ay lumitaw bilang isa sa mga pinaka-trending na patlang sa mga kamakailang oras. Lumalaki ito sa isang kamangha-manghang bilis at sa gayon ay ang pangangailangan para sa Data Scientists. Ang papel na ginagampanan ng isang siyentipiko ng data ay labis na pabago-bago walang dalawang araw ang pareho para sa kanila at iyon ang gumagawa ng kakaiba at kapana-panabik na ito. Dahil ito ay isang bagong larangan mayroong parehong kaguluhan at pagkalito tungkol dito. Kaya, limasin natin ang mga Mito ng Siyentipikong Data na ito sa sumusunod na pagkakasunud-sunod:
Sino ang isang Data Scientist?
Bagaman maraming mga kahulugan ng magagamit, karaniwang sila ay mga propesyonal na nagsasanay ng sining ng Data Science. Ang mga Siyentipiko ng Data ay pumutok sa mga kumplikadong problema sa data sa kanilang kadalubhasaan sa mga disiplina sa siyensya. Ito ay isang posisyon ng mga Espesyalista.
Nagpapadalubhasa sila sa iba't ibang mga uri ng kasanayan tulad ng pagsasalita, pag-aanalisa ng teksto (NLP), pagproseso ng imahe at video, gamot at simulasyong materyal, atbp. Ang bawat isa sa mga ginagampanan na dalubhasa ay napakalimita sa bilang at samakatuwid ang halaga ng naturang dalubhasa ay napakalawak. Anumang bagay na nakakakuha ng momentum na mabilis na may kaugaliang maging kung ano ang pinag-uusapan ng lahat. At, mas maraming tao ang nagsasalita tungkol sa isang bagay, mas maraming mga maling kuru-kuro at mitolohiya ang nagtipun-tipon. Kaya't i-debunk natin ang ilang mga Data Scientist Myths.
kung paano buksan ang aws sij
Mga Mito ng Data Scientist kumpara sa Reality
- Kailangan mong maging isang Ph.D. May hawak
Isang Ph. ay isang napakalaking tagumpay walang alinlangan. Kailangan ng maraming pagsisikap at dedikasyon sa pagsasaliksik. Ngunit kinakailangan bang maging isang Data Scientist? Depende ito sa uri ng Job na nais mong puntahan.
Kung pupunta ka para sa Ginampanan ang Data Role Role na pangunahing batay sa pagtatrabaho sa mga mayroon nang mga algorithm at pag-unawa sa kung paano ito gumagana. Karamihan sa mga tao ay umaangkop sa kategoryang ito at Karamihan sa mga bukas at paglalarawan sa trabaho na nakikita mo ay para sa mga tungkuling ito lamang. Para sa papel na ito, ikaw HUWAG kailangan ng Ph.D. degree.
Ngunit, kung nais mong pumunta sa a Tungkulin sa Pananaliksik , kung gayon maaaring kailanganin mo ang isang Ph. Degree. Kung ang pagtatrabaho sa Mga Algorithm o pagsusulat ng anumang papel ay bagay sa iyo pagkatapos ay Ph.D. ay ang paraan upang pumunta
- Ang Data Scientist ay papalitan ng AI sa lalong madaling panahon
Kung sa palagay mo maaaring gawin ng isang pangkat ng Data Scientists ang lahat na nauugnay sa isang Proyekto ng AI / ML . Hindi ito isang praktikal na solusyon, sanhi kung nakatuon ka sa anumang proyekto ng AI, mayroon itong malawak na mga trabahong nakakabit dito. ay isang napaka-kumplikadong larangan na may maraming iba't ibang mga tungkulin na nakakabit dito tulad ng:
- Statistician
- Dalubhasa sa Domain
- Espesyalista ng IoT
Hindi lang malulutas ng Data ang mga siyentipiko lamang ang lahat at hindi posible na gawin din iyon ng AI. Kaya, kung isa ka sa mga kinakatakutan ito, DONT. Hindi pa kaya ng AI ang paggawa ng mga bagay na tulad nito, kailangan mo ng malawak na dami ng kaalaman sa iba't ibang mga domain.
- Mas Maraming Data ang Nagbibigay ng Mas Mataas na Kawastuhan
Mayroong isang napakalaking maling kuru-kuro at isa sa malaking mga Mito ng Siyentipikong Data na 'mas maraming data na mayroon ka, higit na magiging kawastuhan ng modelo'. Marami pang data hindi nagsalin sa mas mataas na kawastuhan. Sa kabilang banda, ang maliit ngunit mahusay na napanatili na data ay maaaring may mas mahusay na kalidad at kawastuhan. Ang pinakamahalaga ay ang pag-unawa sa data at kakayahang magamit. Ito ang Kalidad pinakamahalaga iyon
- Ang Deep Learning ay Ibinigay lamang para sa Malalaking Organisasyon
Ang isa sa pinakakaraniwang Pabula ay kailangan mo ng isang mahusay na halaga ng hardware upang mapatakbo ang mga gawain sa Deep Learning. Sa gayon, hindi iyon ganap na hindi totoo, ang isang malalim na modelo ng pag-aaral ay palaging gumaganap nang mas mahusay kapag mayroon itong isang malakas na pag-setup ng hardware upang magpatakbo. Ngunit maaari mo itong patakbuhin sa iyong lokal na system o Google Colab (GPU + CPU). Maaaring mas matagal kaysa sa inaasahan na sanayin ang modelo sa iyong machine.
