Os 10 principais mitos dos cientistas de dados sobre as funções na Índia

Este artigo sobre os 10 mitos dos principais cientistas de dados esclarecerá todas as suas dúvidas sobre as funções de um cientista de dados na Índia e revelará a realidade.

emergiu como um dos campos mais populares nos últimos tempos. Ele está crescendo a um ritmo incrível, assim como a demanda por cientistas de dados. O papel de um cientista de dados é extremamente dinâmico - dois dias não são iguais para eles e é isso que o torna tão único e emocionante. Por ser um novo campo, há tanto entusiasmo quanto confusão. Então, vamos esclarecer esses mitos dos cientistas de dados na seguinte ordem:

Quem é um cientista de dados?

Embora existam várias definições de disponíveis, basicamente são profissionais que praticam a arte da Ciência de Dados. Os cientistas de dados resolvem problemas de dados complexos com sua experiência em disciplinas científicas. É uma posição de Especialistas.



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Eles se especializam em diferentes tipos de habilidades, como fala, análise de texto (PNL), processamento de imagem e vídeo, medicina e simulação de material, etc. Cada uma dessas funções de especialista é muito limitada em número e, portanto, o valor de tal especialista é imenso. Qualquer coisa que ganhe impulso rapidamente tende a se tornar o que todos estão falando. E, quanto mais as pessoas falam sobre algo, mais equívocos e mitos se acumulam. Então, vamos desmascarar alguns mitos do cientista de dados.

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Mitos do cientista de dados versus realidade

  • Você precisa ser um Ph.D. Suporte

Um Ph.D. é uma conquista muito grande, sem dúvida. É preciso muito trabalho e dedicação para fazer pesquisas. Mas é necessário se tornar um Cientista de Dados? Depende do tipo de trabalho que você deseja realizar.

Se você está indo para Função de ciência de dados aplicada que se baseia principalmente no trabalho com algoritmos existentes e na compreensão de como eles funcionam. A maioria das pessoas se encaixa nessa categoria e a maioria das vagas e descrições de cargos que você vê são apenas para essas funções. Para esta função, você NÃO precisa de um Ph.D. grau.

Mas, se você quiser entrar em um Papel de Pesquisa , então você pode precisar de um doutorado. Grau. Se trabalhar com algoritmos ou escrever qualquer artigo é sua coisa, então Ph.D. é o caminho a percorrer.

  • Cientista de dados será substituído por IA em breve

Se você acha que um monte de cientistas de dados pode fazer tudo relacionado a um Projeto AI / ML . Não é uma solução prática, porque se você se concentrar em qualquer projeto de IA, há uma infinidade de trabalhos associados a ele. é um campo muito complexo com muitas funções diferentes associadas a ele, como:

  • Estatístico
  • Especialista em Domínio
  • Especialista em IoT

Os cientistas de dados sozinhos não podem resolver tudo e também não é possível para a IA fazer isso. Então, se você é um daqueles que teme isso, NÃO. A IA ainda não é capaz de fazer coisas desse tipo, você precisa de uma vasta quantidade de conhecimento dos diferentes domínios.

  • Mais dados fornecem maior precisão

Há um grande equívoco e um dos grandes mitos dos cientistas de dados de que “quanto mais dados você tiver, maior será a precisão do modelo”. Mais dados não traduz com maior precisão. Por outro lado, dados pequenos, mas bem mantidos, podem ter melhor qualidade e precisão. O que mais importa é a compreensão dos dados e sua usabilidade. É o Qualidade isso é o que mais importa.

  • O Deep Learning é destinado apenas para grandes organizações

Um dos mitos mais comuns é que você precisa de uma quantidade considerável de hardware para executar tarefas de aprendizado profundo. Bem, isso não é totalmente falso, um modelo de aprendizado profundo sempre terá um desempenho mais eficiente quando tiver uma configuração de hardware poderosa para ser executado. Mas você pode executá-lo em seu sistema local ou Google Colab (GPU + CPU). Pode levar mais tempo do que o esperado para treinar o modelo em sua máquina.

