har framstått som ett av de mest trendiga fälten på senare tid. Den växer i en fantastisk takt och efterfrågan på datavetare är det också. Datavetenskapens roll är extremt dynamisk, inga dagar är desamma för dem och det är det som gör det så unikt och spännande. Eftersom det är ett nytt fält finns både spänning och förvirring kring det. Så låt oss rensa dessa datavetenskapsmyter i följande ordning:
Vem är en datavetare?
Även om det finns flera definitioner av tillgängligt, i princip är de yrkesverksamma som utövar datavetenskapskonsten. Dataforskare knakar komplexa dataproblem med sin expertis inom vetenskapliga discipliner. Det är en position som specialister.
De specialiserar sig på olika typer av färdigheter som tal, textanalys (NLP), bild- och videobearbetning, medicin och materialsimulering etc. Var och en av dessa specialiserade roller är mycket begränsad i antal och därför är värdet av en sådan specialist enormt. Allt som får fart snabbt tenderar att bli vad alla pratar om. Och ju fler människor pratar om något, desto fler missuppfattningar och myter staplas upp. Så låt oss debunkera några datavetenskapsmyter.
är doktorsexamen en magisterexamen
Data Scientist Myths vs Reality
- Du måste vara doktorsexamen. Hållare
En doktorsexamen är utan tvekan en mycket stor prestation. Det kräver mycket hårt arbete och engagemang för att forska. Men är det nödvändigt att bli datavetare? Det beror på vilken typ av jobb du vill gå till.
Om du ska Tillämpad datavetenskap som huvudsakligen bygger på att arbeta med befintliga algoritmer och förstå hur de fungerar. De flesta passar in i denna kategori och de flesta öppningar och arbetsbeskrivningar du ser är endast för dessa roller. För den här rollen, du LÅT BLI behöver en doktorsexamen grad.
Men om du vill gå in i en Forskningsroll , då kan du behöva en doktorsexamen Grad. Om det är din sak att arbeta med algoritmer eller skriva något papper så är Ph.D. är vägen att gå.
- Data Scientist kommer snart att ersättas av AI
Om du tror att en massa datavetare kan göra allt relaterat till en AI / ML-projekt . Det är inte en praktisk lösning, för om du fokuserar på något AI-projekt har det en mängd jobb knutna till det. är ett mycket komplext fält med många olika roller kopplade till det som:
- Statistiker
- Domänexpert
- IoT-specialist
Dataforskare ensamma kan inte lösa allt och det är inte möjligt för AI att göra det heller. Så om du är en av dem som fruktar detta, INTE. AI kan inte göra sådant än, du behöver mycket kunskap om de olika domänerna.
- Mer data ger högre noggrannhet
Det finns en mycket stor missuppfattning och en av de stora data forskarna myter att 'mer data du har, mer kommer att vara noggrannheten i modellen'. Mer information översätter inte till högre noggrannhet. Å andra sidan kan små men väl underhållna data ha bättre kvalitet och noggrannhet. Det viktigaste är förståelse för data och dess användbarhet. Det är Kvalitet det betyder mest.
- Deep Learning är endast avsedd för stora organisationer
En av de vanligaste myterna är att du behöver en avsevärd mängd hårdvara för att köra Deep Learning-uppgifter. Tja, det är inte helt falskt, en djupinlärningsmodell kommer alltid att fungera mer effektivt när den har en kraftfull hårdvaruinstallation att köra på. Men du kan köra det på ditt lokala system eller Google Colab (GPU + CPU). Det kan bara ta längre tid än väntat att träna modellen på din maskin.
- Datainsamling är enkelt
Data genereras i en fantastisk hastighet på ungefär 2,5 Quintillion Byte per dag och samla in rätt data i rätt format är fortfarande en tung uppgift. Du måste bygga en rätt rörledning för ditt projekt. Det finns många källor för att få data. Kostnaden och kvaliteten betyder mycket. Att upprätthålla dataintegriteten och pipelinen är en mycket viktig del som du inte bör störa.
- Dataforskare arbetar bara med verktyg / Allt handlar om verktygen
Människor börjar vanligtvis lära sig ett verktyg som tror att de kommer att få ett jobb inom datavetenskap. Att lära sig ett verktyg är viktigt för att arbeta som datavetare, men som jag nämnde tidigare att deras roll är mycket mer varierande. Dataforskare bör gå längre än att använda ett verktyg för att ta fram lösningar istället, de måste behärska viktiga färdigheter. Ja, att bemästra ett verktyg skapar hopp om att enkelt komma in i datavetenskap men företag som anställer datavetenskapsmän kommer inte att överväga verktyget endast i stället, de letar efter en professionell som har förvärvat en kombination av tekniska och affärsmässiga färdigheter.
- Du måste ha kodning / datavetenskaplig bakgrund
De flesta dataforskare är bra på kodning och kan ha erfarenhet av datavetenskap eller matematik eller statistik. Detta betyder inte att människor från andra bakgrunder inte kan vara datavetare. Så, en sak att komma ihåg är att dessa människor från dessa bakgrunder har en kant, men det är bara i början. Du behöver bara fortsätta engagemanget och det hårda arbetet och snart blir det också lätt för dig.
- Datavetenskapstävlingar och verkliga projekt är desamma
Dessa tävlingar är en bra start i den långa resan för datavetenskap. Du får arbeta med stora datamängder och algoritmer. Allt är bra men det är säkert att betrakta det som ett projekt och sätta det på ditt CV inte en bra idé eftersom dessa tävlingar inte är nära ett verkligt projekt. Du får inte städa de röriga uppgifterna eller bygga några rörledningar eller kontrollera tidsgränsen. Allt som är viktigt är modellens noggrannhet.
- Det handlar om Predictive Model Building
Människor tror vanligtvis att dataforskare förutsäger framtida resultat. Prediktiv modellering är en mycket viktig aspekt av datavetenskap, men det kan inte ensam hjälpa dig. I alla projekt finns det flera steg inblandade i hela cykeln med utgångspunkt från datainsamling, krångel, analys av data, träning av algoritmen, byggande av en modell, testning av modellen och slutligen distribution. Du måste veta helheten slut-till-slut-process . Låt oss titta på de slutliga Data Scientists-myterna.
- AI fortsätter att utvecklas en gång byggt
Det är en vanlig missuppfattning att AI fortsätter att växa, utvecklas och generalisera av sig själva. Tja, Sci-Fi-filmer har ständigt skildrat samma budskap. Nu stämmer det inte alls, vi är faktiskt långt efter. Det mesta vi kan göra är att träna modeller som tränar sig själva om nya data matas till dem. De kan inte anpassa sig till förändringar i miljö och en ny typ av data.
grunt kopia och djup kopia i java
Så. om du tror att maskiner för en dag kommer att göra allt arbete? Du måste komma ut ur filmerna!
Jag hoppas att alla dina datavetenskapsmyter nu har rensats. Edureka ger också en . Det inkluderar utbildning i statistik, datavetenskap, Python, Apache Spark & Scala, Tensorflow och Tableau.
Har du en fråga till oss? Vänligen nämna det i kommentarsektionen i artikeln 'Data Scientists Myths' så återkommer vi till dig.