インドでの役割に関するデータサイエンティストの神話トップ10

このトップ10のデータサイエンティストの神話の記事は、インドにおけるデータサイエンティストの役割についてのすべての疑問を解消し、現実を引き出します。

最近、最もトレンドの分野の1つとして浮上しています。それは驚くべきペースで成長しており、データサイエンティストの需要も同様です。データサイエンティストの役割は非常にダイナミックであり、2日間は同じではありません。それが、データサイエンティストを非常にユニークでエキサイティングなものにしている理由です。それは新しい分野なので、興奮と混乱の両方があります。それでは、これらのデータサイエンティストの神話を次の順序でクリアしましょう。

データサイエンティストとは誰ですか?

のいくつかの定義がありますが 利用可能で、基本的に彼らはデータサイエンスの芸術を実践する専門家です。データサイエンティストは、科学分野の専門知識を使用して複雑なデータの問題を解決します。スペシャリストの立場です。





Data-Scientist-Myths

彼らは、音声、テキスト分析(NLP)、画像とビデオの処理、医学と材料のシミュレーションなど、さまざまな種類のスキルを専門としています。これらの専門家の役割はそれぞれ非常に限られているため、そのような専門家の価値は計り知れません。 勢いを増すものはすべて、誰もが話しているものになる傾向があります。そして、より多くの人々が何かについて話すほど、より多くの誤解や神話が山積みになります。それでは、データサイエンティストの神話を暴いてみましょう。



データサイエンティストの神話と現実

  • あなたは博士号を取得する必要があります。保有者

博士号間違いなく非常に大きな成果です。研究を行うには、多大な労力と献身が必要です。しかし、データサイエンティストになる必要はありますか?それはあなたが行きたい仕事の種類に依存します。

あなたが行くなら 応用データサイエンスの役割 これは主に、既存のアルゴリズムを使用し、それらがどのように機能するかを理解することに基づいています。ほとんどの人がこのカテゴリに該当し、表示されるほとんどの求人と職務記述書はこれらの役割のみを対象としています。この役割のために、あなたは しない 博士号が必要です程度。

しかし、あなたが入りたいのなら 研究の役割 、その後、博士号が必要になる場合があります。程度。アルゴリズムに取り組んだり、論文を書いたりすることがあなたのものなら、博士号を取得します。行く方法です。



qtpとセレンの違い
  • データサイエンティストはまもなくAIに置き換えられます

あなたがデータサイエンティストの束がに関連するすべてを行うことができると思うなら AI / MLプロジェクト 。これは実用的な解決策ではありません。AIプロジェクトに焦点を当てると、それに付随する仕事がたくさんあるからです。 は非常に複雑なフィールドであり、次のようにさまざまな役割が関連付けられています。

  • 統計学者
  • ドメインエキスパート
  • IoTスペシャリスト

データサイエンティストだけではすべてを解決することはできず、AIもそれを行うことはできません。ですから、あなたがこれを恐れている人の一人なら、いけません。 AIはまだそのようなことを行うことができません、あなたは異なるドメインの膨大な量の知識を必要とします。

  • より多くのデータがより高い精度を提供します

非常に大きな誤解があり、「データが多ければ多いほど、モデルの精度が高くなる」というビッグデータサイエンティストの神話の1つがあります。その他のデータ 翻訳しません より高い精度に。一方、小さいながらも適切に管理されたデータは、品質と精度が向上する可能性があります。最も重要なのは、データとその使いやすさを理解することです。それは 品質 それが最も重要です。

  • ディープラーニングは大規模な組織にのみ意味があります

最も一般的な神話の1つは、ディープラーニングタスクを実行するにはかなりの量のハードウェアが必要であるというものです。まあ、それは完全に間違っているわけではありません。ディープラーニングモデルは、実行するための強力なハードウェアセットアップがある場合、常により効率的に実行されます。ただし、ローカルシステムで実行することも、 Google Colab (GPU + CPU)。マシンでモデルをトレーニングするのに、予想よりも時間がかかる場合があります。

  • データ収集は簡単です

データは約の驚くべき速度で生成されています 2.5クインティリオン 1日あたりのバイト数と収集 正しいデータ 正しいフォーマットでの作成は依然として大変な作業です。あなたは構築する必要があります 適切なパイプライン あなたのプロジェクトのために。データを取得するためのソースはたくさんあります。コストと品質は非常に重要です。データとパイプラインの整合性を維持することは非常に重要な部分であり、混乱させてはなりません。

  • データサイエンティストはツールのみを使用します/ツールがすべてです

人々は通常、データサイエンスに就職すると考えてツールを学び始めます。さて、ツールを学ぶことはデータサイエンティストとして働くために重要ですが、先に述べたように、ツールの役割ははるかに多様です。データサイエンティストは、ツールを使用してソリューションを導き出すだけでなく、基本的なスキルを習得する必要があります。はい、ツールを習得すると、データサイエンスに簡単に参入できるという希望が生まれますが、データサイエンティストを採用している企業は、ツールの専門知識だけを考慮するのではなく、技術スキルとビジネススキルの組み合わせを習得した専門家を探します。

  • あなたはコーディング/コンピュータサイエンスのバックグラウンドを持っている必要があります

ほとんどのデータサイエンティストはコーディングが得意であり、コンピュータサイエンス、数学、統計の経験があるかもしれません。これは、他のバックグラウンドの人々がデータサイエンティストになれないという意味ではありません。ですから、覚えておくべきことの1つは、これらのバックグラウンドを持つこれらの人々には優位性があるということですが、それは初期段階にすぎません。あなたはただ献身と努力を続ける必要があります、そしてすぐにそれはあなたにとっても簡単になるでしょう。

  • データサイエンスコンテストと実際のプロジェクトは同じです

これらの大会は 素晴らしいスタート データサイエンスの長い旅の中で。大規模なデータセットとアルゴリズムを使用できるようになります。すべてが順調ですが、それをプロジェクトと見なして履歴書に載せることは確かに問題ありません 良い考えではありません これらのコンテストは実際のプロジェクトにほど遠いからです。乱雑なデータをクリーンアップしたり、ビルドしたりすることはできません パイプライン または制限時間を確認してください。重要なのはモデルの精度です。

  • 予測モデルの構築がすべてです

人々は通常、データサイエンティストが将来の結果を予測すると考えています。予測モデリングはデータサイエンスの非常に重要な側面ですが、それだけでは役に立ちません。どのプロジェクトでも、 複数のステップ に関与する サイクル全体 データ収集、ラングリング、データの分析、アルゴリズムのトレーニング、モデルの構築、モデルのテスト、そして最後に展開から始まります。あなたは全体を知る必要があります エンドツーエンドのプロセス 。最終的なデータサイエンティストの神話を見てみましょう。

  • AIは構築されると進化し続けます

AIが自ら成長し、進化し、一般化し続けるというのはよくある誤解です。ええと、SF映画は常に同じメッセージを描いてきました。さて、これはまったく真実ではありません。実際、私たちはかなり遅れています。私たちができることのほとんどは、新しいデータがモデルに供給された場合に自分自身をトレーニングするモデルをトレーニングすることです。環境の変化や新しいタイプのデータに適応することはできません。

そう。一日のマシンがすべての仕事をするだろうと思うなら?さて、あなたは映画から抜け出さなければなりません!

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