telah muncul sebagai salah satu bidang yang paling tren belakangan ini. Ini tumbuh dengan kecepatan yang luar biasa dan begitu pula permintaan untuk Ilmuwan Data. Peran seorang data scientist sangat dinamis, tidak ada dua hari yang sama bagi mereka dan itulah yang membuatnya begitu unik dan menarik. Karena ini adalah bidang baru, ada kegembiraan dan kebingungan tentangnya. Jadi, mari kita bersihkan Mitos Ilmuwan Data tersebut dengan urutan sebagai berikut:
Siapa Ilmuwan Data?
Meskipun ada beberapa definisi tersedia, pada dasarnya mereka adalah para profesional yang mempraktikkan seni Ilmu Data. Ilmuwan Data memecahkan masalah data kompleks dengan keahlian mereka dalam disiplin ilmu. Ini adalah posisi Spesialis.
Mereka berspesialisasi dalam berbagai jenis keterampilan seperti pidato, analisis teks (NLP), pemrosesan gambar dan video, pengobatan dan simulasi material, dll. Masing-masing peran spesialis ini jumlahnya sangat terbatas dan karenanya nilai spesialis semacam itu sangat besar. Apa pun yang mendapatkan momentum dengan cepat cenderung menjadi apa yang dibicarakan semua orang. Dan, semakin banyak orang membicarakan sesuatu, semakin banyak kesalahpahaman dan mitos yang bertumpuk. Jadi mari kita sanggah beberapa Data Scientist Myths.
bagaimana melewati referensi di java
Mitos Ilmuwan Data vs Realitas
- Anda harus menjadi Ph.D. Pemegang
Seorang Ph.D. adalah pencapaian yang sangat besar tidak diragukan lagi. Butuh banyak kerja keras dan dedikasi untuk melakukan penelitian. Tetapi apakah perlu menjadi Ilmuwan Data? Itu tergantung pada jenis Pekerjaan yang ingin Anda jalani.
Jika Anda ingin Peran Ilmu Data Terapan yang terutama didasarkan pada bekerja dengan algoritme yang ada dan memahami cara kerjanya. Kebanyakan orang masuk dalam kategori ini dan Sebagian besar lowongan dan deskripsi pekerjaan yang Anda lihat hanya untuk peran ini. Untuk peran ini, Anda TIDAK membutuhkan gelar Ph.D. gelar.
Tapi, jika Anda ingin masuk ke file Peran Penelitian , maka Anda mungkin membutuhkan gelar Ph.D. Gelar. Jika mengerjakan Algoritma atau menulis makalah apa pun adalah urusan Anda, maka Ph.D. adalah cara untuk pergi.
- Data Scientist akan segera digantikan oleh AI
Jika menurut Anda sekelompok Ilmuwan Data dapat melakukan segala sesuatu yang berhubungan dengan file Proyek AI / ML . Ini bukan solusi praktis, karena jika Anda fokus pada proyek AI apa pun, ada banyak pekerjaan yang melekat padanya. adalah bidang yang sangat kompleks dengan banyak peran berbeda yang menyertainya seperti:
- Ahli statistik
- Pakar Domain
- Spesialis IoT
Ilmuwan Data sendiri tidak bisa menyelesaikan semuanya dan juga tidak mungkin AI melakukan itu. Jadi, jika Anda salah satu dari mereka yang takut akan hal ini, JANGAN. AI belum mampu melakukan hal-hal seperti itu, Anda membutuhkan banyak pengetahuan tentang domain yang berbeda.
- Lebih Banyak Data Memberikan Akurasi Lebih Tinggi
Ada kesalahpahaman yang sangat besar dan salah satu Mitos Ilmuwan Data besar bahwa 'semakin banyak data yang Anda miliki, semakin banyak akurasi model'. Lebih banyak data tidak menerjemahkan ke akurasi yang lebih tinggi. Di sisi lain, data yang kecil namun terpelihara dengan baik mungkin memiliki kualitas dan akurasi yang lebih baik. Yang paling penting adalah pemahaman tentang data dan kegunaannya. Ini adalah Kualitas yang paling penting.
- Pembelajaran Mendalam hanya Dimaksudkan untuk Organisasi Besar
Salah satu Mitos yang paling umum adalah Anda membutuhkan perangkat keras yang cukup banyak untuk menjalankan tugas Deep Learning. Itu tidak sepenuhnya salah, model pembelajaran yang mendalam akan selalu bekerja lebih efisien jika memiliki penyiapan perangkat keras yang kuat untuk dijalankan. Tetapi Anda dapat menjalankannya di sistem lokal Anda atau Google Colab (GPU + CPU). Mungkin perlu waktu lebih lama dari yang diharapkan untuk melatih model di mesin Anda.
