최근 가장 유행하는 분야 중 하나로 부상했습니다. 놀라운 속도로 성장하고 있으며 데이터 과학자에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 데이터 과학자의 역할은 매우 역동적이며, 그들에게 이틀이 똑같지 않기 때문에 매우 독특하고 흥미 진진합니다. 새로운 분야이기 때문에 흥분과 혼란이 함께합니다. 따라서 다음 순서로 데이터 과학자 신화를 정리해 보겠습니다.
데이터 과학자는 누구입니까?
몇 가지 정의가 있지만 기본적으로 그들은 데이터 과학의 기술을 실천하는 전문가입니다. 데이터 과학자는 과학 분야의 전문 지식으로 복잡한 데이터 문제를 해결합니다. 전문가의 위치입니다.
그들은 음성, 텍스트 분석 (NLP), 이미지 및 비디오 처리, 의학 및 재료 시뮬레이션 등과 같은 다양한 유형의 기술을 전문으로합니다. 이러한 각 전문가 역할은 숫자가 매우 제한되어 있으므로 그러한 전문가의 가치는 엄청납니다. 빠르게 추진력을 얻는 것은 모두가 말하는 내용이되는 경향이 있습니다. 그리고 더 많은 사람들이 무언가에 대해 이야기할수록 더 많은 오해와 신화가 쌓입니다. 이제 데이터 과학자의 신화를 폭로 해 보겠습니다.
데이터 과학자 신화와 현실
- 박사 학위가 필요합니다. 보유자
박사 의심 할 여지없이 매우 큰 성과입니다. 연구에 많은 노력과 헌신이 필요합니다. 하지만 데이터 과학자가되어야합니까? 가고 싶은 직업의 유형에 따라 다릅니다.
당신이 갈 경우 응용 데이터 과학 역할 이는 주로 기존 알고리즘 작업과 작동 방식 이해를 기반으로합니다. 대부분의 사람들이이 범주에 속하며 여러분이 보는 대부분의 채용 및 직업 설명은 이러한 역할에만 해당됩니다. 이 역할을 위해 하지 마라 박사가 필요합니다. 정도.
자바에서 경로를 설정하는 방법
그러나, 당신이 가고 싶다면 연구 역할 , 그렇다면 박사 학위가 필요할 수 있습니다. 정도. 알고리즘 작업이나 논문 작성이 당신의 일이라면 Ph.D. 갈 길입니다.
- 데이터 과학자는 곧 AI로 대체됩니다.
많은 데이터 과학자가 데이터와 관련된 모든 작업을 수행 할 수 있다고 생각한다면 AI / ML 프로젝트 . 실용적인 해결책이 아닙니다. AI 프로젝트에 집중하면 많은 작업이 연결되어 있기 때문입니다. 다음과 같이 많은 다른 역할이 첨부 된 매우 복잡한 분야입니다.
- 통계 학자
- 도메인 전문가
- IoT 전문가
데이터 과학자만으로는 모든 것을 해결할 수 없으며 AI도 그렇게 할 수 없습니다. 그러니 당신이 이것을 두려워하는 사람이라면 DONT. AI는 아직 그런 일을 할 수 없기 때문에 다양한 영역에 대한 방대한 지식이 필요합니다.
- 더 많은 데이터로 더 높은 정확도 제공
매우 큰 오해와 빅 데이터 과학자의 신화 중 하나가 '더 많은 데이터를 보유하면 모델의 정확성이 높아질 것입니다'. 더 많은 데이터 번역하지 않는다 더 높은 정확도로. 반면에 작지만 잘 관리 된 데이터는 더 나은 품질과 정확성을 가질 수 있습니다. 가장 중요한 것은 데이터에 대한 이해와 유용성입니다. 그건 품질 그게 가장 중요합니다.
- 딥 러닝은 대규모 조직에서만 의미가 있습니다.
가장 흔한 통념 중 하나는 딥 러닝 작업을 실행하기 위해 상당한 양의 하드웨어가 필요하다는 것입니다. 음, 그것은 완전히 거짓이 아닙니다. 딥 러닝 모델은 강력한 하드웨어 설정이 실행될 때 항상 더 효율적으로 수행됩니다. 그러나 로컬 시스템에서 실행하거나 Google Colab (GPU + CPU). 머신에서 모델을 학습하는 데 예상보다 오래 걸릴 수 있습니다.
