is de laatste tijd uitgegroeid tot een van de meest populaire velden. Het groeit razendsnel, net als de vraag naar datawetenschappers. De rol van een datawetenschapper is buitengewoon dynamisch, geen dag is voor hen hetzelfde en dat maakt het zo uniek en spannend. Omdat het een nieuw vakgebied is, is er zowel opwinding als verwarring over. Dus laten we die Mythen van Data Scientists in de volgende volgorde wissen:
Wie is een datawetenschapper?
Hoewel er verschillende definities zijn van beschikbaar, in feite zijn het professionals die de kunst van Data Science beoefenen. Datawetenschappers lossen complexe dataproblemen op met hun expertise in wetenschappelijke disciplines. Het is een positie van specialisten.
Ze zijn gespecialiseerd in verschillende soorten vaardigheden zoals spraak, tekstanalyse (NLP), beeld- en videoverwerking, geneeskunde en materiaalsimulatie, enz. Elk van deze specialistische rollen is zeer beperkt in aantal en daarom is de waarde van zo'n specialist enorm. Alles dat in een stroomversnelling komt, heeft de neiging om te worden waar iedereen het over heeft. En hoe meer mensen ergens over praten, hoe meer misvattingen en mythen zich opstapelen. Dus laten we enkele Mythen van Data Scientist ontkrachten.
python klassen en objecten voorbeelden
Mythen van gegevenswetenschappers versus realiteit
- Je moet een Ph.D. Houder
Een Ph.D. is ongetwijfeld een zeer grote prestatie. Er is veel hard werk en toewijding voor nodig om onderzoek te doen. Maar is het nodig om Data Scientist te worden? Het hangt af van het soort baan waarvoor je wilt gaan.
Als je gaat voor Toegepaste Data Science-rol die voornamelijk is gebaseerd op het werken met bestaande algoritmen en begrijpen hoe ze werken. De meeste mensen passen in deze categorie en de meeste vacatures en functiebeschrijvingen die u ziet, zijn alleen voor deze rollen. Voor deze rol ben jij NIET DOEN een Ph.D. mate.
Maar als u een Onderzoeksrol , dan heb je misschien een Ph.D. Mate. Als werken aan algoritmen of het schrijven van een paper jouw ding is, dan is Ph.D. is de manier om te gaan.
- Data Scientist wordt binnenkort vervangen door AI
Als je denkt dat een stel datawetenschappers alles kunnen doen met betrekking tot een AI / ML-project . Het is geen praktische oplossing, want als je je op een AI-project concentreert, is er een overvloed aan banen aan verbonden. is een zeer complex vakgebied met veel verschillende rollen, zoals:
- Statisticus
- Domeinexpert
- IoT-specialist
Datawetenschappers alleen kunnen niet alles oplossen en dat is voor AI ook niet mogelijk. Dus als u een van degenen bent die hier bang voor zijn, DONT. AI is daar nog niet toe in staat, je hebt veel kennis nodig van de verschillende domeinen.
- Meer gegevens zorgen voor een hogere nauwkeurigheid
Er is een zeer grote misvatting en een van de Big Data Scientists Mythes dat 'meer gegevens u hebt, meer de nauwkeurigheid van het model zal zijn'. Meer gegevens vertaalt niet tot hogere nauwkeurigheid. Aan de andere kant kunnen kleine maar goed onderhouden gegevens een betere kwaliteit en nauwkeurigheid hebben. Het belangrijkste is het begrip van gegevens en de bruikbaarheid ervan. Het is de Kwaliteit dat het belangrijkst is.
- Deep Learning is alleen bedoeld voor grote organisaties
Een van de meest voorkomende mythe is dat je behoorlijk wat hardware nodig hebt om Deep Learning-taken uit te voeren. Nou, dat is niet helemaal onjuist, een deep learning-model zal altijd efficiënter presteren als het een krachtige hardware-installatie heeft om op te draaien. Maar u kunt het op uw lokale systeem of Google Colab (GPU + CPU). Het kan langer duren dan verwacht om het model op uw machine te trainen.
