התגלה כאחד התחומים הטרנדיים ביותר בתקופה האחרונה. הוא צומח בקצב מדהים וכך גם הביקוש למדעני נתונים. תפקידו של מדען נתונים הוא דינמי ביותר אין יומיים זהים עבורם וזה מה שהופך אותו לכל כך ייחודי ומרתק. מכיוון שזה תחום חדש יש בו גם התרגשות וגם בלבול. אז בואו ננקה את מיתוסים אלה של מדעני הנתונים בסדר הבא:
מיהו מדעני נתונים?
למרות שישנן מספר הגדרות של זמינים, בעיקרון הם אנשי מקצוע העוסקים באומנות מדע הנתונים. מדעני נתונים מפצחים בעיות נתונים מורכבות עם מומחיותם בתחומים מדעיים. זה תפקיד של מומחים.
הם מתמחים בסוגי מיומנויות שונים כמו דיבור, ניתוח טקסטים (NLP), עיבוד תמונה ווידאו, רפואה וסימולציה של חומרים וכו '. כל אחד מתפקידי המומחים הללו מוגבל מאוד במספר ולכן הערך של מומחה כזה הוא עצום. כל דבר שתופס תאוצה נוטה להפוך במהרה למה שכולם מדברים עליו. וככל שאנשים מדברים יותר על משהו כך תפיסות מוטעות ומיתוסים הולכים ונערמים יותר. אז בואו ונפרוש כמה מיתוסים של מדענים נתונים.
כיצד להשתמש ב- br ב- html
מיתוסים מדעני נתונים לעומת מציאות
- אתה צריך להיות דוקטורט. מַחְזִיק
תואר דוקטור הוא הישג גדול מאוד ללא ספק. זה דורש הרבה עבודה קשה ומסירות לעשות מחקר. אך האם יש צורך להיות מדען נתונים? זה תלוי בסוג הג'וב שאתה רוצה ללכת אליו.
אם אתה הולך תפקיד מדע נתונים יישומי שמתבסס בעיקר על עבודה עם אלגוריתמים קיימים והבנת האופן שבו הם עובדים. רוב האנשים נכנסים לקטגוריה זו ורוב הפתיחות ותיאורי התפקידים שאתה רואה מיועדים לתפקידים אלה בלבד. לתפקיד זה אתה אל זקוק לתואר דוקטור תוֹאַר.
אבל, אם אתה רוצה להיכנס ל- a תפקיד מחקר אז אולי תזדקק לתואר דוקטור. תוֹאַר. אם העבודה על אלגוריתמים או כתיבת מאמר כלשהו זה עניין שלך אז דוקטורט. זו הדרך ללכת.
- מדען הנתונים יוחלף בקרוב על ידי AI
אם אתה חושב שחבורה של מדענים נתונים יכולה לעשות כל מה שקשור ל- פרויקט AI / ML . זה לא פיתרון מעשי, כי אם אתה מתמקד בפרויקט AI כלשהו, יש לו שפע של עבודות. הוא תחום מורכב מאוד עם הרבה תפקידים שונים הקשורים אליו כמו:
- סטָטִיסטִיקָן
- מומחה תחום
- מומחה ל- IoT
מדעני נתונים לבדם אינם יכולים לפתור הכל וגם AI לא יכול לעשות זאת. לכן, אם אתה מאלה שחוששים מכך, DONT. AI עדיין לא מסוגל לעשות דברים כאלה, אתה זקוק לכמות עצומה של ידע בתחומים השונים.
- נתונים נוספים מספקים דיוק גבוה יותר
יש תפיסה מוטעית מאוד גדולה ואחד המיתוסים הגדולים של מדעני הנתונים ש'יש לך יותר נתונים, יותר יהיו הדיוק של המודל '. נתונים נוספים לא מתרגם לדיוק גבוה יותר. מצד שני, נתונים קטנים אך מטופחים עשויים להיות בעלי איכות ודיוק טובים יותר. מה שחשוב ביותר הוא הבנת נתונים וזה השימושיות. זה ה איכות זה הכי חשוב.
- למידה עמוקה מיועדת רק לארגונים גדולים
אחד המיתוסים הנפוצים ביותר הוא שאתה זקוק לכמות חומרה טובה במידה ניכרת להפעלת משימות Deep Learning. ובכן, זה לא לגמרי שקר, מודל למידה עמוקה תמיד יבצע בצורה יעילה יותר כאשר יש לו הגדרת חומרה חזקה להפעלה. אבל אתה יכול להריץ אותו במערכת המקומית שלך או גוגל קולאב (מעבד GPU +). זה רק יכול לקחת יותר זמן מהצפוי לאמן את הדגם במכונה שלך.
