Logo
TGCATALOG
Catálogo Selecciones Blog
Análisis de datos - DA SQL

Análisis de datos - DA SQL

Análisis de datos: SQL, Python.

Sin valoraciones
582
29.10.2026
582
29.10.2026
Sin valoraciones
582
29.10.2026
Redirección segura vía bot
О канале

Análisis de datos: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Tecnología
Язык Español
Ссылка t.me/business_stats

También te recomendamos

Kekaton AI  Voz en off y clon de voz
Kekaton AI Voz en off y clon de voz
Bot

bot de IA para clonar texto a voz y voz en Telegram. Cree audio utilizando la red neuronal de forma rápida y fácil.

Descripción

Acerca del análisis de datos: bases de datos, SQL, Python y más para analistas.

Últimas publicaciones

Análisis de datos - DA SQL
Análisis de datos - DA SQL
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Какие профессии может заменить ИИ? Попробуем понять это, проанализировав датасет AI Occupational Impact Index (Meo Advisors, методология AIOE). Это уже готовый рейтинг на основе американской макроэкономической статистике по рынку труда. Он включает в себя 1016 различных профессий. В этих данных существует ключевой показатель - ai_exposure_score. Этот показатель принимает значения от 0 до 100, где 0 - минимальный риск замены ИИ, а 100 - максимальный. В двух словах, риск замены ИИ считается как пересечение навыков, нужных для той или иной профессий, с теми навыками, которые ИИ уже может покрывать. Чем больше пересечений, тем, соответственно, выше и риск, а значит, и само значение ai_exposure_score. Конечно, само по себе пересечение навыков на 100% не гарантирует того, что профессию заменит ИИ, но это значительно может повысить риск. 🟠В рамках же этого анализа попробуем сделать кластеризацию данного рейтинга, чтобы найти какие-нибудь закономерности. В качестве признаков для кластеризации возьмем, непосредственно, сам ai_exposure_score, а также логарифмы кол-ва работников и их зарплат. После очистки датасета от аномалий и ключевых полей от пропусков останется 934 профессии. И еще проведем нормализацию. Кластеризация будет проводиться с помощью KMeans из sklearn. Оптимальное кол-во кластеров, найденное через silhouette_score - 3 шт. ❗️После проведенной кластеризации получились следующие кластеры: 1️⃣кластер. Воздействие ИИ самое маленькое - около 42-43%. Включает в себя 480 профессий и почти 70 млн человек, занятых в этих сферах. Медианная зарплата - чуть ниже 50 тыс. USD в год, самая низкая среди кластеров. Типичные профессии, максимально близкие к центроиду кластера - это технические специалисты среднего звена типа геологов/инженеров, детективы, охранники, работники социальной сферы. 2️⃣кластер. Воздействие ИИ среднее - около 55-56%. Включает в себя 315 профессий и почти 64 млн человек, занятых в этих сферах. Медианная зарплата - в районе 100 тыс. USD в год, самая высокая среди кластеров. Типичные профессии, максимально близкие к центроиду кластера - это преподаватели вузов, экологи, веб-разработчики, учёные. 3️⃣кластер. Воздействие ИИ самое высокое - около 80%. Включает в себя почти 140 профессий и 63 млн человек, занятых в этих сферах. Медианная зарплата - в районе 60-65 тыс. USD в год. Типичные профессии, максимально близкие к центроиду кластера - это служащие с рутинными, регламентированными задачами: почтовые сортировщики, клерки, организаторы мероприятий, рядовые финансисты. 🟠Первое, что бросается в глаза - уровень дохода не влияет на риск замены. То есть самая уязвимая группа - работники с примерно средней по стране зарплатой. Отдельный расчет корреляции подтверждает это - коэффициент всего лишь ниже 0.3. Также можно заметить, что в 3 кластере самая высокая концентрация на рынке труда - медианно на каждую профессию приходится больше 200 тыс человек, тогда как на 1 и 2 кластеры - 30-60 тыс. чел. Ну и самое очевидное - чем выше компьютеризация и рутинность профессии, тем больше шанс, что она попадет под уязвимость ИИ. Но при этом если сфера узкая, в ней небольшая конкуренция и есть специфичные задачи, то есть вероятность, что ИИ будет добираться до этой профессии медленнее. 🟠А более подробно полный цикл анализа реальных данных можно научиться проводить в моем курсе на Stepik.
Análisis de datos - DA SQL
Evolución de suscriptores
+-0.5% últimos 30 días
Actuales
1,700
Hace un mes
1,709
Crecimiento medio
+0 / día
Actualizado
hace 10 horas

Reseñas de canal Análisis de datos - DA SQL

Inicia sesión para dejar una reseña

Solo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.

Aún no hay reseñas

¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!

Recursos similares

Loading
Cambiar a tema claro
Inicio Catálogo Selecciones Blog Entrar