ir kļuvusi par vienu no visprecīzākajām jomām pēdējā laikā. Tas aug pārsteidzošā tempā, tāpat arī pieprasījums pēc datu zinātniekiem. Datu zinātnieka loma ir ārkārtīgi dinamiska, un divas dienas viņiem nav vienādas, un tas padara to tik unikālu un aizraujošu. Tā kā tā ir jauna joma, tajā ir gan satraukums, gan neskaidrības. Tātad, iztīrīsim šos Data Scientists mītus šādā secībā:
Kas ir datu zinātnieks?
Lai gan ir vairākas definīcijas pieejami, būtībā tie ir profesionāļi, kas praktizē Datu zinātnes mākslu. Datu zinātnieki novērš sarežģītas datu problēmas ar savu pieredzi zinātniskajās disciplīnās. Tā ir speciālistu nostāja.
Viņi specializējas dažāda veida prasmēs, piemēram, runā, teksta analīzē (NLP), attēlu un video apstrādē, medicīnā un materiālu simulācijā utt. Katra no šīm speciālistu lomām ir ļoti ierobežota, tāpēc šāda speciālista vērtība ir milzīga. Viss, kas iegūst impulsu, ātri mēdz kļūt par to, par ko visi runā. Un, jo vairāk cilvēku runā par kaut ko, jo vairāk krājas nepareizi uzskati un mīti. Atmaskosim dažus Data Scientist mītus.
statiskā bloka piemērs java
Datu zinātnieku mīti pret realitāti
- Jums jābūt doktoram. Turētājs
Ph.D. ir bez šaubām ļoti liels sasniegums. Lai veiktu pētījumus, tas prasa daudz smaga darba un centību. Bet vai ir jākļūst par datu zinātnieku? Tas ir atkarīgs no tā, kāda veida darbu vēlaties meklēt.
Ja jūs gatavojaties Lietišķā datu zinātnes loma kas galvenokārt balstās uz darbu ar esošajiem algoritmiem un izpratni par to darbību. Lielākā daļa cilvēku ietilpst šajā kategorijā, un lielākā daļa atvērto vietu un amatu aprakstu ir paredzēti tikai šīm lomām. Par šo lomu jūs NE nepieciešama doktora grāda iegūšana grāds.
Bet, ja vēlaties iedziļināties a Pētniecības loma , tad jums var būt nepieciešams doktora grāds. Grāds. Ja darbs pie algoritmiem vai jebkura darba rakstīšana ir jūsu lieta, tad Ph.D. ir ceļš ejams.
- Datu zinātnieku drīz aizstās AI
Ja jūs domājat, ka daudz datu zinātnieku var darīt visu, kas saistīts ar AI / ML projekts . Tas nav praktisks risinājums, jo, ja koncentrējaties uz kādu AI projektu, tam ir pievienots daudz darbu. ir ļoti sarežģīta joma, kurai pievienotas daudz dažādu lomu, piemēram:
- Statistiķis
- Domēnu eksperts
- IoT speciālists
Datu zinātnieki vien nevar visu atrisināt, un arī AI to nevar izdarīt. Tātad, ja jūs esat viens no tiem, kas no tā baidās, DONT. AI vēl nav spējīgs darīt tādas lietas, jums ir nepieciešams plašs zināšanu daudzums par dažādām jomām.
- Vairāk datu nodrošina lielāku precizitāti
Pastāv ļoti liels nepareizs uzskats un viens no lielajiem Datu zinātnieku mītiem, ka “jo vairāk datu jums būs, jo vairāk būs modeļa precizitātes”. Vairāk datu netulko augstākai precizitātei. No otras puses, maziem, tomēr labi uzturētiem datiem varētu būt labāka kvalitāte un precizitāte. Vissvarīgākais ir datu izpratne un to lietojamība. Tas ir Kvalitāte tas ir vissvarīgākais.
- Dziļa mācīšanās ir domāta tikai lielām organizācijām
Viens no visizplatītākajiem mītiem ir tāds, ka, lai veiktu dziļas mācīšanās uzdevumus, jums ir nepieciešams ievērojami liels aparatūras daudzums. Nu, tas nav pilnīgi nepatiesi, dziļās mācīšanās modelis vienmēr darbosies efektīvāk, ja tam būs jaudīga aparatūras iestatīšana. Bet jūs varat to palaist vietējā sistēmā vai Google Colab (GPU + CPU). Tas var aizņemt vairāk laika, nekā paredzēts, lai apmācītu modeli jūsu mašīnā.
