Umělá inteligence dnes zvládne napsat kód, navrhnout model nebo během chvíle projít miliony záznamů. Znamená to konec datových vědců? Právě naopak. AI přebírá rutinní úkoly, zatímco role datových vědců se posouvá k interpretaci výsledků a řešení složitých problémů. Podívejte se, jak AI tuto profesi mění.
Představte si internetový obchod, který každý den navštíví stovky tisíc zákazníků. Každé kliknutí na produkt, každé vyhledávání, každá objednávka nebo opuštěný košík vytváří další data. Za jediný den mohou vzniknout miliony nových záznamů. Samy o sobě ale žádnou hodnotu nemají. Tu získají až ve chvíli, kdy z nich někdo dokáže odhalit souvislosti a proměnit je v rozhodnutí, která firmě pomohou lépe prodávat, plánovat výrobu nebo předvídat chování zákazníků.
Právě to je práce datového vědce.
Datová věda dnes patří mezi nejrychleji rostoucí obory. Není divu. Podle odhadů vzniká každý den na světě více než 402 milionů terabajtů dat a jejich objem dál exponenciálně roste. Firmy proto stále častěji hledají odborníky, kteří umí data zpracovat, vytvářet modely strojového učení a nacházet odpovědi na otázky, které by člověk pouhým pohledem do tabulky nikdy neodhalil.
S nástupem umělé inteligence se ale objevuje otázka, kterou si pokládá řada lidí zvažujících kariéru v IT: Má vůbec smysl učit se data science, když AI zvládne analyzovat data během několika vteřin?
Krátká odpověď zní: ano. Delší odpověď je ale mnohem zajímavější.
Umělá inteligence sice zvládne výrazně urychlit řadu rutinních úkolů, sama ale nerozumí tomu, jaký problém má řešit, která data jsou důležitá ani jestli jsou její závěry správné. Právě proto se role datového vědce nemění směrem k menší důležitosti. Naopak. Díky AI se může více soustředit na to, co vytváří skutečnou hodnotu – navrhování řešení, ověřování hypotéz a interpretaci výsledků.
Pojďme se podívat, jak dnes ve kterých činnostech datovým vědcům AI pomáhá nejvíce.
Jak vypadá pracovní den datového vědce v době AI?
1. Nejprve je potřeba získat a připravit data
Každý projekt v oblasti Data Science začíná stejně – daty. Než může datový vědec začít vytvářet model strojového učení nebo hledat odpovědi na obchodní otázky, musí nejprve získat data z různých zdrojů. Mohou pocházet z firemních databází, CRM systémů, webových aplikací, senzorů ve výrobě nebo třeba z veřejně dostupných datasetů.
Jenže málokdy jsou připravená k okamžitému použití. Často obsahují duplicity, chybějící hodnoty nebo nekonzistentní formáty. Právě jejich vyčištění a sjednocení bývá jednou z časově nejnáročnějších částí celého projektu.
Tady dnes přichází ke slovu umělá inteligence. Nástroje jako ChatGPT, Claude nebo Jupyter AI dokážou pomoci s tvorbou SQL dotazů, vysvětlit složitější části kódu nebo navrhnout způsoby, jak data efektivně vyčistit a připravit pro další práci.
To ale neznamená, že práci převezmou. Datový vědec stále rozhoduje, která data jsou pro daný problém relevantní, jak s nimi pracovat a jestli jsou dostatečně kvalitní pro vytvoření spolehlivého modelu.
2. V datech je potřeba objevit příběh
Jakmile jsou data připravená, přichází část práce, která dělá z Data Science skutečně zajímavý obor: hledání souvislostí.
Proč zákazníci odcházejí právě po třetím nákupu? Co ovlivňuje poruchovost strojů? Jaké faktory mají největší vliv na úspěšnost marketingové kampaně? Nebo které transakce mohou být podvodné?
Právě tady dokáže AI výrazně zjednodušit práci. Během několika minut projde miliony záznamů, upozorní na neobvyklé vzorce nebo navrhne proměnné, které by stálo za to dále analyzovat. Platformy využívající AutoML nebo například DataRobot navíc dokážou rychle porovnat různé přístupy a doporučit modely, které stojí za otestování.
Ani v této fázi ale AI nenahrazuje odborníka. Souvislost totiž ještě neznamená příčinu. Datový vědec musí posoudit, zda objevený vztah skutečně dává smysl, nebo jde pouze o statistickou náhodu. Právě kritické myšlení a znalost kontextu jsou důvodem, proč zůstává lidská odbornost nenahraditelná.
