har vist sig at være et af de mest populære felter i nyere tid. Det vokser i et utroligt tempo, og det samme er efterspørgslen efter dataforskere. Dataforskers rolle er ekstremt dynamisk, ingen dage er den samme for dem, og det er det, der gør det så unikt og spændende. Da det er et nyt felt, er der både spænding og forvirring omkring det. Så lad os rydde disse Data Scientists myter i følgende rækkefølge:
Hvem er dataforsker?
Selvom der er flere definitioner af tilgængelige, dybest set er de fagfolk, der praktiserer datavidenskabskunsten. Dataforskere knækker komplekse dataproblemer med deres ekspertise inden for videnskabelige discipliner. Det er en stilling som specialister.
De specialiserer sig i forskellige typer færdigheder som tale, tekstanalyse (NLP), billed- og videobehandling, medicin og materialesimulering osv. Hver af disse specialiserede roller er meget begrænset i antal, og derfor er værdien af en sådan specialist enorm. Alt, der får fart, har tendens til hurtigt at blive det, som alle taler om. Og jo flere mennesker taler om noget, jo flere misforståelser og myter hober sig op. Så lad os afskrække nogle Data Scientist Myter.
forudsætninger for kunstig intelligens kursus
Data Scientist Myter vs Virkelighed
- Du skal være ph.d. Holder
En ph.d. er uden tvivl en meget stor præstation. Det kræver meget hårdt arbejde og dedikation til at lave forskning. Men er det nødvendigt at blive datavidenskabsmand? Det afhænger af den type job, du vil gå efter.
Hvis du går efter Anvendt datalogisk rolle som primært er baseret på at arbejde med eksisterende algoritmer og forstå, hvordan de fungerer. De fleste mennesker passer ind i denne kategori, og de fleste af de åbninger og jobbeskrivelser, du ser, er kun til disse roller. Til denne rolle, dig LADE VÆRE MED har brug for en ph.d. grad.
Men hvis du vil gå ind i en Forskningsrolle , så har du muligvis brug for en ph.d. Grad. Hvis det er din ting at arbejde med algoritmer eller skrive papir, så er Ph.D. er vejen at gå.
- Data Scientist vil snart blive erstattet af AI
Hvis du tror, at en masse dataforskere kan gøre alt, hvad der vedrører en AI / ML-projekt . Det er ikke en praktisk løsning, for hvis du fokuserer på et AI-projekt, har det en overflod af job knyttet til det. er et meget komplekst felt med mange forskellige roller knyttet til det som:
- Statistiker
- Domæneekspert
- IoT-specialist
Dataforskere alene kan ikke løse alt, og det er heller ikke muligt for AI at gøre det. Så hvis du er en af dem, der frygter dette, DONT. AI er ikke i stand til at gøre sådan noget endnu, du har brug for en stor mængde viden om de forskellige domæner.
- Flere data giver højere nøjagtighed
Der er en meget stor misforståelse, og en af de store data forskere myter om, at 'flere data du har, mere vil være nøjagtigheden af modellen'. Flere data oversætter ikke til højere nøjagtighed. På den anden side kan små, men alligevel velholdte data muligvis have bedre kvalitet og nøjagtighed. Det, der betyder mest, er forståelse af data, og det er brugervenligt. Det er Kvalitet det betyder mest.
- Deep Learning er kun beregnet til store organisationer
En af de mest almindelige myter er, at du har brug for en betydelig mængde hardware til at køre Deep Learning-opgaver. Nå, det er ikke helt falsk, en dyb læringsmodel fungerer altid mere effektivt, når den har en kraftig hardwareopsætning at køre på. Men du kan køre det på dit lokale system eller Google Colab (GPU + CPU). Det kan bare tage længere tid end forventet at træne modellen på din maskine.
- Dataindsamling er let
Data genereres med en forbløffende hastighed på ca. 2,5 kvintillion Bytes per dag og indsamling af rigtige data i det rigtige format er det stadig en tung opgave. Du skal bygge en korrekt rørledning til dit projekt. Der er mange kilder til at hente data. Omkostningerne og kvaliteten betyder meget. Opretholdelse af data og pipelines integritet er en meget vigtig del, der ikke skal rodes med.
- Dataforskere arbejder kun med værktøjer / Det handler om værktøjerne
Folk begynder normalt at lære et værktøj, der tænker, at de får et job inden for datalogi. Nå, det er vigtigt at lære et værktøj at arbejde som Data Scientist, men som jeg nævnte tidligere, at deres rolle er meget mere forskelligartet. Dataforskere bør gå ud over at bruge et værktøj til at udlede ved løsninger i stedet, de har brug for at mestre vigtige færdigheder. Ja, at beherske et værktøj skaber håb om let adgang til Data Science, men virksomheder, der ansætter Data Scientists, vil ikke i stedet overveje værktøjsekspertisen, de leder efter en professionel, der har tilegnet sig en kombination af tekniske og forretningsmæssige færdigheder.
- Du skal have kodning / datalogisk baggrund
De fleste dataforskere er gode til at kode og har muligvis erfaring inden for datalogi eller matematik eller statistik. Dette betyder ikke, at folk med en anden baggrund ikke kan være dataforsker. Så en ting at huske på er, at disse mennesker med disse baggrunde har en kant, men det er kun i de indledende faser. Du skal bare fortsætte dedikationen og hårdt arbejde, og snart vil det også være let for dig.
min sql tutorial til begyndere
- Datavidenskabskonkurrencer og virkelige projekter er de samme
Disse konkurrencer er en god start i Data Science's lange rejse. Du kommer til at arbejde med store datasæt og algoritmer. Alt er i orden, men det er bestemt at betragte det som et projekt og lægge det på dit CV ikke en god idé fordi disse konkurrencer ikke er tæt på et virkeligt projekt. Du kan ikke rense de rodede data eller opbygge nogen rørledninger eller tjek tidsfristen. Alt, hvad der betyder noget, er modelnøjagtigheden.
- Det hele handler om forudsigelig modelbygning
Folk tror normalt, at dataforskere forudsiger fremtidige resultater. Forudsigelig modellering er et meget vigtigt aspekt af datalogi, men det alene kan ikke hjælpe dig. I ethvert projekt er der flere trin involveret i hele cyklen startende fra dataindsamling, wrangling, analyse af data, træning af algoritmen, opbygning af en model, test af modellen og endelig implementering. Du skal kende helheden ende-til-slut-proces . Lad os se på de endelige Data Scientists Myter.
- AI vil fortsætte med at udvikle sig, når den er bygget
Det er en almindelig misforståelse, at AI fortsætter med at vokse, udvikle sig og generalisere af sig selv. Nå, Sci-Fi-film har konstant portrætteret den samme besked. Dette er slet ikke sandt, faktisk er vi langt bagud. Det mest, vi kan gøre, er at træne modeller, der træner selv, hvis der tilføres nye data til dem. De kan ikke tilpasse sig ændringer i miljøet og en ny type data.
Så. hvis du tror, at en-dags maskiner vil gøre alt arbejdet? Du skal ud af filmene!
Jeg håber, at alle dine datavidenskabsmyter er ryddet. Edureka giver også en . Det inkluderer træning i statistik, datalogi, Python, Apache Spark & Scala, Tensorflow og Tableau.
Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet i 'Data Scientists Myths' -artiklen, og vi vender tilbage til dig.