- Datu vākšana ir vienkārša
Dati tiek ģenerēti ar apbrīnojamu ātrumu aptuveni 2,5 kvintiljoni Bitu dienā un savācot pareizie dati pareizajā formātā joprojām ir smags uzdevums. Jums jāveido pareizs cauruļvads jūsu projektam. Datu iegūšanai ir daudz avotu. Izmaksas un kvalitāte ir ļoti svarīgas. Datu un cauruļvada integritātes uzturēšana ir ļoti svarīga sastāvdaļa, ar kuru nevajadzētu jaukt.
- Datu zinātnieki strādā tikai ar rīkiem / viss ir par rīkiem
apaļa dubultā līdz int java
Cilvēki parasti sāk mācīties rīku, domājot, ka viņi iegūs darbu Datu zinātnē. Lai darbotos kā datu zinātnieks, ir svarīgi iemācīties rīku, taču, kā jau iepriekš minēju, viņu loma ir daudzveidīgāka. Datu zinātniekiem vajadzētu pārsniegt rīka izmantošanu, lai iegūtu risinājumus, viņiem jāapgūst būtiskas prasmes. Jā, rīka apgūšana rada cerību viegli iekļūt Datu zinātnē, taču uzņēmumi, kas nolīgst Datu zinātniekus, tā vietā neuzskatīs tikai zināšanas par rīku, bet viņi meklē profesionāli, kurš ieguvis tehnisko un biznesa prasmju kombināciju.
- Jums ir jābūt kodēšanai / datorzinātnēm
Lielākā daļa datu zinātnieku labi prot kodēt, un viņiem, iespējams, ir pieredze datorzinātnēs, matemātikā vai statistikā. Tas nenozīmē, ka cilvēki no citas vides nevar būt datu zinātnieki. Tātad viena lieta, kas jāpatur prātā, ir tāda, ka šiem cilvēkiem no šīs izcelsmes ir priekšrocības, taču tas notiek tikai sākotnējos posmos. Jums vienkārši jāsaglabā centība un smags darbs, un drīz tas būs viegli arī jums.
- Datu zinātnes konkursi un reālās dzīves projekti ir vienādi
Šīs sacensības ir lielisks sākums garajā Datu zinātnes ceļojumā. Jūs sākat strādāt ar lielām datu kopām un algoritmiem. Viss ir kārtībā, taču, protams, tas tiek uzskatīts par projektu un nodot to CV nav laba ideja jo šie konkursi nebūt nav tuvu reālas dzīves projektam. Jūs nespējat notīrīt netīros datus vai izveidot tos cauruļvadi vai pārbaudiet laika ierobežojumu. Svarīga ir tikai modeļa precizitāte.
- Tas viss ir par paredzamo modeļu veidošanu
Cilvēki parasti domā, ka datu zinātnieki paredz nākotnes iznākumu. Paredzošā modelēšana ir ļoti svarīgs Datu zinātnes aspekts, taču tas vien jums nevar palīdzēt. Jebkurā projektā ir vairāki soļi iesaistīts visu ciklu sākot no datu vākšanas, apkarošanas, datu analīzes, algoritma apmācības, modeļa izveidošanas, modeļa testēšanas un visbeidzot ieviešanas. Jums jāzina viss process līdz galam . Apskatīsim galīgos datu zinātnieku mītus.
- Pēc uzcelšanas AI turpinās attīstīties
Tas ir izplatīts nepareizs uzskats, ka AI turpina augt, attīstīties un vispārināties paši. Nu, zinātniskās fantastikas filmas pastāvīgi atspoguļo vienu un to pašu vēstījumu. Tagad tas nemaz nav taisnība, patiesībā mēs esam atpalikuši. Viss, ko mēs varam darīt, ir vilcienu modeļi, kas paši trenējas, ja viņiem tiek ievadīti jauni dati. Viņi nespēj pielāgoties izmaiņām vidē un jauna veida datiem.
Tātad. ja jūs domājat, ka vienas dienas mašīnas veiks visu darbu? Nu, jums jāiziet no filmām!
Es ceru, ka visi jūsu Data Scientists mīti tagad ir notīrīti. Edureka nodrošina arī a . Tas ietver apmācību par statistiku, datu zinātni, Python, Apache Spark & Scala, Tensorflow un Tableau.
Vai mums ir jautājums? Lūdzu, pieminējiet to raksta “Datu zinātnieku mīti” komentāru sadaļā, un mēs ar jums sazināsimies.