ได้กลายเป็นหนึ่งในสาขาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในช่วงเวลาที่ผ่านมา มีการเติบโตอย่างรวดเร็วและเป็นที่ต้องการของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นมีชีวิตชีวาอย่างมากไม่มีสองวันที่เหมือนกันสำหรับพวกเขาและนั่นคือสิ่งที่ทำให้มันไม่เหมือนใครและน่าตื่นเต้น เนื่องจากเป็นสนามใหม่จึงมีทั้งความตื่นเต้นและความสับสน ดังนั้นเรามาล้างตำนานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลตามลำดับต่อไปนี้:
Data Scientist คือใคร
แม้ว่าจะมีคำจำกัดความหลายประการของ มีอยู่โดยทั่วไปแล้วพวกเขาเป็นมืออาชีพที่ฝึกฝนศิลปะของ Data Science นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแตกปัญหาข้อมูลที่ซับซ้อนด้วยความเชี่ยวชาญในสาขาวิทยาศาสตร์ เป็นตำแหน่ง Specialists
พวกเขาเชี่ยวชาญในทักษะประเภทต่างๆเช่นการพูดการวิเคราะห์ข้อความ (NLP) การประมวลผลภาพและวิดีโอการแพทย์และการจำลองวัสดุเป็นต้นบทบาทของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนมีจำนวน จำกัด มากและด้วยเหตุนี้มูลค่าของผู้เชี่ยวชาญจึงมีมาก อะไรก็ตามที่ได้รับโมเมนตัมอย่างรวดเร็วมักจะกลายเป็นสิ่งที่ทุกคนพูดถึง และยิ่งมีคนพูดถึงบางสิ่งมากเท่าไหร่ความเข้าใจผิดและตำนานก็ยิ่งพอกพูนขึ้น เรามาหักล้างตำนานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกัน
java โยนสองครั้งเป็น int
ตำนานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเทียบกับความเป็นจริง
- คุณต้องเป็นปริญญาเอก ที่ยึด
ปริญญาเอก ถือเป็นความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่อย่างไม่ต้องสงสัย ต้องใช้ความพยายามอย่างมากและความทุ่มเทในการทำวิจัย แต่จำเป็นต้องเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่? ขึ้นอยู่กับประเภทของงานที่คุณต้องการไป
หากคุณกำลังจะไป บทบาทวิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์ ซึ่งขึ้นอยู่กับการทำงานกับอัลกอริทึมที่มีอยู่เป็นหลักและทำความเข้าใจวิธีการทำงาน คนส่วนใหญ่เหมาะสมกับหมวดหมู่นี้และตำแหน่งงานและรายละเอียดงานส่วนใหญ่ที่คุณเห็นมีไว้สำหรับบทบาทเหล่านี้เท่านั้น สำหรับบทบาทนี้คุณ อย่า ต้องการปริญญาเอก ระดับ.
แต่ถ้าคุณต้องการเข้าสู่ไฟล์ บทบาทการวิจัย คุณอาจต้องการปริญญาเอก ระดับ. หากการทำงานเกี่ยวกับอัลกอริทึมหรือการเขียนบทความใด ๆ เป็นสิ่งที่คุณต้องการ คือหนทางที่จะไป
- Data Scientist จะถูกแทนที่ด้วย AI ในไม่ช้า
หากคุณคิดว่ากลุ่มนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับไฟล์ โครงการ AI / ML . ไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาที่ใช้ได้จริงเพราะหากคุณมุ่งเน้นไปที่โครงการ AI ใด ๆ ก็มีงานติดอยู่มากมาย เป็นสนามที่ซับซ้อนมากโดยมีบทบาทที่แตกต่างกันมากมายเช่น:
- นักสถิติ
- ผู้เชี่ยวชาญโดเมน
- ผู้เชี่ยวชาญด้าน IoT
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ปัญหาได้ทุกอย่างและ AI จะทำเช่นนั้นไม่ได้เช่นกัน ดังนั้นหากคุณเป็นหนึ่งในผู้ที่กลัวสิ่งนี้ DONT AI ยังไม่สามารถทำสิ่งต่างๆเช่นนั้นได้คุณต้องมีความรู้มากมายเกี่ยวกับโดเมนต่างๆ
- ข้อมูลเพิ่มเติมให้ความแม่นยำสูงขึ้น
มีความเข้าใจผิดที่ยิ่งใหญ่และหนึ่งในตำนานข้อมูลขนาดใหญ่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ว่า“ คุณมีข้อมูลมากขึ้นความแม่นยำของแบบจำลองจะมากขึ้น” ข้อมูลเพิ่มเติม ไม่แปล เพื่อความแม่นยำที่สูงขึ้น ในทางกลับกันข้อมูลขนาดเล็ก แต่ได้รับการดูแลอย่างดีอาจมีคุณภาพและความแม่นยำที่ดีกว่า สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการเข้าใจข้อมูลและความสามารถในการใช้งาน มันเป็น คุณภาพ ที่สำคัญที่สุด
- การเรียนรู้เชิงลึกมีความหมายสำหรับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น
หนึ่งในตำนานที่พบบ่อยที่สุดคือคุณต้องมีฮาร์ดแวร์จำนวนมากในการรันงาน Deep Learning นั่นไม่ใช่เรื่องผิด แต่อย่างใดโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเสมอเมื่อมีการตั้งค่าฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้ทำงานได้ แต่คุณสามารถเรียกใช้บนระบบท้องถิ่นของคุณหรือ Google Colab (GPU + CPU) การฝึกโมเดลบนเครื่องอาจใช้เวลานานกว่าที่คาดไว้
