в последнее время стала одной из самых популярных областей. Он растет невероятными темпами, как и спрос на специалистов по данным. Роль специалиста по данным чрезвычайно динамична: для них два дня одинаковы, и именно это делает ее такой уникальной и захватывающей. Поскольку это новая область, в ней есть и волнение, и замешательство. Итак, давайте проясним эти мифы ученых-данных в следующем порядке:
Кто такой специалист по данным?
Хотя есть несколько определений доступны, в основном это профессионалы, практикующие искусство Data Science. Специалисты по обработке данных решают сложные проблемы с данными, используя свой опыт в научных дисциплинах. Это позиция специалистов.
Они специализируются на различных типах навыков, таких как речь, анализ текста (НЛП), обработка изображений и видео, медицина и моделирование материалов и т. Д. Каждая из этих ролей специалиста очень ограничена по количеству, и, следовательно, ценность такого специалиста огромна. Все, что набирает обороты, быстро становится тем, о чем все говорят. И чем больше люди о чем-то говорят, тем больше накапливается заблуждений и мифов. Итак, давайте развенчаем некоторые мифы специалистов по данным.
как запустить атомный питон
Мифы исследователей данных против реальности
- Вы должны быть доктором философии. Держатель
Доктор философии несомненно, очень большое достижение. Для проведения исследований требуется много тяжелой работы и самоотверженности. Но нужно ли становиться специалистом по данным? Это зависит от типа работы, на которую вы хотите пойти.
Если вы собираетесь Роль прикладной науки о данных который в первую очередь основан на работе с существующими алгоритмами и понимании того, как они работают. Большинство людей попадают в эту категорию, и большинство вакансий и описаний должностей, которые вы видите, предназначены только для этих ролей. На эту роль вы НЕ нужна докторская степень. степень.
Но если вы хотите войти в Роль исследования , тогда вам может понадобиться докторская степень. Степень. Если вам нравится работать над алгоритмами или писать какую-либо статью, тогда доктор философии. это путь.
- Data Scientist скоро заменит ИИ
Если вы думаете, что группа специалистов по данным может делать все, что связано с AI / ML проект . Это непрактичное решение, потому что если вы сосредоточитесь на каком-либо проекте ИИ, к нему будет привязано множество заданий. это очень сложная область, к которой прикреплено множество различных ролей, например:
- Статистик
- Эксперт домена
- Специалист по IoT
Сами специалисты по данным не могут решить все проблемы, и ИИ тоже не может этого сделать. Так что, если вы один из тех, кто этого боится, НЕ. ИИ пока не способен на такие вещи, вам нужно много знаний в различных областях.
- Больше данных обеспечивает более высокую точность
Существует очень большое заблуждение и один из мифов ученых, занимающихся большими данными, о том, что «чем больше данных у вас есть, тем выше точность модели». Больше данных не переводит с большей точностью. С другой стороны, небольшие, но хорошо обслуживаемые данные могут иметь лучшее качество и точность. Важнее всего понимание данных и их удобство использования. Это Качественный это самое главное.
- Глубокое обучение предназначено только для крупных организаций
Один из наиболее распространенных мифов заключается в том, что для выполнения задач глубокого обучения требуется достаточно хорошее оборудование. Что ж, это не совсем неверно, модель глубокого обучения всегда будет работать более эффективно, если у нее есть мощное оборудование для работы. Но вы можете запустить его в своей локальной системе или Google Colab (GPU + CPU). Просто обучение модели на вашей машине может занять больше времени, чем ожидалось.
- Сбор данных прост
Данные генерируются с поразительной скоростью - около 2,5 квинтиллиона Байт в день и сбор правильные данные в правильном формате - по-прежнему тяжелая задача. Вам нужно построить правильный трубопровод для вашего проекта. Есть много источников для получения данных. Стоимость и качество имеют большое значение. Поддержание целостности данных и конвейера - очень важная часть, с которой нельзя связываться.
- Специалисты по анализу данных работают только с инструментами. Все дело в инструментах
Люди обычно начинают изучать инструмент, думая, что получат работу в Data Science. Что ж, изучение инструмента важно для работы в качестве специалиста по данным, но, как я упоминал ранее, их роль намного разнообразнее. Специалисты по анализу данных должны не ограничиваться использованием инструментов для поиска решений, а должны владеть необходимыми навыками. Да, овладение инструментом дает надежду на легкое вхождение в науку о данных, но компании, нанимающие специалистов по данным, не будут рассматривать только их опыт, они будут искать профессионала, который приобрел сочетание технических и деловых навыков.
- Вам необходимо иметь опыт программирования / информатики
Большинство специалистов по обработке данных хорошо умеют кодировать и могут иметь опыт работы в области компьютерных наук, математики или статистики. Это не означает, что люди с другим опытом не могут быть специалистами по анализу данных. Итак, нужно иметь в виду, что у этих людей из этой среды есть преимущество, но это только на начальных этапах. Вам просто нужно сохранять самоотверженность и упорный труд, и скоро вам это станет легко.
- Конкурсы Data Science и реальные проекты - это одно и то же
Эти соревнования отличное начало в долгом пути науки о данных. Вы получаете возможность работать с большими наборами данных и алгоритмами. Все в порядке, но рассматривать это как проект и помещать в свое резюме, безусловно, не хорошая идея потому что эти соревнования никак не похожи на реальный проект. Вам не нужно очищать беспорядочные данные или создавать какие-либо трубопроводы или проверьте срок. Все, что имеет значение, - это точность модели.
что такое повар и марионетка
- Все дело в построении прогнозных моделей
Люди обычно думают, что специалисты по анализу данных предсказывают будущий результат. Прогнозное моделирование - очень важный аспект науки о данных, но оно само по себе не может вам помочь. В любом проекте есть несколько шагов участвует в весь цикл начиная со сбора данных, споров, анализа данных, обучения алгоритма, построения модели, тестирования модели и, наконец, развертывания. Вам нужно знать все непрерывный процесс . Давайте посмотрим на последние мифы ученых-данных.
- ИИ продолжит развиваться после создания
Распространено заблуждение, что ИИ продолжает расти, развиваться и обобщаться сам по себе. Что ж, научно-фантастические фильмы постоянно передают одно и то же сообщение. Сейчас это совсем не так, на самом деле мы сильно отстаем. Максимум, что мы можем сделать, - это обучить модели, которые обучаются сами, если им подаются новые данные. Они не могут адаптироваться к изменениям в среде и новому типу данных.
Так. если вы думаете, что однажды Машины будут делать всю работу? Ну, тебе пора уходить из кино!
Я надеюсь, что все ваши мифы о данных ученых развеялись. Edureka также предоставляет . Он включает обучение по статистике, науке о данных, Python, Apache Spark и Scala, Tensorflow и Tableau.
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите это в комментариях к статье «Мифы специалистов по данным», и мы свяжемся с вами.