hat sich in jüngster Zeit zu einem der angesagtesten Bereiche entwickelt. Es wächst mit erstaunlichem Tempo, ebenso wie die Nachfrage nach Data Scientists. Die Rolle eines Datenwissenschaftlers ist äußerst dynamisch, keine zwei Tage sind für ihn gleich, und das macht ihn so einzigartig und aufregend. Da es sich um ein neues Feld handelt, herrscht sowohl Aufregung als auch Verwirrung. Lassen Sie uns diese Mythen der Data Scientists in der folgenden Reihenfolge löschen:
Wer ist ein Data Scientist?
Obwohl es mehrere Definitionen von gibt verfügbar, im Grunde sind sie Profis, die die Kunst der Data Science praktizieren. Data Scientists knacken komplexe Datenprobleme mit ihrem Fachwissen in wissenschaftlichen Disziplinen. Es ist eine Position von Spezialisten.
Sie sind auf verschiedene Arten von Fähigkeiten wie Sprache, Textanalyse (NLP), Bild- und Videoverarbeitung, Medizin und Materialsimulation usw. spezialisiert. Jede dieser Fachrollen ist in ihrer Anzahl sehr begrenzt und daher ist der Wert eines solchen Spezialisten immens. Alles, was schnell an Fahrt gewinnt, wird schnell zu dem, worüber alle reden. Und je mehr Menschen über etwas sprechen, desto mehr Missverständnisse und Mythen häufen sich. Lassen Sie uns also einige Mythen von Data Scientist entlarven.
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Mythen der Datenwissenschaftler gegen die Realität
- Sie müssen ein Ph.D. sein. Halter
Ein Ph.D. ist zweifellos eine sehr große Leistung. Es erfordert viel harte Arbeit und Engagement für die Forschung. Aber ist es notwendig, Data Scientist zu werden? Es hängt von der Art des Jobs ab, für den Sie sich entscheiden möchten.
Wenn Sie wollen Rolle der angewandten Datenwissenschaft Dies basiert hauptsächlich auf der Arbeit mit vorhandenen Algorithmen und dem Verständnis ihrer Funktionsweise. Die meisten Leute passen in diese Kategorie und die meisten Stellenangebote und Stellenbeschreibungen, die Sie sehen, gelten nur für diese Rollen. Für diese Rolle bist du UNTERLASSEN SIE brauche einen Ph.D. Grad.
Aber wenn Sie in eine gehen wollen Forschungsrolle , dann brauchen Sie vielleicht einen Ph.D. Grad. Wenn Sie gerne an Algorithmen arbeiten oder eine Arbeit schreiben, dann ist Ph.D. ist der Weg zu gehen.
- Data Scientist wird bald durch AI ersetzt
Wenn Sie glauben, dass eine Reihe von Data Scientists alles tun kann, was mit einem zu tun hat AI / ML-Projekt . Es ist keine praktische Lösung, denn wenn Sie sich auf ein KI-Projekt konzentrieren, sind eine Vielzahl von Jobs damit verbunden. ist ein sehr komplexes Feld mit vielen verschiedenen Rollen wie:
- Statistiker
- Domain-Experte
- IoT-Spezialist
Data Scientists allein können nicht alles lösen, und AI kann dies auch nicht. Wenn Sie also einer von denen sind, die dies befürchten, tun Sie es NICHT. KI ist noch nicht in der Lage, solche Dinge zu tun. Sie benötigen eine große Menge an Wissen über die verschiedenen Bereiche.
- Mehr Daten sorgen für höhere Genauigkeit
Es gibt ein sehr großes Missverständnis und einen der Mythen der Big Data Scientists, dass „mehr Daten Sie haben, mehr wird die Genauigkeit des Modells sein“. Weitere Daten übersetzt nicht zu höherer Genauigkeit. Auf der anderen Seite können kleine, aber gut gepflegte Daten eine bessere Qualität und Genauigkeit aufweisen. Am wichtigsten ist das Verständnis der Daten und ihre Benutzerfreundlichkeit. Es ist das Qualität das ist am wichtigsten.
- Deep Learning ist nur für große Organisationen gedacht
Einer der häufigsten Mythen ist, dass Sie eine beträchtliche Menge an Hardware benötigen, um Deep Learning-Aufgaben auszuführen. Nun, das ist nicht ganz falsch. Ein Deep-Learning-Modell arbeitet immer effizienter, wenn es über ein leistungsstarkes Hardware-Setup verfügt, auf dem es ausgeführt werden kann. Sie können es jedoch auf Ihrem lokalen System oder ausführen Google Colab (GPU + CPU). Das Trainieren des Modells auf Ihrer Maschine kann länger dauern als erwartet.
