đã nổi lên như một trong những lĩnh vực có xu hướng nhất trong thời gian gần đây. Nó đang phát triển với một tốc độ đáng kinh ngạc và nhu cầu về các Nhà khoa học dữ liệu cũng vậy. Vai trò của một nhà khoa học dữ liệu là vô cùng năng động, không có ngày nào giống ngày nào đối với họ và đó là điều khiến nó trở nên độc đáo và thú vị. Vì đây là một lĩnh vực mới nên có cả sự phấn khích và bối rối về nó. Vì vậy, hãy xóa những lầm tưởng của các nhà khoa học dữ liệu đó theo thứ tự sau:
Nhà khoa học dữ liệu là ai?
Mặc dù có một số định nghĩa về có sẵn, về cơ bản họ là những chuyên gia thực hành nghệ thuật của Khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu giải quyết các vấn đề dữ liệu phức tạp bằng chuyên môn của họ trong các lĩnh vực khoa học. Đó là một vị trí của Chuyên gia.
Họ chuyên về các loại kỹ năng khác nhau như giọng nói, phân tích văn bản (NLP), xử lý hình ảnh và video, y học và mô phỏng vật liệu, v.v. Mỗi vai trò chuyên gia này đều có số lượng rất hạn chế và do đó giá trị của một chuyên gia như vậy là vô cùng lớn. Bất cứ điều gì đạt được động lực nhanh chóng đều có xu hướng trở thành điều mà mọi người đang bàn tán. Và, càng nhiều người nói về điều gì đó, thì càng có nhiều quan niệm sai lầm và hoang đường. Vì vậy, chúng ta hãy gỡ rối một số lầm tưởng của nhà khoa học dữ liệu.
cách chuyển bằng tham chiếu trong java
Thần thoại của nhà khoa học dữ liệu và thực tế
- Bạn cần phải là Tiến sĩ. Người giữ
Bằng Tiến sĩ là một thành tựu rất lớn không có nghi ngờ gì. Cần rất nhiều công sức và tâm huyết để nghiên cứu. Nhưng liệu có cần thiết để trở thành Nhà khoa học dữ liệu? Nó phụ thuộc vào loại Công việc bạn muốn làm.
Nếu bạn đi cho Vai trò khoa học dữ liệu ứng dụng mà chủ yếu dựa trên việc làm việc với các thuật toán hiện có và hiểu cách chúng hoạt động. Hầu hết mọi người đều phù hợp với danh mục này và Hầu hết các phần mở đầu và mô tả công việc bạn thấy chỉ dành cho những vai trò này. Đối với vai trò này, bạn ĐỪNG cần bằng Tiến sĩ trình độ.
Nhưng, nếu bạn muốn đi vào một Vai trò nghiên cứu , thì bạn có thể cần bằng Tiến sĩ. Trình độ. Nếu làm việc về Thuật toán hoặc viết bất kỳ bài báo nào là việc của bạn thì Ph.D. là con đường để đi.
- Nhà khoa học dữ liệu sẽ sớm được thay thế bằng AI
Nếu bạn nghĩ rằng một nhóm các Nhà khoa học dữ liệu có thể làm mọi thứ liên quan đến Dự án AI / ML . Đó không phải là một giải pháp thực tế, vì nếu bạn tập trung vào bất kỳ dự án AI nào, nó có rất nhiều công việc gắn liền với nó. là một lĩnh vực rất phức tạp với nhiều vai trò khác nhau gắn liền với nó như:
- Nhà thống kê
- Chuyên gia miền
- Chuyên gia IoT
Một mình Nhà khoa học dữ liệu không thể giải quyết mọi thứ và AI cũng không thể làm điều đó. Vì vậy, nếu bạn là một trong những người lo sợ điều này, hãy DONT. AI chưa có khả năng làm những việc như vậy, bạn cần một lượng lớn kiến thức về các lĩnh vực khác nhau.
- Nhiều dữ liệu cung cấp độ chính xác cao hơn
Có một quan niệm sai lầm rất lớn và một trong những lầm tưởng của các nhà khoa học dữ liệu lớn rằng “bạn có càng nhiều dữ liệu thì độ chính xác của mô hình càng nhiều”. Thêm dữ liệu không dịch với độ chính xác cao hơn. Mặt khác, dữ liệu nhỏ nhưng được duy trì tốt có thể có chất lượng và độ chính xác tốt hơn. Điều quan trọng nhất là sự hiểu biết về dữ liệu và khả năng sử dụng của nó. Đó là Chất lượng quan trọng nhất.
- Học sâu chỉ dành cho các tổ chức lớn
Một trong những lầm tưởng phổ biến nhất là bạn cần một lượng phần cứng đáng kể để chạy các tác vụ Deep Learning. Điều đó không hoàn toàn sai, một mô hình học sâu sẽ luôn hoạt động hiệu quả hơn khi nó có thiết lập phần cứng mạnh mẽ để chạy. Nhưng bạn có thể chạy nó trên hệ thống cục bộ của mình hoặc Google Colab (GPU + CPU). Có thể mất nhiều thời gian hơn dự kiến để đào tạo mô hình trên máy của bạn.
