برز كواحد من أكثر المجالات شيوعًا في الآونة الأخيرة. إنه ينمو بوتيرة مذهلة وكذلك الطلب على علماء البيانات. إن دور عالم البيانات ديناميكي للغاية ولا يوجد يومان متماثلان بالنسبة لهم وهذا ما يجعله فريدًا ومثيرًا. نظرًا لأنه مجال جديد ، فهناك إثارة وارتباك حوله. لذلك ، دعنا نوضح أساطير علماء البيانات بالترتيب التالي:
من هو عالم البيانات؟
على الرغم من وجود عدة تعريفات لـ متاحون ، فهم في الأساس محترفون يمارسون فن علوم البيانات. علماء البيانات يكسرون مشاكل البيانات المعقدة بخبراتهم في التخصصات العلمية. إنه منصب المتخصصين.
إنهم متخصصون في أنواع مختلفة من المهارات مثل الكلام ، وتحليلات النص (NLP) ، ومعالجة الصور والفيديو ، والطب ومحاكاة المواد ، وما إلى ذلك. كل من هذه الأدوار المتخصصة محدودة جدًا من حيث العدد ، وبالتالي فإن قيمة مثل هذا الاختصاصي هائلة. أي شيء يكتسب زخمًا سريعًا يميل إلى أن يصبح ما يتحدث عنه الجميع. وكلما تحدث الناس عن شيء ما ، تتراكم المفاهيم الخاطئة والأساطير. لذلك دعونا نكشف زيف بعض أساطير علماء البيانات.
كل ما يمكن أن يرصده ناجيوس
أساطير عالم البيانات مقابل الواقع
- أنت بحاجة إلى أن تكون دكتوراه. مالك
شهادة دكتوراه. هو إنجاز كبير جدا بلا شك. يتطلب الأمر الكثير من العمل الجاد والتفاني لإجراء البحوث. ولكن هل من الضروري أن تصبح عالم بيانات؟ يعتمد ذلك على نوع الوظيفة التي تريد الذهاب إليها.
إذا كنت تريد دور علوم البيانات التطبيقية والتي تعتمد بشكل أساسي على العمل مع الخوارزميات الموجودة وفهم كيفية عملها. يتناسب معظم الأشخاص مع هذه الفئة ومعظم الوظائف الشاغرة والأوصاف الوظيفية التي تراها مخصصة لهذه الأدوار فقط. لهذا الدور ، أنت لا بحاجة إلى دكتوراه. الدرجة العلمية.
ولكن ، إذا كنت تريد الخوض في ملف دور البحث ، إذًا قد تحتاج إلى شهادة دكتوراه. الدرجة العلمية. إذا كنت تعمل على الخوارزميات أو كتابة أي ورقة ، فهذا هو الشيء الذي تفضله. هو الطريق للذهاب.
- سيتم استبدال عالم البيانات بالذكاء الاصطناعي قريبًا
إذا كنت تعتقد أن مجموعة من علماء البيانات يمكنهم فعل كل ما يتعلق بـ مشروع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي . إنه ليس حلاً عمليًا ، لأنه إذا ركزت على أي مشروع ذكاء اصطناعي ، فإنه يحتوي على عدد كبير من الوظائف المرتبطة به. هو مجال معقد للغاية به الكثير من الأدوار المختلفة المرتبطة به مثل:
- إحصائي
- خبير النطاق
- أخصائي إنترنت الأشياء
لا يستطيع علماء البيانات بمفردهم حل كل شيء وليس من الممكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل ذلك أيضًا. لذا ، إذا كنت أحد أولئك الذين يخشون ذلك ، فلا داعي لذلك. الذكاء الاصطناعي غير قادر على القيام بأشياء من هذا القبيل حتى الآن ، فأنت بحاجة إلى قدر هائل من المعرفة في المجالات المختلفة.
- توفر المزيد من البيانات دقة أعلى
هناك اعتقاد خاطئ كبير وأحد أساطير علماء البيانات الضخمة مفاده أن 'المزيد من البيانات لديك ، سيكون المزيد من دقة النموذج'. مزيد من البيانات لا يترجم لدقة أعلى. من ناحية أخرى ، قد يكون للبيانات الصغيرة التي يتم صيانتها جيدًا جودة ودقة أفضل. أكثر ما يهم هو فهم البيانات وسهولة استخدامها. انها ال جودة هذا هو الأكثر أهمية.