- Die Datenerfassung ist einfach
Daten werden mit einer erstaunlichen Geschwindigkeit von ungefähr generiert 2,5 Billionen Bytes pro Tag und Sammeln der richtige Daten im richtigen Format ist immer noch eine schwere Aufgabe. Sie müssen eine bauen richtige Pipeline für Ihr Projekt. Es gibt viele Quellen, um Daten zu erhalten. Die Kosten und die Qualität sind sehr wichtig. Die Aufrechterhaltung der Integrität der Daten und der Pipeline ist ein sehr wichtiger Teil, mit dem man nicht herumspielen sollte.
- Data Scientists arbeiten nur mit Tools / Es geht nur um die Tools
Die Leute lernen normalerweise ein Tool und denken, dass sie einen Job in Data Science bekommen. Nun, das Erlernen eines Tools ist wichtig, um als Data Scientist zu arbeiten, aber wie ich bereits erwähnt habe, ist ihre Rolle viel vielfältiger. Data Scientists sollten nicht nur ein Tool verwenden, um Lösungen abzuleiten, sondern auch wesentliche Fähigkeiten beherrschen. Ja, das Beherrschen eines Tools schafft Hoffnung auf einen einfachen Einstieg in Data Science, aber Unternehmen, die Data Scientists einstellen, werden nicht nur das Tool-Know-how berücksichtigen, sondern einen Fachmann suchen, der eine Kombination aus technischen und geschäftlichen Fähigkeiten erworben hat.
- Sie benötigen Coding / Informatik-Hintergrund
Die meisten Data Scientists sind gut im Codieren und verfügen möglicherweise über Erfahrung in Informatik, Mathematik oder Statistik. Dies bedeutet nicht, dass Personen mit einem anderen Hintergrund kein Data Scientist sein können. Eine Sache, die Sie beachten sollten, ist, dass diese Menschen mit diesem Hintergrund einen Vorteil haben, aber das ist erst in der Anfangsphase. Sie müssen nur das Engagement und die harte Arbeit fortsetzen und bald wird es auch für Sie einfach sein.
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- Data Science-Wettbewerbe und Real-Life-Projekte sind gleich
Diese Wettbewerbe sind Ein guter Start auf dem langen Weg der Data Science. Sie können mit großen Datenmengen und Algorithmen arbeiten. Alles ist in Ordnung, aber es als Projekt zu betrachten und es in Ihren Lebenslauf aufzunehmen, ist sicher keine gute Idee weil diese Wettbewerbe einem realen Projekt nicht nahe kommen. Sie können die unordentlichen Daten nicht bereinigen oder erstellen Pipelines oder überprüfen Sie das Zeitlimit. Alles was zählt ist die Modellgenauigkeit.
- Alles dreht sich um Predictive Model Building
Die Leute denken normalerweise, dass Data Scientists zukünftige Ergebnisse vorhersagen. Predictive Modeling ist ein sehr wichtiger Aspekt von Data Science, kann Ihnen jedoch nicht weiterhelfen. In jedem Projekt gibt es mehrere Schritte beteiligt an ganzer Zyklus Ausgehend von der Datenerfassung, dem Wrangling, der Datenanalyse, dem Training des Algorithmus, dem Erstellen eines Modells, dem Testen des Modells und schließlich der Bereitstellung. Sie müssen das Ganze kennen End-to-End-Prozess . Schauen wir uns die letzten Mythen der Data Scientists an.
- Die KI wird sich nach dem Bau weiter entwickeln
Es ist ein weit verbreitetes Missverständnis, dass KI von selbst weiter wächst, sich weiterentwickelt und verallgemeinert. Nun, Sci-Fi-Filme haben immer die gleiche Botschaft dargestellt. Nun, das ist überhaupt nicht wahr, tatsächlich sind wir weit zurück. Das Beste, was wir tun können, ist, Modelle zu trainieren, die sich selbst trainieren, wenn ihnen neue Daten zugeführt werden. Sie können sich nicht an Änderungen in der Umgebung und an einen neuen Datentyp anpassen.
So. Wenn Sie glauben, dass eintägige Maschinen die ganze Arbeit erledigen werden? Nun, du musst aus den Filmen raus!
Ich hoffe, alle Ihre Mythen über Data Scientists sind jetzt geklärt. Edureka bietet auch eine . Es umfasst Schulungen zu Statistik, Data Science, Python, Apache Spark & Scala, Tensorflow und Tableau.
Hast du eine Frage an uns? Bitte erwähnen Sie es im Kommentarbereich des Artikels „Mythen von Data Scientists“, und wir werden uns bei Ihnen melden.