on noussut yhdeksi trendikkäimmistä kentistä viime aikoina. Se kasvaa hämmästyttävällä vauhdilla, samoin kuin datatieteilijöiden kysyntä. Datatieteilijän rooli on erittäin dynaaminen, sillä kaksi päivää ei ole samanlainen heille, ja se tekee siitä niin ainutlaatuisen ja jännittävän. Koska kyseessä on uusi kenttä, siitä on sekä jännitystä että sekaannusta. Joten, tyhjennetään nuo datatieteilijöiden myytit seuraavassa järjestyksessä:
Kuka on datatieteilijä?
Vaikka on olemassa useita määritelmiä käytettävissä, pohjimmiltaan he ovat ammattilaisia, jotka harjoittavat datatieteen taidetta. Data-tutkijat murtaavat monimutkaisia dataongelmia tieteellisten alojen asiantuntemuksellaan. Se on asiantuntijoiden kanta.
He ovat erikoistuneet erityyppisiin taitoihin, kuten puhe, tekstianalytiikka (NLP), kuvien ja videoiden käsittely, lääketiede ja materiaalisimulaatio, jne. Jokainen näistä asiantuntijarooleista on määrältään hyvin rajallinen, joten tällaisen asiantuntijan arvo on valtava. Kaikesta, joka saa vauhtia, on taipumus tulla nopeasti siitä, mistä kaikki puhuvat. Ja mitä enemmän ihmiset puhuvat jostakin, sitä enemmän väärinkäsityksiä ja myyttejä kasaantuu. Joten purkakaamme joitain Data Scientist-myyttejä.
kuinka käyttää bittioperaattoreita Java - sovelluksessa
Data Scientist-myytit vs. todellisuus
- Sinun on oltava tohtori. Pidin
Ph.D. on epäilemättä erittäin suuri saavutus. Tutkimuksen tekeminen vaatii paljon kovaa työtä ja omistautumista. Mutta onko tarpeen tulla tietotieteilijäksi? Se riippuu työn tyypistä, johon haluat mennä.
Jos aiot Sovelletun datatieteen rooli joka perustuu ensisijaisesti työskentelyyn olemassa olevien algoritmien kanssa ja niiden toiminnan ymmärtämiseen. Suurin osa ihmisistä sopii tähän luokkaan, ja suurin osa näkemistäsi aukoista ja työnkuvauksista on tarkoitettu vain näille rooleille. Tätä roolia varten sinä ÄLÄ tarvitsevat tohtorin tutkinto.
Mutta jos haluat mennä a Tutkimusrooli , niin saatat tarvita tohtorin tutkinnon. Tutkinto. Jos algoritmien parissa työskenteleminen tai paperin kirjoittaminen on sinun juttusi, niin Ph.D. on tie.
- Data Scientist korvataan pian tekoälyllä
Jos luulet, että joukko datatieteilijöitä voi tehdä kaiken, mikä liittyy AI / ML-projekti . Se ei ole käytännöllinen ratkaisu, sillä jos keskityt mihinkään tekoälyn projektiin, siihen on liitetty lukuisia työpaikkoja. on hyvin monimutkainen kenttä, johon on liitetty paljon erilaisia rooleja, kuten:
- Tilastotieteilijä
- Verkkotunnuksen asiantuntija
- IoT-asiantuntija
Data-tutkijat eivät yksin pysty ratkaisemaan kaikkea, eikä myöskään tekoäly pysty siihen. Joten, jos olet yksi niistä, jotka pelkäävät tätä, ÄLÄ. Tekoäly ei vielä kykene tekemään sellaisia asioita, tarvitset valtavan määrän tietoa eri alueista.
- Lisää tietoja antaa paremman tarkkuuden
On hyvin suuri väärinkäsitys ja yksi suurista Data Scientists -myyteistä, että 'enemmän tietoa sinulla on, sitä enemmän mallin tarkkuus on'. Lisää tietoja ei käännä suurempaan tarkkuuteen. Toisaalta pienillä mutta hyvin hoidetuilla tiedoilla voi olla parempi laatu ja tarkkuus. Tärkeintä on tietojen ymmärtäminen ja käytettävyys. Se on Laatu se on tärkeintä.
- Syvä oppiminen on tarkoitettu vain suurille organisaatioille
Yksi yleisimmistä myytteistä on, että Deep Learning -tehtävien suorittamiseen tarvitaan huomattavan paljon laitteita. Se ei ole täysin väärä, syvällinen oppimismalli toimii aina tehokkaammin, kun sillä on tehokas laitteistoasetus. Mutta voit käyttää sitä paikallisessa järjestelmässä tai Google Colab (GPU + CPU). Mallin kouluttaminen koneellesi voi vain kestää odotettua kauemmin.
