telah muncul sebagai salah satu bidang yang paling popular sejak kebelakangan ini. Ini berkembang dengan kadar yang luar biasa dan begitu juga permintaan untuk Saintis Data. Peranan seorang saintis data sangat dinamik tidak ada dua hari yang sama bagi mereka dan itulah yang menjadikannya begitu unik dan menarik. Oleh kerana ia adalah bidang baru, ada kegembiraan dan kekeliruan mengenainya. Oleh itu, mari jelaskan Mitos Saintis Data tersebut dengan urutan berikut:
Siapakah Saintis Data?
Walaupun terdapat beberapa definisi mengenai tersedia, pada dasarnya mereka adalah profesional yang mempraktikkan seni Sains Data. Saintis Data memecahkan masalah data yang kompleks dengan kepakaran mereka dalam bidang sains. Ia adalah jawatan Pakar.
Mereka pakar dalam pelbagai jenis kemahiran seperti pertuturan, analisis teks (NLP), pemprosesan gambar dan video, simulasi perubatan dan bahan, dan lain-lain. Setiap peranan pakar ini sangat terhad jumlahnya dan oleh itu nilai pakar seperti itu sangat besar. Apa-apa yang mendapat momentum dengan cepat cenderung menjadi perkara yang dibincangkan oleh semua orang. Dan, semakin banyak orang bercakap tentang sesuatu, semakin banyak kesalahpahaman dan mitos semakin bertambah. Oleh itu, mari kita bongkar beberapa Mitos Saintis Data.
panggil dengan rujukan c ++
Mitos Saintis Data vs Realiti
- Anda perlu menjadi Ph.D. Pemegang
Ph.D. adalah kejayaan yang sangat besar. Ia memerlukan banyak kerja keras dan dedikasi untuk membuat penyelidikan. Tetapi adakah perlu untuk menjadi Saintis Data? Ia bergantung pada jenis pekerjaan yang ingin anda cari.
Sekiranya anda mahu Peranan Sains Data Gunaan yang terutama berdasarkan bekerja dengan algoritma yang ada dan memahami bagaimana ia berfungsi. Sebilangan besar orang masuk ke dalam kategori ini dan Sebilangan besar pembukaan dan penerangan pekerjaan yang anda lihat hanya untuk peranan ini. Untuk peranan ini, anda JANGAN memerlukan Ph.D. ijazah.
Tetapi, jika anda mahu masuk ke dalam Peranan Penyelidikan , maka anda mungkin memerlukan Ph.D. Ijazah. Sekiranya mengusahakan Algoritma atau menulis sebarang kertas adalah perkara anda maka Ph.D. adalah cara untuk pergi.
- Saintis Data akan digantikan oleh AI tidak lama lagi
Sekiranya anda fikir sekumpulan Saintis Data dapat melakukan semua yang berkaitan dengan Projek AI / ML . Ini bukan penyelesaian praktikal, kerana jika anda fokus pada projek AI, ia mempunyai banyak pekerjaan yang melekat padanya. adalah bidang yang sangat kompleks dengan banyak peranan yang berbeza seperti:
- Ahli statistik
- Pakar Domain
- Pakar IoT
Saintis Data sahaja tidak dapat menyelesaikan segalanya dan tidak mungkin AI juga dapat melakukannya. Oleh itu, jika anda salah seorang yang takut akan perkara ini, JANGAN. AI belum dapat melakukan perkara seperti itu, anda memerlukan banyak pengetahuan mengenai pelbagai domain.
- Lebih Banyak Data Memberikan Ketepatan yang Lebih Tinggi
Terdapat salah tanggapan yang sangat besar dan salah satu Mitos Saintis Data besar bahawa 'lebih banyak data yang anda miliki, lebih banyak akan ketepatan model'. Lebih banyak data tidak menterjemahkan ke ketepatan yang lebih tinggi. Sebaliknya, data yang kecil namun terawat dengan baik mungkin mempunyai kualiti dan ketepatan yang lebih baik. Yang paling penting ialah memahami data dan kebolehgunaannya. Ia adalah Kualiti yang paling penting.
- Pembelajaran mendalam hanya bermaksud Organisasi Besar
Salah satu Mitos yang paling biasa adalah bahawa anda memerlukan perkakasan yang cukup banyak untuk menjalankan tugas Pembelajaran Dalam. Nah, itu tidak sepenuhnya salah, model pembelajaran mendalam akan selalu berjalan dengan lebih berkesan apabila mempunyai persediaan perkakasan yang kuat untuk dijalankan. Tetapi anda boleh menjalankannya di sistem tempatan anda atau Google Colab (GPU + CPU). Mungkin memerlukan masa lebih lama daripada yang dijangkakan untuk melatih model di mesin anda.