  • A coleta de dados é fácil

Os dados estão sendo gerados a uma taxa incrível de cerca de 2,5 quintilhões Bytes por dia e coletando o dados corretos no formato certo ainda é uma tarefa difícil. Você precisa construir um pipeline adequado para o seu projeto. Existem muitas fontes para obter dados. O custo e a qualidade importam muito. Manter a integridade dos dados e do pipeline é uma parte muito importante que não deve ser confundida.

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  • Cientistas de dados trabalham apenas com ferramentas / Tudo gira em torno das ferramentas

As pessoas geralmente começam a aprender uma ferramenta pensando que vão conseguir um emprego na ciência de dados. Bem, aprender uma ferramenta é importante para trabalhar como Cientista de Dados, mas, como mencionei anteriormente, seu papel é muito mais Diversificado. Os cientistas de dados devem ir além de usar uma ferramenta para derivar em soluções; em vez disso, eles precisam dominar habilidades essenciais. Sim, dominar uma ferramenta cria a esperança de uma entrada fácil na ciência de dados, mas as empresas que contratam cientistas de dados não considerarão apenas o conhecimento da ferramenta, elas procuram um profissional que adquiriu uma combinação de habilidades técnicas e de negócios.

  • Você precisa ter formação em codificação / ciência da computação

A maioria dos cientistas de dados é boa em codificação e pode ter experiência em ciência da computação, matemática ou estatística. Isso não significa que pessoas de outras origens não possam ser cientistas de dados. Portanto, uma coisa a ter em mente é que essas pessoas com essas origens têm uma vantagem, mas isso está apenas nos estágios iniciais. Você só precisa manter a dedicação e o trabalho árduo e logo será fácil para você também.

  • Competições de ciência de dados e projetos da vida real são iguais

Essas competições são um ótimo começo na longa jornada da Data Science. Você começa a trabalhar com grandes conjuntos de dados e algoritmos. Está tudo bem, mas considerá-lo um projeto e colocá-lo em seu currículo é certamente não é uma boa ideia porque essas competições não chegam perto de um projeto da vida real. Você não consegue limpar os dados bagunçados ou construir qualquer dutos ou verifique o limite de tempo. Tudo o que importa é a precisão do modelo.

  • É tudo sobre construção de modelo preditivo

As pessoas geralmente pensam que os cientistas de dados prevêem resultados futuros. A modelagem preditiva é um aspecto muito importante da ciência de dados, mas sozinha não pode ajudá-lo. Em qualquer projeto, existem etapas múltiplas Envolvidos na Ciclo inteiro começando com coleta de dados, organização, análise de dados, treinamento do algoritmo, construção de um modelo, teste do modelo e, finalmente, implantação. Você precisa saber o todo processo de ponta a ponta . Vejamos os mitos finais dos cientistas de dados.

  • AI continuará a evoluir depois de construída

É um equívoco comum que a IA continua a crescer, evoluir e generalizar por si só. Bem, os filmes de ficção científica sempre retratam a mesma mensagem. Agora, isso não é verdade, na verdade, estamos muito atrasados. O máximo que podemos fazer é treinar modelos que se auto-treinam se novos dados lhes forem fornecidos. Eles não podem se adaptar às mudanças no ambiente e a um novo tipo de dados.

Assim. se você acha que as máquinas de um dia farão todo o trabalho? Bem, você tem que sair do cinema!

Espero que todos os seus mitos dos cientistas de dados tenham sido esclarecidos. Edureka também fornece um . Inclui treinamento em estatística, ciência de dados, Python, Apache Spark & ​​Scala, Tensorflow e Tableau.

Tem alguma questão para nós? Mencione isso na seção de comentários do artigo “Mitos dos cientistas de dados” e entraremos em contato com você.