[Lớp giải đề] 50 câu hỏi truy vấn SQL quyết tâm chinh phục (Phần 2) - Chuẩn bị cho kỳ thi Coding Test

Xin chào.

Đây là Joe, đang giảng bài về dữ liệu.

Ngày nay, khi chúng ta xem xét sự xuất hiện của AI trong bản tin không thường xuyên của chúng tôi và nghiên cứu tích cực gần đây về các thư viện như Text-To-SQL , chúng tôi tự hỏi: "Bối cảnh dữ liệu ở nước ngoài hiện đang diễn ra như thế nào?" Tôi tò mò nên đã tìm hiểu và chia sẻ thông tin.

Bài viết này là bản dịch và tóm tắt của Sách trắng Xu hướng và Dự đoán Dữ liệu & AI năm 2025 của Datacamp.

2025, 5 xu hướng chính trong bối cảnh dữ liệu ở nước ngoài AI & Dữ liệu

1. Ranh giới giữa các nghề nghiệp liên quan đến dữ liệu đang dần mờ nhạt.

Khi AI tự động hóa các tác vụ phân tích dữ liệu và SQL, sự phân biệt vai trò truyền thống giữa nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu đang dần mờ nhạt.

Hiện nay, mọi ngành nghề đều phải có khả năng xử lý dữ liệu và khả năng đọc và sử dụng dữ liệu (khả năng đọc và sử dụng dữ liệu) đang trở nên quan trọng hơn.

2. Nghiên cứu AI tiếp tục tiến triển, nhưng việc áp dụng thực tế còn chậm

Các mô hình AI đang trở nên mạnh mẽ hơn, nhưng việc áp dụng AI thực tế trong các doanh nghiệp vẫn còn chậm

Người ta dự đoán rằng hơn 30% các dự án AI tạo sinh sẽ bị bỏ rơi vào năm 2025 (Gartner)

Nhiệm vụ quan trọng không chỉ là cải thiện hiệu suất của mô hình AI mà còn là cách liên kết nó với các quy trình kinh doanh thực tế.

3. Điểm khác biệt của các công cụ AI sẽ là trải nghiệm của người dùng (UX).

Khi khoảng cách hiệu suất giữa các mô hình AI thu hẹp lại, trải nghiệm người dùng (UI/UX) và khả năng sử dụng thực tế sẽ trở thành những yếu tố cạnh tranh quan trọng hơn.

Các phòng nghiên cứu AI đang suy nghĩ về cách làm cho AI trở nên trực quan hơn và dễ sử dụng hơn.

Mục tiêu là biến AI thành một công cụ thiết yếu cho hoạt động kinh doanh chứ không chỉ là một công nghệ.

4. Khoảng cách về kỹ năng AI và dữ liệu vẫn là một vấn đề lớn

Khoảng cách trong khả năng sử dụng dữ liệu và AI vẫn là một vấn đề lớn trong các công ty

Đối với các công ty, việc đào tạo nhân viên cách xử lý AI và dữ liệu đang trở thành nhiệm vụ cấp bách hơn là ứng dụng AI.

5. Trong thời đại mà AI viết SQL, kiến ​​thức về dữ liệu trở nên quan trọng.

Khi công nghệ Text-to-SQL dựa trên AI phát triển, việc trích xuất dữ liệu thông qua SQL trở nên dễ dàng hơn

Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là bạn không cần biết SQL, mà là khả năng diễn giải và sử dụng SQL đã trở nên quan trọng hơn.

AI tạo ra và diễn giải SQL, nhưng con người vẫn phải lập kế hoạch phân tích dữ liệu nào

nguồn:

https://www.datacamp.com/report/data-trends-predictions-2025

Cảm ơn các bạn đã đọc.

Joe mơ ước

@Chủ đề: https://www.threads.net/@breachers_data

@Instagram: https://www.instagram.com/breachers_data