10 najzanimljivijih mitova o ulogama u Indiji

Ovaj članak o Top 10 mitova o znanstvenicima podataka razjasnit će sve vaše sumnje u uloge znanstvenika podataka u Indiji i otkriti stvarnost.

se u posljednje vrijeme pojavio kao jedno od najtraženijih područja. Raste nevjerojatnim tempom pa tako i potražnja za Data Scientistima. Uloga podatkovnog znanstvenika izuzetno je dinamična, jer im dva dana nisu ista, a to je ono što ga čini tako jedinstvenim i uzbudljivim. Budući da je to novo područje, u njemu postoje i uzbuđenje i zbunjenost. Pa, raščistimo te mitove Data Data Scients-a sljedećim redoslijedom:

Tko je Data Scientist?

Iako postoji nekoliko definicija dostupni, u osnovi su profesionalci koji se bave umjetnošću Data Sciencea. Znanstvenici podataka rješavaju složene probleme s podacima svojom stručnošću u znanstvenim disciplinama. To je stav stručnjaka.





Data-Scientist-Myths

Specijalizirali su se za različite vrste vještina poput govora, analitike teksta (NLP), obrade slika i video zapisa, simulacije lijekova i materijala itd. Svaka od ovih uloga stručnjaka je vrlo ograničena i stoga je vrijednost takvog stručnjaka golema. Sve što brzo dobije zamah nastoji postati ono o čemu svi pričaju. I, što više ljudi o nečemu razgovara, nakuplja se sve više zabluda i mitova. Pa razotkrijmo neke mitove o Data Scientistu.



kako napraviti upozorenje u html - u

Mitovi znanstvenika podataka vs stvarnost

  • Morate biti doktor znanosti. Držač

Doktorat je vrlo veliko postignuće bez sumnje. Za istraživanje je potrebno puno napornog rada i predanosti. No, je li potrebno postati Data Scientist? Ovisi o vrsti posla na koji želite ići.

Ako idete za Uloga primijenjene znanosti o znanosti koja se prvenstveno temelji na radu s postojećim algoritmima i razumijevanju njihovog rada. Većina ljudi se uklapa u ovu kategoriju, a većina otvaranja i opisa poslova koje vidite su samo za ove uloge. Za ovu ulogu ti NEMOJ treba doktorat stupanj.

Ali, ako želite ići u Uloga istraživanja , tada će vam možda trebati doktorat Stupanj. Ako je vaš rad na algoritmima ili pisanje bilo kojeg rada, onda dr. Sc. je put kojim treba ići.



  • Data Scientist će uskoro zamijeniti AI

Ako mislite da gomila podatkovnih znanstvenika može učiniti sve što je povezano s Projekt AI / ML . To nije praktično rješenje, jer ako se usredotočite na bilo koji projekt AI-a, uz njega je mnoštvo poslova. je vrlo složeno područje s puno različitih uloga, kao što su:

  • Statističar
  • Stručnjak za domene
  • IoT stručnjak

Znanstvenici podataka sami ne mogu sve riješiti, a ni AI to ne može učiniti. Dakle, ako ste jedan od onih koji se toga boje, DONT. AI još nije sposoban raditi takve stvari, treba vam ogromno znanje iz različitih domena.

  • Više podataka omogućuje veću preciznost

Postoji vrlo velika zabluda i jedan od velikih mitova znanstvenika podataka da „što više podataka imate, veća će biti i točnost modela“. Više podataka ne prevodi do veće točnosti. S druge strane, mali, ali dobro održavani podaci mogli bi imati bolju kvalitetu i točnost. Najvažnije je razumijevanje podataka i njihova upotrebljivost. To je Kvaliteta to je najvažnije.

  • Dubinsko učenje namijenjeno je samo velikim organizacijama

Jedan od najčešćih mitova je da vam za pokretanje zadataka dubokog učenja treba znatno dobra količina hardvera. Pa, to nije u potpunosti lažno, model dubokog učenja uvijek će raditi učinkovitije kada ima moćnu hardversku postavku na kojoj se može pokrenuti. Ali možete ga pokrenuti na vašem lokalnom sustavu ili Google Colab (GPU + CPU). Jednostavno će trebati više vremena nego što se očekivalo da bi se model obučio na vašem stroju.

