Види, како и кај програмирањето, кога ќе затребаат ќе има секакви кадри кои би работеле во оваа насока, а кога ќе ги фрлиш во оган ако им фаќа главата ќе учат во трк.
За во помали бизниси ќе се снаоѓаат секакви луѓе, дури и класични data админи со малку познавање на BI делот би функционирале ок, но кога станува збор за примена на data science во специфични насоки и познавање на напредно ниво на математика/статистика/веројатност може да имаат проблем.
Околу пајтонот, често знае да се применува погрешно особено на луѓе кои го разбираат само она што го гледаат површински, а не и што се случува под хаубата (тука доаѓа како добра опција тоа што го пиша
@zmej gorjanin, т.е тим од експерт за пајтон и експерт за data science). Кога стануав збор на огромни сетови на податоци, јас повеќе сум склон за примарното хард кор процесирање и прочистување да користам SQL (гледано од аспект на перформанси е далеку подобар), а потоа визуелизацијата и играњето со регресиите може да оди во пајтон.
За статистика многу го фалат и R, искрено гледав еден туторијал и не му најдов примена барем кај мене, се што ми затребало до сега сум завршил со python.
Од мое видување Индијците и Кинезите ќе бидат главни во овој свет, имаат добар кадар кога станува збор математика и статистика, а воедно се и повеќе склони на науки каде податоците се примарни.