist es bestenfalls ein Werkzeug für uns (was soll es sonst sein?) - solange das nicht außer Kontrolle gerät ;)

Woher hast du deine Glaskugel? hmm?
Weil ich weiß was so alles unter KI läuft, und nix davon wird uns ersetzen in absehbarer Zeit.
 

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_killy_

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Kannste mich jetzt dumm nennen aber Bi, Ml, Big Data -> alles nur Tools für Data Scientists! Ein Data Scientist ist blöd gesagt jemand der auswertet, was du genannt hast sind Tools dazu. (Mal davon ab dass Big Data das selbe wie Statistik ist ;))
Würde ich so nicht unterschreiben:

Business Intelligence
=> Slice & Dice sowie Drill Down in die Daten, hier sind z.B. Controller fleißige Nutzer von BI Systemen
=> Schwerpunkt ist ja, die vereinfachte Bereitstellung von Daten für die Fachabteilung, dass diese sich nicht mit bspw. SQL Statements abplagen muss

Big Data
=> für mich ein Technologie Begriff, für Systeme die extrem große Datenmengen abspeichern und verarbeiten können
=> somit eher ein Backend Thema, also DB Admins & Co.

Machine Learning
=> hier kommt der Data Scientist ins Spiel, der entsprechend Regeln aufsetzt, wonach die Maschine lernen soll
 

mambokurt

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Ich weiß auch was unter KI läuft, so what?


definiere absehbare Zeit - und nochmal: woher hast du die Glaskugel?

Absehbare Zeit: 30 Jahre.

Glaskugel: wir verwursten hier gerade Technik aus den 60ern und 70ern zu neuronalen Netzen und fühlen uns wie die Kings, und niemand versteht das alles so richtig, alle so 'ach ich hab da mal nach Bauchgefühl x Neuronen drauf geworfen, scheint zu gehen!'.

Mal davon ab dass wir bisher nichtmal ein Konzept für echte Ki haben, nichtmal forschungsseitig, dauert die Umsetzung an sich und bis das im Markt ankommt schon allein 15 Jahre. Meine Glaskugel ist Realismus.
Ergänzung ()

Würde ich so nicht unterschreiben:

Business Intelligence
=> Slice & Dice sowie Drill Down in die Daten, hier sind z.B. Controller fleißige Nutzer von BI Systemen
=> Schwerpunkt ist ja, die vereinfachte Bereitstellung von Daten für die Fachabteilung, dass diese sich nicht mit bspw. SQL Statements abplagen muss

Big Data
=> für mich ein Technologie Begriff, für Systeme die extrem große Datenmengen abspeichern und verarbeiten können
=> somit eher ein Backend Thema, also DB Admins & Co.

Machine Learning
=> hier kommt der Data Scientist ins Spiel, der entsprechend Regeln aufsetzt, wonach die Maschine lernen soll
Buzzwordbingo, aber durchgehend! BI ist eng mit DataWarehouse verknüpfelt, im Endeffekt nur Zusammenziehen von Daten die (werauchimmer) braucht um auszuwerten. Und dann da Auswertungen drauf fahren, ist data science auf eine engere Auswahl von Daten und mit engeren Fragen wenn man so will.

Big Data ist Statistik auf Daten. Big ist in dem Kontext Definitionssache...

Machine Learning sind lineare Funktionen auf Inputs angewandt, schlimmer noch: machine learning hängt beim Training vom Bauchgefühl ab.

Alles Säue die durchs Dorf getrieben wurden und alle eigentlich Buzzwords bzw Modeerscheinungen oder Tools (ML).
 
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mambokurt

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Was würde denn ein Konzept echter KI ausmachen?
Wenn ich wüsste was ein Konzept echter KI ausmacht hätten wir eins, haben wir aber nicht ;)
Ergänzung ()

Ironie scheint dir kein Begriff zu sein. Komm überhaupt mal von seinem hohen Ross herunter Mister Besserwisser. Der Thread kann auch gleich geschlossen werden, weil hier in Zukunft nurnoch die hohe Meinung des Herrn mambokurt zu KI verschüttet wird aber das eigentliche Thema nicht mehr behandelt wird.
Auf das Thema habe ich geantwortet, der Rest waren Gegenfragen und wenn du verlangst dass jemand aus dem Text Ironie rausliest liegt das Problem was mich angeht klar bei der Gegenstelle....


Edith: und das sag ich nicht um dich zu triggern sondern weil ich in deinem Post wirklich keine Ironie erkennen konnte, also nichts für ungut...
 
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ascer

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@mambokurt ich sehe nicht, wie das Offtopic sein sollte, da eine solche KI in der Tat die meisten derzeitigen Tätigkeiten im Bereich DataScience obsolet machen würde.

Abgesehen davon gibt es sehr wohl eine Definition dafür: AGI (Artificial General Intelligence).

Mir scheint, dass du hier bestenfalls mit Stammtisch-Evidenz argumentierst. Selbst die 30 Jahre als genannter Zeitraum: das ist einerseits weniger als ein typisches Berufsleben, also für diesen Thread hier durchaus immer noch relevant und andererseits so weit in der Zukunft, dass darüber niemand zuverlässige Aussagen treffen kann.

Hybris, würde ich meinen.

Noch vor 10-15 Jahren konnte sich niemand vorstellen, in absehbarer Zeit mehr als nur einfache, künstliche neuronale Netze zu erschaffen. Dann kamen GPUs und TPUs ins Spiel und schon ist es in fast jeder Branche vertreten.

Ob man bis 2050 eine AGI hat wird, wie so viele Errungenschaften, nur von der zündenden Idee irgendeines Theoretikers und der technischen Realisierung respektive Realisierbarkeit abhängen.
 
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