- Pengumpulan Data itu Mudah
Data sedang dihasilkan dengan kecepatan yang luar biasa sekitar 2,5 Triliun Bytes per Day dan mengumpulkan data yang benar dalam format yang benar masih menjadi tugas yang berat. Anda perlu membangun file pipa yang tepat untuk proyek Anda. Ada banyak sumber untuk mendapatkan data. Biaya dan kualitas sangat penting. Menjaga integritas data dan pipeline adalah bagian yang sangat penting yang tidak boleh dipusingkan.
- Data Scientist hanya bekerja dengan Alat / Yang terpenting adalah Alat
Orang biasanya mulai mempelajari alat dengan berpikir bahwa mereka akan mendapatkan pekerjaan di Ilmu Data. Nah, mempelajari alat penting untuk bekerja sebagai Ilmuwan Data, tetapi seperti yang saya sebutkan sebelumnya bahwa peran mereka jauh lebih Beragam. Ilmuwan Data harus melampaui menggunakan alat untuk mendapatkan solusi, mereka perlu menguasai keterampilan penting. Ya, menguasai suatu alat menciptakan harapan untuk dengan mudah masuk ke Ilmu Data tetapi perusahaan yang mempekerjakan Ilmuwan Data tidak akan mempertimbangkan keahlian alat itu sendiri, mereka mencari seorang profesional yang telah memperoleh kombinasi keterampilan Teknis dan Bisnis.
- Anda Harus Memiliki Latar Belakang Coding / Ilmu Komputer
Sebagian besar Ilmuwan Data pandai membuat kode dan mungkin memiliki Pengalaman dalam Ilmu Komputer, atau Matematika atau Statistik. Ini tidak berarti bahwa orang dari latar belakang lain tidak bisa menjadi Ilmuwan Data. Jadi, satu hal yang perlu diingat adalah bahwa orang-orang dari latar belakang ini memiliki keunggulan, tetapi itu baru pada tahap awal. Anda hanya perlu menjaga dedikasi dan kerja keras dan segera akan mudah bagi Anda juga.
- Kompetisi Ilmu Data dan Proyek Kehidupan Nyata adalah sama
Kompetisi ini awal yang bagus dalam perjalanan panjang Ilmu Data. Anda mulai bekerja dengan kumpulan data dan algoritme yang besar. Semuanya baik-baik saja tetapi menganggapnya sebagai proyek dan meletakkannya di resume Anda tentu saja bukan ide yang bagus karena kompetisi ini sangat mirip dengan proyek kehidupan nyata. Anda tidak boleh membersihkan data yang berantakan atau membuat apa pun saluran pipa atau periksa batas waktu. Yang terpenting adalah akurasi model.
- Ini semua tentang Pembuatan Model Prediktif
Orang biasanya berpikir bahwa Ilmuwan Data memprediksi hasil di masa depan. Pemodelan Prediktif adalah aspek yang sangat penting dari Ilmu Data, tetapi itu sendiri tidak dapat membantu Anda. Di Proyek apa pun, ada beberapa langkah terlibat dalam seluruh Siklus Mulai dari Pengumpulan Data, Wrangling, Menganalisis Data, Melatih Algoritma, Membangun Model, Menguji Model dan terakhir Deployment. Anda perlu mengetahui seluruhnya proses ujung ke ujung . Mari kita lihat Mitos Ilmuwan Data akhir.
- AI akan Terus Berkembang setelah Dibangun
Ini adalah kesalahpahaman umum bahwa AI terus tumbuh, berkembang, dan menggeneralisasi dengan sendirinya. Nah, film Sci-Fi secara konstan menampilkan pesan yang sama. Sekarang, ini sama sekali tidak benar, pada kenyataannya, kita jauh di belakang. Yang paling bisa kita lakukan adalah melatih model yang melatih dirinya sendiri jika ada data baru yang diumpankan kepadanya. Mereka tidak dapat beradaptasi dengan perubahan lingkungan dan jenis data baru.
Begitu. jika Anda berpikir suatu hari Mesin akan melakukan semua pekerjaan? Nah, Anda harus keluar dari film!
membuat kelas tunggal di java
Saya harap semua Data Scientists Myths Anda sekarang sudah dibersihkan. Edureka Juga menyediakan a . Ini mencakup pelatihan tentang Statistik, Ilmu Data, Python, Apache Spark & Scala, Tensorflow, dan Tableau.
Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar di artikel 'Mitos Ilmuwan Data' dan kami akan menghubungi Anda kembali.