3. Model strojového učení nevznikne stisknutím tlačítka
Když datový vědec porozumí datům a objeví zajímavé souvislosti, přichází další krok – návrh modelu strojového učení. Právě tady si mnoho lidí představuje, že umělá inteligence udělá všechnu práci za ně. Ve skutečnosti je ale situace mnohem složitější.
Každý model je potřeba navrhnout, natrénovat, otestovat a porovnat s dalšími variantami. Datový vědec rozhoduje, jaký algoritmus použít, které proměnné budou mít na výsledek největší vliv nebo jak poznat, že model není přetrénovaný a bude dobře fungovat i na nových datech.
AI dnes celý tento proces výrazně urychluje. Například GitHub Copilot pomáhá s psaním Python kódu, ChatGPT nebo Claude dokážou vysvětlit složitější části algoritmů nebo navrhnout alternativní postup a nástroje využívající AutoML během krátké chvíle otestují desítky různých modelů a jejich parametrů.
Výsledkem není, že by AI datového vědce nahradila. Výsledkem je, že může mnohem rychleji experimentovat a více času věnovat hledání nejlepšího řešení.
Zkušenost z praxe: AI je pomocník, ne autopilot
Lektoři Coders Lab pozorují, že studenti dnes díky AI postupují při programování rychleji než před několika lety. Méně času tráví hledáním syntaktických chyb nebo psaním opakujícího se kódu a více prostoru mají na pochopení principů strojového učení.
Zároveň ale velmi rychle zjišťují, že slepě důvěřovat výstupům AI nestačí. Model může mít skvělé výsledky na trénovacích datech, ale v praxi selhávat. AI může doporučit algoritmus, který se pro daný problém vůbec nehodí, nebo navrhnout řešení, které na první pohled vypadá správně, ale při hlubší kontrole neobstojí.
Právě proto se studenti během výuky neučí jen používat AI nástroje. Učí se především rozumět tomu, proč model funguje, kdy jeho výsledkům věřit a jak ověřit, že řešení obstojí i v reálném provozu.
Chcete se naučit vytvářet a správně vyhodnocovat modely strojového učení?
Zjistit víc o kurzu Data Scientist
4. Data mají hodnotu teprve ve chvíli, kdy jim lidé porozumí
Vytvořením modelu práce datového vědce nekončí. Možná naopak začíná její nejdůležitější část. I ten nejpřesnější model je totiž k ničemu, pokud jeho výsledkům nikdo nerozumí nebo je neumí využít při rozhodování. Datový vědec proto musí své závěry převést do podoby, které porozumí kolegové z marketingu, výroby, financí nebo vedení firmy.
Také tady dnes pomáhá AI. Dokáže připravit první návrh reportu, shrnout výsledky analýzy, vytvořit dokumentaci nebo pomoci s vizualizací dat. Rutinní práce tak ubývá a datový vědec má více prostoru vysvětlit, co výsledky skutečně znamenají a jaká rozhodnutí z nich mohou vyplynout.
Právě schopnost propojit technické znalosti s obchodním nebo praktickým kontextem je jedním z důvodů, proč jsou odborníci na Data Science dlouhodobě tak žádaní. Firmy totiž nehledají člověka, který umí napsat Python skript. Hledají někoho, kdo dokáže pomocí dat vyřešit skutečný problém.
Jaké dovednosti budou firmy hledat v době AI?
Nástup umělé inteligence mění způsob, jakým datoví vědci pracují. Nemění ale to, co od nich firmy očekávají. Vedle technických dovedností, jako jsou Python, SQL, statistika nebo strojové učení, proto nabývají na významu také schopnosti, které AI sama nenahradí – kritické myšlení, řešení problémů, porozumění byznysu a efektivní komunikace.
Právě kombinace těchto znalostí dělá z datových vědců jedny z nejvyhledávanějších odborníků současnosti. A s rostoucím množstvím dat i rozvojem AI bude jejich role v příštích letech ještě důležitější.
Chcete proniknout do světa Data Science?
V našem online kurzu Data Science se naučíte pracovat s Pythonem, statistikou, strojovým učením i moderními AI nástroji, které dnes datoví vědci běžně využívají v praxi.
Výuka je postavená na praktických projektech, díky kterým si osvojíte celý proces – od práce s daty přes tvorbu modelů až po interpretaci výsledků. Získáte tak dovednosti, které můžete využít při budování nové kariéry i ve své současné práci.
👉 Zjistit více o kurzu Data Science