- 간편한 데이터 수집
데이터는 약의 놀라운 속도로 생성되고 있습니다. 2.5 오십 경 일일 바이트 및 수집 올바른 데이터 올바른 형식은 여전히 무거운 작업입니다. 당신은 구축해야 적절한 파이프 라인 프로젝트를 위해. 데이터를 얻을 수있는 소스가 많습니다. 비용과 품질이 매우 중요합니다. 데이터와 파이프 라인의 무결성을 유지하는 것은 엉망이되어서는 안되는 매우 중요한 부분입니다.
- 데이터 과학자는 도구로만 작업 / 도구에 관한 모든 것
사람들은 일반적으로 데이터 과학 분야에 취업 할 것이라고 생각하는 도구를 배우기 시작합니다. 글쎄, 도구를 배우는 것은 데이터 과학자로 일하는 데 중요하지만 앞서 언급했듯이 그들의 역할은 훨씬 더 다양합니다. 데이터 과학자는 도구를 사용하여 솔루션을 도출하는 것이 아니라 필수 기술을 습득해야합니다. 예, 도구를 마스터하면 데이터 과학에 쉽게 진입 할 수있는 희망이 생기지 만 데이터 과학자를 고용하는 회사는 도구 전문 지식 만 고려하지 않고 기술 및 비즈니스 기술을 모두 습득 한 전문가를 찾습니다.
- 코딩 / 컴퓨터 과학 배경이 필요합니다.
대부분의 데이터 과학자는 코딩에 능숙하며 컴퓨터 과학, 수학 또는 통계 경험이있을 수 있습니다. 그렇다고 다른 배경의 사람들이 데이터 과학자가 될 수 없다는 의미는 아닙니다. 따라서 명심해야 할 한 가지는 이러한 배경을 가진 사람들이 우위를 가지고 있다는 것입니다.하지만 그것은 초기 단계에 불과합니다. 당신은 헌신과 노력을 계속하기 만하면 곧 당신에게도 쉬워 질 것입니다.
- 데이터 과학 대회와 실제 프로젝트는 동일합니다.
이 대회는 좋은 출발 데이터 과학의 긴 여정에서 큰 데이터 세트와 알고리즘으로 작업하게됩니다. 모든 것이 괜찮지 만 프로젝트로 생각하고 이력서에 올리는 것은 확실히 좋은 생각이 아니다 이러한 대회는 실제 프로젝트에 가깝지 않기 때문입니다. 복잡한 데이터를 정리하거나 구축 할 필요가 없습니다. 파이프 라인 또는 시간 제한을 확인하십시오. 중요한 것은 모델 정확도입니다.
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- 예측 모델 구축에 관한 모든 것
사람들은 일반적으로 데이터 과학자가 미래의 결과를 예측한다고 생각합니다. 예측 모델링은 데이터 과학의 매우 중요한 측면이지만 그것만으로는 도움이되지 않습니다. 모든 프로젝트에는 여러 단계 에 관여 전체주기 데이터 수집, 랭 글링, 데이터 분석, 알고리즘 훈련, 모델 구축, 모델 테스트 및 마지막으로 배포에서 시작합니다. 전체를 알아야합니다 종단 간 프로세스 . 최종 데이터 과학자 신화를 살펴 보겠습니다.
- AI는 일단 구축되면 계속 진화 할 것입니다
AI가 스스로 계속 성장하고 진화하며 일반화된다는 것은 일반적인 오해입니다. 음, 공상 과학 영화는 끊임없이 같은 메시지를 묘사했습니다. 이제 이것은 전혀 사실이 아닙니다. 사실 우리는 훨씬 뒤쳐져 있습니다. 우리가 할 수있는 최선은 새로운 데이터가 제공되면 스스로 훈련하는 모델을 훈련시키는 것입니다. 그들은 환경의 변화와 새로운 유형의 데이터에 적응할 수 없습니다.
그래서. 원데이 머신이 모든 작업을 수행 할 것이라고 생각한다면? 음, 영화에서 나가야 해!
이제 모든 데이터 과학자 신화가 해결 되었기를 바랍니다. Edureka는 또한 . 여기에는 통계, 데이터 과학, Python, Apache Spark 및 Scala, Tensorflow 및 Tableau에 대한 교육이 포함됩니다.
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