- การรวบรวมข้อมูลทำได้ง่าย
ข้อมูลถูกสร้างขึ้นในอัตราที่น่าทึ่งประมาณ 2.5 Quintillion ไบต์ต่อวันและรวบรวมไฟล์ ข้อมูลที่ถูกต้อง ในรูปแบบที่เหมาะสมยังคงเป็นงานที่หนัก คุณต้องสร้างไฟล์ ท่อที่เหมาะสม สำหรับโครงการของคุณ มีแหล่งที่มามากมายในการรับข้อมูล ต้นทุนและคุณภาพมีความสำคัญมาก การรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลและไปป์ไลน์เป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งที่ไม่ควรยุ่งเกี่ยว
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานกับเครื่องมือเท่านั้น / ทุกอย่างเกี่ยวกับเครื่องมือ
ผู้คนมักจะเริ่มเรียนรู้เครื่องมือโดยคิดว่าจะได้งานใน Data Science การเรียนรู้เครื่องมือเป็นสิ่งสำคัญในการทำงานในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่อย่างที่ฉันได้กล่าวไปก่อนหน้านี้ว่าบทบาทของพวกเขามีความหลากหลายมากขึ้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรไปไกลกว่าการใช้เครื่องมือเพื่อหาโซลูชันแทนพวกเขาจำเป็นต้องเชี่ยวชาญทักษะที่จำเป็น ใช่การเรียนรู้เครื่องมือทำให้เกิดความหวังในการเข้าสู่ Data Science ได้อย่างง่ายดาย แต่ บริษัท ที่จ้าง Data Scientist จะไม่พิจารณาความเชี่ยวชาญด้านเครื่องมือเพียงอย่างเดียวแทนพวกเขามองหามืออาชีพที่ได้รับการผสมผสานระหว่างทักษะทางเทคนิคและธุรกิจ
ตัดแต่ง () ใน java
- คุณต้องมีพื้นฐานด้านการเข้ารหัส / วิทยาการคอมพิวเตอร์
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่เก่งในการเขียนโค้ดและอาจมีประสบการณ์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์คณิตศาสตร์หรือสถิติ นี่ไม่ได้หมายความว่าคนที่มาจากภูมิหลังอื่นจะเป็น Data Scientist ไม่ได้ ดังนั้นสิ่งหนึ่งที่ควรทราบก็คือคนเหล่านี้จากภูมิหลังเหล่านี้มีความได้เปรียบ แต่นั่นเป็นเพียงในระยะเริ่มต้นเท่านั้น คุณเพียงแค่ต้องรักษาความทุ่มเทและทำงานหนักและในไม่ช้ามันก็จะเป็นเรื่องง่ายสำหรับคุณเช่นกัน
- การแข่งขันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและโครงการในชีวิตจริงนั้นเหมือนกัน
การแข่งขันเหล่านี้คือ การเริ่มต้นที่ดี ในการเดินทางอันยาวนานของ Data Science คุณได้ทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และอัลกอริทึม ทุกอย่างเรียบร้อยดี แต่การพิจารณาเป็นโครงการและวางไว้ในประวัติย่อของคุณนั้นแน่นอน ไม่ใช่ความคิดที่ดี เนื่องจากการแข่งขันเหล่านี้ไม่มีทางใกล้เคียงกับโครงการในชีวิตจริง คุณไม่ต้องล้างข้อมูลที่ยุ่งเหยิงหรือสร้างใด ๆ ท่อ หรือตรวจสอบเวลาที่กำหนด สิ่งที่สำคัญคือความแม่นยำของโมเดล
- ทุกอย่างเกี่ยวกับ Predictive Model Building
คนทั่วไปมักคิดว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำนายผลลัพธ์ในอนาคต Predictive Modeling เป็นสิ่งที่สำคัญมากของ Data Science แต่เพียงอย่างเดียวไม่สามารถช่วยคุณได้ ในโครงการใด ๆ มี หลายขั้นตอน เกี่ยวข้องกับ วงจรทั้งหมด เริ่มตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลการทะเลาะการวิเคราะห์ข้อมูลการฝึกอบรมอัลกอริทึมการสร้างแบบจำลองการทดสอบโมเดลและการปรับใช้ในที่สุด คุณจำเป็นต้องรู้ทั้งหมด กระบวนการ end-to-end . มาดูตำนานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสุดท้าย
- AI จะวิวัฒนาการต่อไปเมื่อสร้างขึ้น
เป็นความเข้าใจผิดที่พบบ่อยว่า AI ยังคงเติบโตมีวิวัฒนาการและเป็นที่ยอมรับโดยทั่วไป ภาพยนตร์ Sci-Fi มีการถ่ายทอดข้อความเดียวกันอย่างต่อเนื่อง ตอนนี้มันไม่เป็นความจริง แต่อย่างใดอันที่จริงเราอยู่เบื้องหลัง สิ่งที่เราทำได้มากที่สุดคือฝึกโมเดลที่ฝึกฝนตนเองหากมีการป้อนข้อมูลใหม่ ไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมและข้อมูลประเภทใหม่ได้
ดังนั้น. ถ้าคุณคิดว่าเครื่องจักรในวันเดียวจะทำงานได้ทั้งหมด? คุณต้องออกจากภาพยนตร์!
ฉันหวังว่าตำนานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดของคุณจะถูกลบออกแล้ว Edureka ยังมีไฟล์ . รวมถึงการฝึกอบรมเกี่ยวกับสถิติวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python Apache Spark & Scala Tensorflow และ Tableau
มีคำถามสำหรับเรา? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นของบทความ“ Data Scientists Myths” แล้วเราจะติดต่อกลับไป