特别是Netology的翻译Elena Bornovolokova改编了美国分析师Tavish Srivastava 的文章，内容涉及自动化过程如何影响数据科学家。引言
自动化会影响所有领域的专业活动。 一方面，自动化有助于更有效地管理您的业务，另一方面，它会导致一组必需技能的不断变化。
与所需技能集不一致会导致失业。 我将通过两种情况说明这个想法。
方案1-体力劳动
您在2000年找到了一名招聘人员的工作，当时公司的大部分文件都是纸质文件。 您可以有效地对文档进行分类，按需找到它们，并且由于这些技能，您已成为最好的专家。
鉴于人员的选择和管理过程并没有随着时间的推移而发生很大变化，因此18年来，您一直没有掌握计算机技能。 但是，从2000年到2018年，工作方法发生了重大变化，现在，员工的所有文档都存储在云或私有服务器中。
结果，对您的技能的要求就不那么高了。 如果您没有开始提高自己的技能，那么您将很难找到工作。 请注意，您的技能不匹配不是由于招聘和人事管理流程的发展而发生的，而是由于您支持的业务流程的变化而发生的。
方案2-客户偏好
您担任播音员，还没有电视时在广播中阅读新闻。 您是一名优秀员工，了解时事。 但是在电视普及之后，广播就失去了普及。 雇主因为广播电台亏损而切断了您的联系。
有了这些技能，您将尝试获得电视新闻主播的工作，但是您需要使用肢体语言并克服对摄像机的恐惧。 有什么好消息吗？ 是的 您所在的环境中有一些人在电视上工作，您从他们那里学到了可以依靠的东西，并正在积极地工作。
请注意，在这种情况下，您的职业和行业都没有改变。 仅仅是客户开始喜欢您支持的业务中的替代产品或服务，这会使您的技能不适用于行业或已经过时。
我们从这些情况中学到了什么？
这些变化简化了企业管理，但同时又增加了工作所需技能的差异，从而导致某些行业的失业。
以下是改变行业专业技能的三个主要原因：
- 改变您的职业中使用的工具和技术；
- 您支持的业务风格的变化。
- 客户对您生产或推广的产品或服务的偏好的更改。
自动化和不断变化的业务部门正在裁员，但是某些行业会比其他行业受到自动化影响更大吗？
尽管没有人知道哪种职业自动化会或多或少地影响到事实，但以下结构将有助于从整体上理解这一想法。
当实例很少时，机器训练不足，并且不知道如何发挥创造力。 如果您的工作具有这两个特征，那么您就不必担心。 例如，开车是重复的过程，不需要创造性的方法。 因此，出租车司机有使其工作自动化的高风险。
数据科学家是否受到机器人的保护？
数据处理和分析方法的专家可以执行各种任务，从而帮助企业发展。 这些任务中的每一个都位于此图表上的不同位置。 下图反映了我对数据科学家执行的各种子任务的想法。 该比例可能因特定角色而异。
并非所有数据科学家工作组件都具有10年保修。 进入机器人之下取决于难以自动化的工作量以及您的特定角色。2010年，数据处理和分析方法专家的主要技能是逻辑和线性回归知识以及SAS base和MS Excel知识。 如果我们在不提高技术和使用新工具的技能的情况下将这位专家调任至2018年，他将很难找到专业。 尽管数据科学将长期存在，但专家的角色和职责将发生变化。 无法学习它们的专业人员将面临严重的职业发展挑战。
进入数据科学领域的年轻人具有必要的技能，因此短期内不会存在专业差异的问题。 但是随着领域的发展，专家的年龄会增加，技术也会发生变化，因此您需要在完成日常任务的过程中提高自己的技能。
从长远来看，如何保持生产力和对数据科学的需求？
我向数据处理和分析专业人员提出四点建议，以保护他们的职业未来：
- 了解最新，最出色的工具和技术。
- 分析行业变化及其对您工作的影响。
- 始终考虑您的企业创造的增值。
- 掌握超越您的其他行业的最新动态。
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