  • Prikupljanje podataka je jednostavno

Podaci se generiraju nevjerojatnom brzinom od oko 2,5 Kvintilion Bajtova po danu i prikupljanje pravi podaci u pravom formatu i dalje je težak zadatak. Trebate izgraditi pravilan cjevovod za vaš projekt. Postoji mnogo izvora za dobivanje podataka. Trošak i kvaliteta jako su važni. Održavanje integriteta podataka i cjevovoda vrlo je važan dio s kojim se ne treba petljati.

  • Znanstvenici podataka rade samo s Alatima / Sve je u Alatima

Ljudi obično počnu učiti alat misleći da će se zaposliti u Data Scienceu. Pa, učenje alata je važno za rad kao Data Scientist, ali kao što sam već spomenuo, njihova je uloga mnogo raznolikija. Znanstvenici podataka trebali bi ići dalje od upotrebe alata za pronalaženje rješenja, već trebaju svladati bitne vještine. Da, savladavanje alata stvara nadu za lak ulazak u Data Science, ali tvrtke koje angažiraju Data Scientist neće umjesto toga uzeti u obzir stručnost alata, već traže stručnjaka koji je stekao kombinaciju tehničkih i poslovnih vještina.

  • Morate imati pozadinu kodiranja / informatike

Većina podatkovnih znanstvenika dobra je u kodiranju i možda ima iskustva u računalnim znanostima, ili iz matematike ili statistike. To ne znači da ljudi iz drugih sredina ne mogu biti Data Scientist. Dakle, jedno na umu je da ovi ljudi iz ovih sredina imaju prednost, ali to je tek u početnim fazama. Samo trebate nastaviti s predanošću i napornim radom, a uskoro će i vama biti lako.

  • Natjecanja u znanosti o podacima i projekti iz stvarnog života su isti

Ova Natjecanja su sjajan početak na dugom putu Data Sciencea. Možete raditi s velikim skupovima podataka i algoritmima. Sve je u redu, ali smatrati to projektom i staviti ga u svoj životopis sigurno jeste nije dobra ideja jer ta natjecanja nisu ni blizu stvarnom projektu. Ne možete očistiti neuredne podatke niti ih izraditi cjevovodi ili provjerite vremensko ograničenje. Važna je samo točnost modela.

  • Sve je u vezi s predviđanjem izgradnje modela

Ljudi obično misle da znanstvenici podataka predviđaju budući ishod. Prediktivno modeliranje vrlo je važan aspekt znanosti o podacima, ali samo vam ne može pomoći. U bilo kojem projektu postoje više koraka uključeni u cijeli ciklus počevši od prikupljanja podataka, prepirki, analize podataka, osposobljavanja algoritma, izrade modela, ispitivanja modela i na kraju primjene. Morate znati cjelinu proces od kraja do kraja . Pogledajmo konačne mitove znanstvenika podataka.

  • AI će se nastaviti razvijati nakon što se izgradi

Uobičajena je zabluda da AI nastavlja rasti, razvijati se i generalizirati sam od sebe. Pa, Sci-Fi filmovi neprestano prikazuju istu poruku. To uopće nije istina, zapravo zaostajemo. Najviše što možemo učiniti je osposobiti modele koji se sami osposobljavaju ako im se dodaju novi podaci. Ne mogu se prilagoditi promjenama u okruženju i novoj vrsti podataka.

Tako. ako mislite da će jednodnevni Strojevi obavljati sav posao? Pa, moraš se maknuti iz filmova!

spajanje sortirati u c ++

Nadam se da su svi vaši mitovi o znanstvenicima podataka sada razriješeni. Edureka također nudi a . Uključuje obuku iz statistike, znanosti o podacima, Pythona, Apache Spark & ​​Scala, Tensorflow i Tableau.

Imate pitanje za nas? Molimo vas da ga spominjete u odjeljku za komentare članka 'Mitovi znanstvenika podataka', a mi ćemo vam se javiti.