è emerso come uno dei settori più in voga negli ultimi tempi. Sta crescendo a un ritmo sorprendente, così come la domanda di Data Scientist. Il ruolo di un data scientist è estremamente dinamico, non esistono due giorni uguali per loro e questo è ciò che lo rende così unico ed emozionante. Poiché si tratta di un nuovo campo, c'è sia eccitazione che confusione al riguardo. Quindi, chiariamo quei miti dei data scientist nel seguente ordine:
Chi è un Data Scientist?
Sebbene esistano diverse definizioni di disponibili, in fondo sono professionisti che praticano l'arte della Data Science. I data scientist risolvono problemi di dati complessi con la loro esperienza nelle discipline scientifiche. È una posizione di Specialisti.
Sono specializzati in diversi tipi di abilità come discorso, analisi del testo (PNL), elaborazione di immagini e video, medicina e simulazione di materiali, ecc. Ciascuno di questi ruoli specialistici è in numero molto limitato e quindi il valore di tale specialista è immenso. Tutto ciò che guadagna slancio tende rapidamente a diventare ciò di cui tutti parlano. E più le persone parlano di qualcosa, più idee sbagliate e miti si accumulano. Quindi sfatiamo alcuni miti dei data scientist.
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Miti dei data scientist contro realtà
- Devi essere un dottorato di ricerca. Titolare
Un dottorato di ricerca è senza dubbio un grande risultato. Ci vuole molto duro lavoro e dedizione per fare ricerca. Ma è necessario diventare un Data Scientist? Dipende dal tipo di lavoro che vuoi fare.
Se stai andando per Ruolo di scienza dei dati applicata che si basa principalmente sul lavoro con gli algoritmi esistenti e sulla comprensione del loro funzionamento. La maggior parte delle persone rientra in questa categoria e la maggior parte delle posizioni aperte e delle descrizioni dei lavori che vedi sono solo per questi ruoli. Per questo ruolo, tu NON serve un dottorato di ricerca grado.
Ma, se vuoi entrare in un file Ruolo di ricerca , allora potresti aver bisogno di un dottorato di ricerca. Grado. Se ti piace lavorare su algoritmi o scrivere qualsiasi articolo, allora il dottorato di ricerca. è la strada da percorrere.
- Data Scientist sarà presto sostituito dall'intelligenza artificiale
Se pensi che un gruppo di Data Scientist possa fare tutto ciò che riguarda un file Progetto AI / ML . Non è una soluzione pratica, perché se ti concentri su qualsiasi progetto di intelligenza artificiale, ha una pletora di lavori ad esso collegati. è un campo molto complesso con molti ruoli diversi ad esso collegati come:
- Statistico
- Esperto di domini
- Specialista IoT
I data scientist da soli non possono risolvere tutto e non è possibile nemmeno per l'IA. Quindi, se sei uno di quelli che lo temono, NON. L'intelligenza artificiale non è ancora in grado di fare cose del genere, è necessaria una vasta conoscenza dei diversi domini.
- Più dati forniscono una maggiore precisione
C'è un grande malinteso e uno dei grandi miti dei data scientist secondo cui 'più dati avrai, più sarà l'accuratezza del modello'. Più dati non traduce ad una maggiore precisione. D'altra parte, dati piccoli ma ben conservati potrebbero avere una migliore qualità e accuratezza. Ciò che conta di più è la comprensione dei dati e l'usabilità. È il Qualità quello che conta di più.
- Il deep learning è pensato solo per le grandi organizzazioni
Uno dei miti più comuni è che è necessaria una quantità considerevole di hardware per eseguire attività di Deep Learning. Bene, questo non è del tutto falso, un modello di deep learning funzionerà sempre in modo più efficiente quando avrà una potente configurazione hardware su cui funzionare. Ma puoi eseguirlo sul tuo sistema locale o Google Colab (GPU + CPU). Potrebbe essere necessario più tempo del previsto per addestrare il modello sulla macchina.
- La raccolta dei dati è facile
I dati vengono generati a una velocità sorprendente di circa 2,5 Quintilioni Byte al giorno e la raccolta di dati corretti nel formato giusto è ancora un compito pesante. Devi costruire un file pipeline adeguata per il tuo progetto. Esistono molte fonti per ottenere dati. Il costo e la qualità contano molto. Mantenere l'integrità dei dati e della pipeline è una parte molto importante con cui non si dovrebbe scherzare.
- I data scientist lavorano solo con gli strumenti / Si tratta di strumenti
Le persone di solito iniziano a imparare uno strumento pensando di trovare un lavoro in Data Science. Bene, imparare uno strumento è importante per lavorare come Data Scientist, ma come ho detto prima, il loro ruolo è molto più Diverso. I data scientist dovrebbero andare oltre l'utilizzo di uno strumento per trovare soluzioni, ma devono padroneggiare le competenze essenziali. Sì, la padronanza di uno strumento crea la speranza di un facile accesso alla Data Science, ma le aziende che assumono Data Scientist non considereranno la sola competenza dello strumento, cercano un professionista che abbia acquisito una combinazione di competenze tecniche e aziendali.
- È necessario disporre di conoscenze di programmazione / informatica
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La maggior parte dei data scientist è brava a programmare e potrebbe avere esperienza in informatica, matematica o statistica. Ciò non significa che persone di altri background non possano essere un Data Scientist. Quindi, una cosa da tenere a mente è che queste persone con questi background hanno un vantaggio, ma questo è solo nelle fasi iniziali. Hai solo bisogno di mantenere la dedizione e il duro lavoro e presto sarà facile anche per te.
- I concorsi di data science ei progetti di vita reale sono gli stessi
Queste competizioni sono un ottimo inizio nel lungo viaggio della Data Science. Puoi lavorare con grandi set di dati e algoritmi. Va tutto bene ma considerarlo come un progetto e inserirlo nel tuo curriculum lo è sicuramente non è una buona idea perché queste competizioni non sono affatto vicine a un progetto di vita reale. Non puoi pulire i dati disordinati o crearne nessuno condutture o controlla il limite di tempo. Tutto ciò che conta è l'accuratezza del modello.
- Si tratta di costruire modelli predittivi
Le persone di solito pensano che i data scientist prevedano i risultati futuri. La modellazione predittiva è un aspetto molto importante della scienza dei dati, ma da sola non può aiutarti. In ogni progetto, ci sono più passaggi coinvolto nel intero ciclo a partire da raccolta dati, discussione, analisi dei dati, addestramento dell'algoritmo, costruzione di un modello, verifica del modello e infine distribuzione. Hai bisogno di sapere tutto processo end-to-end . Diamo un'occhiata ai miti finali dei data scientist.
- L'intelligenza artificiale continuerà ad evolversi una volta costruita
È un'idea sbagliata comune che l'IA continui a crescere, evolversi e generalizzarsi da sola. Ebbene, i film di fantascienza hanno costantemente rappresentato lo stesso messaggio. Ora, questo non è affatto vero, infatti, siamo molto indietro. Il massimo che possiamo fare è addestrare modelli che si addestrano da soli se vengono forniti nuovi dati. Non possono adattarsi ai cambiamenti nell'ambiente e a un nuovo tipo di dati.
Così. se pensi che un giorno le Macchine faranno tutto il lavoro? Bene, devi uscire dai film!
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