- Gegevensverzameling is eenvoudig
Gegevens worden gegenereerd met een verbazingwekkende snelheid van ongeveer 2,5 Quintillion Bytes per dag en het verzamelen van de juiste gegevens in het juiste formaat is nog steeds een zware opgave. U moet een juiste pijplijn voor uw project. Er zijn veel bronnen om gegevens op te halen. De kosten en kwaliteit zijn erg belangrijk. Het handhaven van de integriteit van de gegevens en pijplijn is een zeer belangrijk onderdeel waar niet mee moet worden geknoeid.
- Datawetenschappers werken alleen met tools / het draait allemaal om de tools
Mensen beginnen meestal een tool te leren met de gedachte dat ze een baan zullen krijgen in Data Science. Nou, het leren van een tool is belangrijk om als Data Scientist te werken, maar zoals ik al eerder zei, is hun rol veel diverser. Datawetenschappers moeten verder gaan dan het gebruik van een tool om tot oplossingen te komen, ze moeten essentiële vaardigheden beheersen. Ja, het beheersen van een tool schept hoop op gemakkelijke toegang tot Data Science, maar bedrijven die Data Scientists inhuren, zullen de toolexpertise niet alleen beschouwen, ze zoeken een professional die een combinatie van technische en zakelijke vaardigheden heeft verworven.
overbelasting versus overschrijven van c ++
- U moet een codering / computerwetenschappelijke achtergrond hebben
De meeste datawetenschappers zijn goed in coderen en hebben mogelijk ervaring in informatica, wiskunde of statistiek. Dit betekent niet dat mensen met een andere achtergrond geen Data Scientist kunnen zijn. Een ding om in gedachten te houden is dat deze mensen met deze achtergronden een voorsprong hebben, maar dat is pas in de beginfase. Je hoeft alleen maar de toewijding en het harde werk vol te houden en binnenkort zal het ook voor jou gemakkelijk zijn.
- Datawetenschapswedstrijden en real-life projecten zijn hetzelfde
Deze wedstrijden zijn een goed begin in de lange reis van Data Science. Je gaat aan de slag met grote datasets en algoritmen. Alles is in orde, maar het als een project beschouwen en op je cv zetten is zeker geen goed idee omdat deze wedstrijden niet in de buurt komen van een realistisch project. U hoeft de rommelige gegevens niet op te schonen of er een te bouwen pijpleidingen of controleer de tijdslimiet. Het enige dat telt, is de nauwkeurigheid van het model.
- Het draait allemaal om het bouwen van voorspellende modellen
Mensen denken meestal dat Data Scientists toekomstige uitkomsten voorspellen. Predictive Modeling is een zeer belangrijk aspect van Data Science, maar het alleen kan u niet helpen. In elk project zijn er meerdere stappen Betrokken in de hele cyclus beginnend bij het verzamelen van gegevens, het worstelen, het analyseren van gegevens, het trainen van het algoritme, het bouwen van een model, het testen van het model en tot slot de implementatie. Je moet het geheel kennen end-to-end proces . Laten we eens kijken naar de laatste Mythen van Data Scientists.
- AI zal blijven evolueren zodra het is gebouwd
Het is een veel voorkomende misvatting dat AI zelf blijft groeien, evolueren en generaliseren. Nou, Sci-Fi-films hebben constant dezelfde boodschap uitgebeeld. Dit is helemaal niet waar, we lopen zelfs ver achter. Het enige dat we kunnen doen, is modellen trainen die zichzelf trainen als er nieuwe gegevens aan hen worden doorgegeven. Ze kunnen zich niet aanpassen aan veranderingen in de omgeving en een nieuw type gegevens.
Zo. als u denkt dat eendagsmachines al het werk zullen doen? Nou, je moet uit de film komen!
Ik hoop dat al uw Mythen van Data Scientists nu gewist zijn. Edureka biedt ook een . Het omvat training over statistiek, datawetenschap, Python, Apache Spark & Scala, Tensorflow en Tableau.
Heeft u een vraag voor ons? Vermeld het in het commentaargedeelte van het artikel 'Mythen over gegevenswetenschappers' en we nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.