- Pengumpulan Data Mudah
menukar dua kali ganda menjadi int
Data dihasilkan pada kadar yang luar biasa sekitar 2.5 Quintillion Byte setiap Hari dan mengumpulkan data yang betul dalam format yang betul masih menjadi tugas berat. Anda perlu membina a saluran paip yang betul untuk projek anda. Terdapat banyak sumber untuk mendapatkan data. Kos dan kualiti sangat penting. Menjaga integriti data dan saluran paip adalah bahagian yang sangat penting yang tidak boleh dipusingkan.
- Saintis Data hanya berfungsi dengan Alat / Ini semua mengenai Alat
Orang biasanya mula belajar alat berfikir bahawa mereka akan mendapatkan pekerjaan di Sains Data. Oleh itu, belajar alat penting untuk berfungsi sebagai Saintis Data, tetapi seperti yang saya nyatakan sebelumnya bahawa peranan mereka jauh lebih Beragam. Para saintis data harus menggunakan alat untuk mendapatkan penyelesaian sebaliknya, mereka perlu menguasai kemahiran penting. Ya, menguasai alat mencipta harapan mudah masuk ke dalam Sains Data tetapi syarikat yang menggaji Saintis Data tidak akan menganggap kepakaran alat itu sendiri, mereka mencari profesional yang telah memperoleh gabungan kemahiran Teknikal dan Perniagaan.
- Anda Perlu Mempunyai Latar Belakang Pengekodan / Sains Komputer
Sebilangan besar Saintis Data pandai mengekod dan mungkin mempunyai Pengalaman dalam Sains Komputer, atau Matematik atau Statistik. Ini tidak bermaksud bahawa orang dari latar belakang lain tidak boleh menjadi Saintis Data. Oleh itu, satu perkara yang perlu diingat adalah bahawa orang-orang dari latar belakang ini mempunyai kelebihan, tetapi itu hanya pada peringkat awal. Anda hanya perlu mengekalkan dedikasi dan kerja keras dan tidak lama lagi ia akan menjadi mudah bagi anda.
- Pertandingan Sains Data dan Projek Kehidupan Sebenar adalah sama
Pertandingan ini adalah permulaan yang baik dalam perjalanan panjang Sains Data. Anda dapat bekerja dengan set data dan algoritma yang besar. Semuanya baik-baik saja tetapi menganggapnya sebagai projek dan meletakkannya di resume anda sudah tentu bukan idea yang baik kerana pertandingan ini tidak hampir dengan projek kehidupan sebenar. Anda tidak perlu membersihkan data yang tidak kemas atau membuat data saluran paip atau periksa had masa. Yang penting adalah ketepatan model.
- Ini semua mengenai Pembangunan Model Ramalan
Orang biasanya berfikir bahawa Saintis Data meramalkan hasil masa depan. Pemodelan Prediktif adalah aspek yang sangat penting dalam Sains Data, tetapi ia tidak dapat membantu anda. Di mana-mana Projek, ada pelbagai langkah terlibat dalam keseluruhan Kitaran bermula dari Pengumpulan Data, Wrangling, Analisis Data, Melatih Algoritma, Membangun Model, Menguji Model dan akhirnya Penerapan. Anda perlu mengetahui keseluruhannya proses akhir ke hujung . Mari kita lihat Mitos Saintis Data terakhir.
- AI akan Terus Berkembang setelah Dibangun
Kesalahpahaman umum bahawa AI terus berkembang, berkembang dan digeneralisasikan oleh mereka sendiri. Baiklah, filem Sci-Fi terus menerus menggambarkan mesej yang sama. Sekarang, ini sama sekali tidak benar, sebenarnya kita sudah ketinggalan. Yang paling boleh kita lakukan adalah model kereta api yang melatih diri mereka sendiri sekiranya data baru diberikan kepada mereka. Mereka tidak dapat menyesuaikan diri dengan perubahan lingkungan dan jenis data baru.
Jadi. jika anda fikir Mesin satu hari akan melakukan semua kerja? Anda mesti keluar dari filem!
Saya harap semua Mitos Saintis Data anda kini dapat dibersihkan. Edureka Juga menyediakan . Ia merangkumi latihan mengenai Statistik, Sains Data, Python, Apache Spark & Scala, Tensorflow dan Tableau.
Ada soalan untuk kami? Sila sebutkan di bahagian komen dari artikel 'Mitos Saintis Data' dan kami akan menghubungi anda.