- Tiedonkeruu on helppoa
Tietoja tuotetaan hämmästyttävällä nopeudella noin 2,5 kvintiljoonaa Tavua päivässä ja kerätään oikeat tiedot oikeassa muodossa on edelleen raskas tehtävä. Sinun on rakennettava oikea putki projektiisi. Tietojen saamiseksi on paljon lähteitä. Kustannuksilla ja laadulla on merkitystä. Tietojen ja putkilinjan eheyden ylläpitäminen on erittäin tärkeä osa, jota ei pidä sekoittaa.
- Data-tutkijat työskentelevät vain työkalujen kanssa
Ihmiset alkavat yleensä oppia työkalua ajattelemalla, että he sijoittavat työpaikan datatieteeseen. Työkalun oppiminen on tärkeää työskennellessä datatieteilijänä, mutta kuten aiemmin mainitsin, heidän roolinsa on paljon monimuotoisempi. Data-tutkijoiden tulisi mennä pidemmälle kuin työkalun käyttäminen ratkaisujen johtamiseen, vaan heidän on hallittava olennaiset taidot. Kyllä, työkalun hallitseminen luo toivoa helposta pääsystä datatieteeseen, mutta datatieteilijöitä palkkaavat yritykset eivät pidä pelkästään työkaluosaamista, vaan he etsivät ammattilaista, joka on hankkinut yhdistelmän teknisiä ja liiketoiminnallisia taitoja.
- Sinulla on oltava koodaus / tietojenkäsittelytausta
Suurin osa datatieteilijöistä osaa koodata, ja heillä voi olla kokemusta tietojenkäsittelystä, matematiikasta tai tilastoista. Tämä ei tarkoita, että muun taustan ihmiset eivät voi olla datatieteilijöitä. Joten yksi asia on pidettävä mielessä, että näillä taustalla olevilla ihmisillä on etu, mutta se on vasta alkuvaiheessa. Sinun tarvitsee vain pitää yllä omistautumista ja kovaa työtä, ja pian se on helppoa myös sinulle.
- Tietojenkäsittelykilpailut ja tosielämän projektit ovat samat
Nämä kilpailut ovat loistava alku datatieteen pitkällä matkalla. Voit työskennellä suurten tietojoukkojen ja algoritmien kanssa. Kaikki on hyvin, mutta sen pitäminen projektina ja sen jatkaminen on varmasti ei hyvä idea koska nämä kilpailut eivät ole millään tavalla lähellä tosielämän projektia. Et saa puhdistaa sotkuisia tietoja tai rakentaa niitä putkistot tai tarkista aikaraja. Ainoa merkitys on mallin tarkkuus.
- Kyse on ennakoivasta mallinrakennuksesta
Ihmiset ajattelevat yleensä, että datatieteilijät ennustavat tulevaisuuden tuloksen. Ennakoiva mallinnus on erittäin tärkeä osa datatiedettä, mutta se ei yksin voi auttaa sinua. Kaikissa projekteissa on useita vaiheita mukana koko syklin alkaen tiedonkeruusta, käsittelemisestä, tietojen analysoinnista, algoritmin kouluttamisesta, mallin rakentamisesta, mallin testaamisesta ja lopulta käyttöönotosta. Sinun täytyy tuntea koko päästä päähän -prosessi . Katsotaanpa viimeisiä Data Scientists-myyttejä.
java-joukko esineitä
- Tekoäly jatkuu kehittymisen jälkeen, kun se on rakennettu
Yleinen väärinkäsitys on, että tekoäly kasvaa, kehittyy ja yleistyy itsestään. Sci-Fi-elokuvat ovat jatkuvasti kuvanneet samaa viestiä. Tämä ei ole lainkaan totta, itse asiassa olemme jäljessä. Enimmäkseen voimme tehdä junamalleja, jotka kouluttavat itseään, jos heille syötetään uutta tietoa. He eivät voi sopeutua ympäristön muutoksiin ja uudentyyppisiin tietoihin.
Niin. jos luulet yhden päivän koneiden tekevän kaiken työn? No, sinun täytyy päästä pois elokuvista!
Toivon, että kaikki datatieteilijöiden myytit on nyt poistettu. Edureka tarjoaa myös . Se sisältää koulutusta tilastoista, tietojenkäsittelystä, Pythonista, Apache Sparkista ja Scalasta, Tensorflow'sta ja Tableausta.
Onko sinulla kysymys meille? Mainitse se Data Scientists Myths -artikkelin kommenttiosassa ja palaamme sinuun.