- Madali ang Koleksyon ng Data
Ang data ay nabubuo sa isang kamangha-manghang rate ng tungkol sa 2.5 Quintillion Mga byte bawat Araw at pagkolekta ng tamang data sa tamang format pa rin isang mabibigat na gawain. Kailangan mong bumuo ng a tamang pipeline para sa iyong proyekto. Mayroong maraming mga mapagkukunan upang makakuha ng data. Ang gastos at kalidad ay mahalaga. Ang pagpapanatili ng integridad ng data at pipeline ay isang napakahalagang bahagi na hindi dapat guluhin.
- Gumagawa lamang ang Data Scientists sa Mga Tool / Lahat ng ito ay tungkol sa Mga Tool
Karaniwan nang nagsisimulang matuto ang mga tao ng isang tool na iniisip na makakarating sila ng trabaho sa Data Science. Sa gayon, ang pag-aaral ng isang tool ay mahalaga upang gumana bilang isang Data Scientist, ngunit tulad ng nabanggit ko nang mas maaga na ang kanilang papel ay higit na Magkakaiba. Ang mga Siyentipiko ng Data ay dapat na lampas sa paggamit ng isang tool upang makuha ang mga solusyon sa halip, kailangan nilang makabisado ang mahahalagang kasanayan. Oo, ang pag-master ng isang tool ay lumilikha ng pag-asa ng madaling pagpasok sa Data Science ngunit ang mga kumpanya na kumukuha ng Data Scientists ay hindi isasaalang-alang ang kadalubhasaan sa tool sa halip, naghahanap sila para sa isang propesyonal na nakuha ang isang kumbinasyon ng mga kasanayan sa Teknikal at Negosyo.
- Kailangan mong magkaroon ng Background ng Coding / Computer Science
Karamihan sa mga Siyentipikong Data ay mahusay sa pag-coding at maaaring magkaroon ng Karanasan sa Computer Science, o Maths o Statistics. Hindi ito nangangahulugan na ang mga tao mula sa ibang mga pinagmulan ay hindi maaaring maging isang Data Scientist. Kaya, isang bagay na dapat tandaan ay ang mga taong ito mula sa mga background na ito ay may gilid, ngunit nasa paunang yugto lamang iyon. Kailangan mo lang panatilihin ang pagtatalaga at pagsusumikap at sa madaling panahon madali din ito para sa iyo.
- Ang Mga Kompetisyon sa Agham ng Data at Mga Proyekto na Tunay na Buhay ay pareho
Ang mga Kumpetisyon na ito ay isang magandang simula sa mahabang paglalakbay ng Data Science. Makakapagtrabaho ka sa mga malalaking hanay ng data at algorithm. Mabuti ang lahat ngunit isinasaalang-alang ito bilang isang proyekto at inilalagay ito sa iyong resume ay tiyak hindi magandang ideya sapagkat ang mga kumpetisyon na ito ay hindi malapit sa isang proyekto sa totoong buhay. Hindi mo malilinis ang magulo na data o bumuo ng anumang mga pipeline o suriin ang limitasyon sa oras. Ang mahalaga lamang ay ang katumpakan ng modelo.
- Ang lahat ay tungkol sa Predictive Model Building
Karaniwang iniisip ng mga tao na hinuhulaan ng Data Scientists ang hinaharap na kinalabasan. Ang Hulaang Pagmomodelo ay isang napakahalagang aspeto ng Data Science, ngunit ito lamang ang hindi makakatulong sa iyo. Sa anumang Project, mayroong maraming mga hakbang kasangkot sa buong Siklo simula sa Koleksyon ng Data, Wrangling, Pagsusuri ng Data, Pagsasanay sa Algorithm, Pagbuo ng isang Modelo, Pagsubok sa Modelo at sa wakas Pag-deploy. Kailangan mong malaman ang kabuuan end-to-end na proseso . Tingnan natin ang huling Data Scientists Myths.
ano ang namespace sa c ++
- Ang AI ay Magpatuloy na Mag-evolve sa sandaling Itinayo
Ito ay isang pangkaraniwang maling kuru-kuro na ang AI ay patuloy na lumalaki, nagbabago at naglalahat sa kanilang sarili. Sa gayon, ang mga pelikulang sci-Fi ay patuloy na naglalarawan ng parehong mensahe. Ngayon, ito ay hindi totoo, sa katunayan, nasa likuran tayo. Ang pinaka-magagawa natin ay ang mga modelo ng tren na nagsasanay sa kanilang sarili kung ang isang bagong data ay naibigay sa kanila. Hindi sila maaaring umangkop sa pagbabago sa kapaligiran at isang bagong uri ng data.
Kaya naman kung sa tingin mo ay isang araw na makina ang gagawa ng lahat ng gawain? Kaya, nakapag-get out ka sa mga pelikula!
Inaasahan kong ang lahat ng iyong Mga Siyentipikong Data na Mito ay nalinis na ngayon. Nagbibigay din ang Edureka ng a . Kabilang dito ang pagsasanay sa Statistics, Science sa Data, Python, Apache Spark & Scala, Tensorflow at Tableau.
May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ito sa seksyon ng mga komento ng artikulong 'Data Scientists Myths' at babalikan ka namin.