har dukket opp som et av de mest populære feltene i nyere tid. Den vokser i utrolig tempo, og det er også etterspørselen etter dataforskere. Rollen som datavitenskapsmann er ekstremt dynamisk, ingen dager er den samme for dem, og det er det som gjør det så unikt og spennende. Siden det er et nytt felt, er det både spenning og forvirring rundt det. Så la oss fjerne disse dataforskermytene i følgende rekkefølge:
Hvem er en dataforsker?
Selv om det er flere definisjoner av tilgjengelig, i utgangspunktet er de fagfolk som praktiserer datavitenskapskunsten. Dataforskere knekker komplekse dataproblemer med sin ekspertise innen vitenskapelige disipliner. Det er en stilling som spesialister.
De spesialiserer seg i forskjellige typer ferdigheter som tale, tekstanalyse (NLP), bilde- og videobehandling, medisin og materialsimulering, etc. Hver av disse spesialistrollene er svært begrenset i antall, og verdien av en slik spesialist er derfor enorm. Alt som får fart, har en tendens til å bli det alle snakker om. Og jo flere folk snakker om noe, jo flere misforståelser og myter hoper seg opp. Så la oss avkaste noen Data Scientist Myths.
hva er .format i python
Data Scientist Myths vs Reality
- Du må være doktorgrad. Holder
En doktorgrad er uten tvil en veldig stor prestasjon. Det krever mye hardt arbeid og dedikasjon til å forske. Men er det nødvendig å bli Data Scientist? Det avhenger av hvilken type jobb du vil gå for.
Hvis du går etter Anvendt datavitenskapelig rolle som først og fremst er basert på å jobbe med eksisterende algoritmer og forstå hvordan de fungerer. De fleste mennesker passer inn i denne kategorien, og de fleste åpningene og stillingsbeskrivelsene du ser er kun for disse rollene. For denne rollen, du IKKE trenger en doktorgrad grad.
Men hvis du vil gå inn i en Forskningsrolle , så trenger du kanskje en doktorgrad. Grad. Hvis du arbeider med algoritmer eller skriver papir, er det din ting, så Ph.D. er veien å gå.
- Data Scientist vil snart bli erstattet av AI
Hvis du tror en haug med dataforskere kan gjøre alt relatert til en AI / ML-prosjekt . Det er ikke en praktisk løsning, for hvis du fokuserer på et AI-prosjekt, har det en mengde jobber tilknyttet. er et veldig komplekst felt med mange forskjellige roller knyttet til det som:
- Statistiker
- Domeneekspert
- IoT-spesialist
Dataforskere alene kan ikke løse alt, og det er ikke mulig for AI å gjøre det heller. Så hvis du er en av dem som frykter dette, IKKE. AI er ikke i stand til å gjøre slike ting ennå, du trenger mye kunnskap om de forskjellige domenene.
- Mer data gir høyere nøyaktighet
Det er en veldig stor misforståelse og en av de store data forskerne myter om at 'mer data du har, mer vil være nøyaktigheten av modellen'. Mer data oversetter ikke til høyere nøyaktighet. På den annen side kan små, men godt vedlikeholdte data ha bedre kvalitet og nøyaktighet. Det som betyr mest er forståelse av data, og det er brukervennlighet. Det er Kvalitet det betyr mest.
- Dyp læring er bare ment for store organisasjoner
En av de vanligste mytene er at du trenger en betydelig mengde maskinvare for å kjøre Deep Learning-oppgaver. Vel, det er ikke helt falskt, en dyp læringsmodell vil alltid fungere mer effektivt når den har et kraftig maskinvareoppsett å kjøre på. Men du kan kjøre det på ditt lokale system eller Google Colab (GPU + CPU). Det kan bare ta lengre tid enn forventet å trene modellen på maskinen din.
- Datainnsamlingen er enkel
Data genereres i en utrolig hastighet på omtrent 2,5 kvintillion Bytes per dag og samle inn riktige data i riktig format er fortsatt en tung oppgave. Du må bygge en riktig rørledning for prosjektet ditt. Det er mange kilder for å få data. Kostnad og kvalitet betyr mye. Å opprettholde integriteten til dataene og rørledningen er en veldig viktig del som ikke skal rotes med.
- Dataforskere jobber bare med verktøy / alt handler om verktøyene
Folk begynner vanligvis å lære et verktøy som tenker at de vil få en jobb innen datavitenskap. Vel, å lære et verktøy er viktig å jobbe som Data Scientist, men som jeg nevnte tidligere at deres rolle er mye mer variert. Dataforskere bør gå utover å bruke et verktøy for å utlede løsninger i stedet, de trenger å mestre viktige ferdigheter. Ja, å mestre et verktøy skaper håp om enkel tilgang til Data Science, men selskaper som ansetter Data Scientists, vil ikke vurdere verktøyets kompetanse alene i stedet, de ser etter en profesjonell som har tilegnet seg en kombinasjon av tekniske og forretningsmessige ferdigheter.
- Du må ha koding / informatikk bakgrunn
De fleste dataforskere er flinke til å kode og har kanskje erfaring innen datavitenskap eller matematikk eller statistikk. Dette betyr ikke at mennesker fra annen bakgrunn ikke kan være dataforsker. Så en ting å huske på er at disse menneskene med denne bakgrunnen har en fordel, men det er bare i begynnelsen. Du trenger bare å fortsette dedikasjonen og hardt arbeid, og snart vil det også være enkelt for deg.
- Datavitenskapskonkurranser og virkelige prosjekter er de samme
Disse konkurransene er en flott start i den lange reisen til Data Science. Du får jobbe med store datasett og algoritmer. Alt er bra, men det er absolutt å vurdere det som et prosjekt og sette det på CV-en ikke en god idé fordi disse konkurransene ikke er i nærheten av et virkelig prosjekt. Du får ikke ryddet rotete data eller bygget noe rørledninger eller sjekk tidsfristen. Alt som betyr noe er modellens nøyaktighet.
- Alt handler om prediktiv modellbygging
Folk tror vanligvis at dataforskere spår fremtidig utfall. Prediktiv modellering er et veldig viktig aspekt av datavitenskap, men det alene kan ikke hjelpe deg. I ethvert prosjekt er det flere trinn involvert i hele syklusen startende fra datainnsamling, krangling, analyse av data, opplæring av algoritmen, bygging av en modell, testing av modellen og til slutt implementering. Du må vite helheten end-to-end prosess . La oss se på de endelige Data Scientists Myths.
- AI vil fortsette å utvikle seg når den er bygget
Det er en vanlig misforståelse at AI fortsetter å vokse, utvikle seg og generalisere av seg selv. Vel, Sci-Fi-filmer har stadig skildret den samme meldingen. Dette stemmer ikke i det hele tatt, faktisk er vi langt bak. Det meste vi kan gjøre er å trene modeller som trener seg selv hvis nye data blir matet til dem. De kan ikke tilpasse seg endringer i miljø og en ny type data.
Så. hvis du tror at en-dags maskiner vil gjøre alt arbeidet? Du må komme deg ut av filmene!
Jeg håper alle dine dataforskere-myter er nå ryddet. Edureka gir også en . Det inkluderer opplæring i statistikk, datavitenskap, Python, Apache Spark & Scala, Tensorflow og Tableau.
c ++ sorteringsalgoritme
Har du et spørsmål til oss? Vennligst nevn det i kommentarfeltet i 'Data Scientists Myths' -artikkelen, så kommer vi tilbake til deg.