- Thu thập dữ liệu dễ dàng
Dữ liệu đang được tạo ra với tốc độ đáng kinh ngạc khoảng 2,5 tỷ Byte mỗi ngày và thu thập dữ liệu đúng đúng định dạng vẫn là một nhiệm vụ nặng nề. Bạn cần xây dựng một đường ống thích hợp cho dự án của bạn. Có rất nhiều nguồn để lấy dữ liệu. Chi phí và chất lượng quan trọng rất nhiều. Duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và đường dẫn là một phần rất quan trọng không nên làm lung tung.
- Các nhà khoa học dữ liệu chỉ làm việc với Công cụ / Đó là tất cả về Công cụ
Mọi người thường bắt đầu học một công cụ với suy nghĩ rằng họ sẽ có được một công việc trong Khoa học dữ liệu. Vâng, học một công cụ là điều quan trọng để làm việc với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, nhưng như tôi đã đề cập trước đó rằng vai trò của họ đa dạng hơn nhiều. Thay vào đó, các nhà khoa học dữ liệu không nên sử dụng một công cụ để tìm ra giải pháp, họ cần phải nắm vững các kỹ năng thiết yếu. Đúng vậy, việc thành thạo một công cụ tạo ra hy vọng dễ dàng vào Khoa học dữ liệu nhưng các công ty tuyển dụng Nhà khoa học dữ liệu sẽ không xem xét chuyên môn về công cụ mà thay vào đó, họ tìm kiếm một chuyên gia có được sự kết hợp giữa các kỹ năng Kỹ thuật và Kinh doanh.
c ++ sắp xếp mảng các int
- Bạn cần có nền tảng về mã hóa / khoa học máy tính
Hầu hết các Nhà khoa học dữ liệu đều giỏi viết mã và có thể có Kinh nghiệm về Khoa học Máy tính, Toán hoặc Thống kê. Điều này không có nghĩa là những người có nền tảng khác không thể trở thành Nhà khoa học dữ liệu. Vì vậy, một điều cần lưu ý là những người từ những nền tảng này đều có lợi thế, nhưng đó chỉ là ở giai đoạn đầu. Bạn chỉ cần tiếp tục cống hiến và làm việc chăm chỉ thì mọi việc sẽ dễ dàng đến với bạn.
- Các cuộc thi Khoa học Dữ liệu và Các Dự án Đời sống Thực giống nhau
Các cuộc thi này là một khởi đầu tuyệt vời trong hành trình dài của Khoa học dữ liệu. Bạn phải làm việc với các tập dữ liệu và thuật toán lớn. Mọi thứ đều ổn nhưng coi nó như một dự án và đưa nó vào sơ yếu lý lịch của bạn thì chắc chắn không phải là một ý tưởng tốt bởi vì những cuộc thi này không có cách nào gần với một dự án thực tế. Bạn không thể dọn dẹp dữ liệu lộn xộn hoặc xây dựng bất kỳ đường ống hoặc kiểm tra thời hạn. Tất cả những gì quan trọng là độ chính xác của mô hình.
- Đó là tất cả về Xây dựng mô hình dự đoán
Mọi người thường nghĩ rằng các nhà khoa học dữ liệu dự đoán kết quả trong tương lai. Lập mô hình dự đoán là một khía cạnh rất quan trọng của Khoa học dữ liệu, nhưng chỉ nó không thể giúp bạn. Trong bất kỳ dự án nào, có nhiều bước tham gia vào các toàn bộ chu kỳ bắt đầu từ Thu thập dữ liệu, Wrangling, Phân tích Dữ liệu, Đào tạo Thuật toán, Xây dựng Mô hình, Kiểm tra Mô hình và cuối cùng là Triển khai. Bạn cần biết toàn bộ quy trình end-to-end . Hãy cùng xem những Huyền thoại cuối cùng của các nhà khoa học dữ liệu.
- AI sẽ tiếp tục phát triển sau khi được xây dựng
Một quan niệm sai lầm phổ biến rằng AI tiếp tục phát triển, phát triển và tự khái quát hóa. Chà, phim Khoa học viễn tưởng đã liên tục khắc họa cùng một thông điệp. Bây giờ, điều này hoàn toàn không đúng, trên thực tế, chúng ta đang bị tụt lại phía sau. Chúng ta có thể làm nhiều nhất là đào tạo các mô hình tự đào tạo nếu một dữ liệu mới được cung cấp cho chúng. Họ không thể thích ứng với sự thay đổi của môi trường và một loại dữ liệu mới.
Vì thế. nếu bạn nghĩ rằng một ngày nào đó Máy móc sẽ làm hết công việc? Chà, bạn phải ra khỏi phim!
Tôi hy vọng tất cả những lầm tưởng về nhà khoa học dữ liệu của bạn giờ đã được xóa. Edureka Cũng cung cấp một . Nó bao gồm đào tạo về Thống kê, Khoa học Dữ liệu, Python, Apache Spark & Scala, Tensorflow và Tableau.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến nó trong phần nhận xét của bài viết 'Những lầm tưởng của các nhà khoa học dữ liệu' và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.