- איסוף נתונים קל
הנתונים נוצרים בקצב מדהים של בערך 2.5 קווינטיליון בתים ליום ואיסוף נתונים נכונים בפורמט הנכון היא עדיין משימה כבדה. אתה צריך לבנות a צינור נכון לפרויקט שלך. יש הרבה מקורות לקבל נתונים. העלות והאיכות חשובים מאוד. שמירה על שלמות הנתונים והצנרת היא חלק חשוב מאוד שאסור להתעסק איתו.
- מדעני נתונים עובדים רק עם כלים / הכל על הכלים
אנשים בדרך כלל מתחילים ללמוד כלי שחושבים שהם יקבלו עבודה במדע הנתונים. ובכן, לימוד כלי חשוב לעבוד כמדען נתונים, אך כפי שציינתי קודם שתפקידם מגוון הרבה יותר. מדעני נתונים צריכים לעבור מעבר לשימוש בכלי להפיק פתרונות במקום זאת, עליהם לשלוט במיומנויות חיוניות. כן, שליטה בכלי יוצרת תקווה לכניסה קלה למדע הנתונים, אך חברות שמעסיקות מדעני נתונים לא ישקלו במקום זאת את מומחיות הכלים בלבד.
- אתה צריך שיהיה לך רקע קידוד / מדעי המחשב
מרבית מדעני הנתונים טובים בקידוד ועשויים להיות בעלי ניסיון במדעי המחשב, או במתמטיקה או בסטטיסטיקה. זה לא אומר שאנשים מרקעים אחרים לא יכולים להיות מדענים נתונים. לכן, דבר אחד שיש לזכור הוא שלאנשים האלה מרקעים אלה יש יתרון, אבל זה רק בשלבים הראשוניים. אתה רק צריך לשמור על המסירות והעבודה הקשה ובקרוב זה יהיה קל גם לך.
- תחרויות מדעי הנתונים ופרויקטים בחיים האמיתיים זהים
התחרויות הללו הן התחלה נהדרת במסע הארוך של מדע הנתונים. אתה מתחיל לעבוד עם מערכי נתונים גדולים ואלגוריתמים. הכל בסדר אבל בהחלט לשקול את זה כפרויקט ולהעלות אותו על קורות החיים לא רעיון טוב מכיוון שהתחרויות הללו אינן קרובות קרוב לפרויקט אמיתי. אינך מצליח לנקות את הנתונים המבולגנים או לבנות כאלה צינורות או לבדוק את מגבלת הזמן. כל מה שחשוב הוא דיוק המודל.
- הכל קשור לבניית מודלים חזויים
php להפוך מחרוזת למערך
אנשים בדרך כלל חושבים שמדעני נתונים חוזים את התוצאה העתידית. דוגמנות חיזוי היא היבט חשוב מאוד של מדע הנתונים, אך היא לבדה אינה יכולה לעזור לך. בכל פרויקט יש מספר שלבים מעורב כל המחזור החל מאיסוף נתונים, התלהמות, ניתוח נתונים, הכשרת האלגוריתם, בניית מודל, בדיקת המודל ולבסוף פריסה. אתה צריך לדעת את המכלול תהליך מקצה לקצה . בואו נסתכל על המיתוסים הסופיים של מדענים נתונים.
- AI ימשיך להתפתח לאחר שנבנה
זו תפיסה מוטעית נפוצה לפיה AI ממשיכה לגדול, להתפתח ולהכליל לבד. ובכן, סרטי מדע בדיוני תיארו ללא הרף את אותו המסר. עכשיו, זה בכלל לא נכון, למעשה, אנחנו הרבה מאחור. המקסימום שאנחנו יכולים לעשות הוא לאמן מודלים שמתאמנים בעצמם אם מועברים אליהם נתונים חדשים. הם לא יכולים להסתגל לשינוי בסביבה ולסוג נתונים חדש.
כך. אם אתה חושב שמכונות יום אחד יעשו את כל העבודה? ובכן, אתה חייב לצאת מהסרטים!
אני מקווה שכל המיתוסים של מדעני הנתונים שלך יתנקו כעת. אדוריקה מספקת גם א . הוא כולל הכשרה בנושא סטטיסטיקה, מדעי נתונים, פיתון, אפאצ'י ספארק וסקאלה, טנסורו וטאבלו.
יש לך שאלה עבורנו? אנא הזכיר זאת במדור ההערות במאמר 'מיתוסים של מדעני נתונים' ונחזור אליך.