- التعلم العميق مخصص فقط للمنظمات الكبيرة
واحدة من أكثر الخرافات شيوعًا هي أنك تحتاج إلى قدر كبير من الأجهزة لتشغيل مهام التعلم العميق. حسنًا ، هذا ليس خطأً تمامًا ، فدائمًا ما يعمل نموذج التعلم العميق بكفاءة أكبر عندما يكون لديه إعداد جهاز قوي للتشغيل. ولكن يمكنك تشغيله على نظامك المحلي أو جوجل كولاب (GPU + CPU). قد يستغرق الأمر وقتًا أطول من المتوقع لتدريب النموذج على جهازك.
- جمع البيانات سهل
يتم إنشاء البيانات بمعدل مذهل يبلغ حوالي 2.5 كوينتيليون بايت في اليوم وجمع البيانات الصحيحة بالتنسيق الصحيح لا يزال مهمة صعبة. تحتاج إلى بناء ملف خط الأنابيب المناسب لمشروعك. هناك الكثير من المصادر للحصول على البيانات. التكلفة والجودة مهمان كثيرًا. يعد الحفاظ على سلامة البيانات وخط الأنابيب جزءًا مهمًا للغاية لا ينبغي العبث به.
- يعمل علماء البيانات فقط مع الأدوات / الأمر كله يتعلق بالأدوات
يبدأ الأشخاص عادةً في تعلم أداة معتقدة أنهم سيحصلون على وظيفة في علوم البيانات. حسنًا ، يعد تعلم الأداة أمرًا مهمًا للعمل كعالم بيانات ، ولكن كما ذكرت سابقًا ، فإن دورهم أكثر تنوعًا. يجب أن يذهب علماء البيانات إلى أبعد من استخدام أداة لاشتقاق الحلول بدلاً من ذلك ، فهم بحاجة إلى إتقان المهارات الأساسية. نعم ، فإن إتقان الأداة يخلق الأمل في الدخول السهل إلى Data Science ولكن الشركات التي توظف علماء البيانات لن تنظر في خبرة الأداة وحدها بدلاً من ذلك ، فهم يبحثون عن محترف اكتسب مجموعة من المهارات التقنية والتجارية.
- يجب أن يكون لديك خلفية في الترميز / علوم الكمبيوتر
يجيد معظم علماء البيانات الترميز وقد يكون لديهم خبرة في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الإحصاء. هذا لا يعني أن الأشخاص من خلفيات أخرى لا يمكن أن يكونوا علماء بيانات. لذا ، هناك شيء واحد يجب مراعاته وهو أن هؤلاء الأشخاص من هذه الخلفيات لديهم ميزة ، ولكن هذا فقط في المراحل الأولية. تحتاج فقط إلى الحفاظ على التفاني والعمل الجاد وقريبًا سيكون الأمر سهلاً بالنسبة لك أيضًا.
- مسابقات علوم البيانات ومشاريع الحياة الواقعية هي نفسها
هذه المسابقات بداية رائعة في الرحلة الطويلة لعلوم البيانات. تحصل على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة والخوارزميات. كل شيء على ما يرام ولكن اعتباره مشروعًا ووضعه في سيرتك الذاتية هو بالتأكيد ليست فكرة جيدة لأن هذه المسابقات ليست قريبة بأي حال من الأحوال من مشروع واقعي. لا يمكنك تنظيف البيانات الفوضوية أو إنشاء أي منها خطوط الأنابيب أو تحقق من المهلة. كل ما يهم هو دقة النموذج.
- كل شيء عن بناء النموذج التنبئي
كيفية إنشاء مجموعة
يعتقد الناس عادة أن علماء البيانات يتوقعون النتائج المستقبلية. تعد النمذجة التنبؤية جانبًا مهمًا جدًا في علم البيانات ، لكنها وحدها لا تستطيع مساعدتك. في أي مشروع يوجد خطوات متعددة المشاركة في دورة كاملة بدءًا من جمع البيانات ، والمشاحنات ، وتحليل البيانات ، وتدريب الخوارزمية ، وبناء نموذج ، واختبار النموذج ، وأخيراً النشر. تحتاج إلى معرفة الكل عملية شاملة . دعونا نلقي نظرة على الأساطير النهائية لعلماء البيانات.
- سيستمر الذكاء الاصطناعي في التطور بمجرد بنائه
من المفاهيم الخاطئة الشائعة أن الذكاء الاصطناعي يستمر في النمو والتطور والتعميم من تلقاء نفسه. حسنًا ، صورت أفلام الخيال العلمي باستمرار نفس الرسالة. الآن ، هذا ليس صحيحًا على الإطلاق ، في الواقع ، نحن متخلفون كثيرًا. أكثر ما يمكننا فعله هو تدريب النماذج التي تدرب نفسها إذا تم تغذية بيانات جديدة لهم. لا يمكنهم التكيف مع التغيير في البيئة ونوع جديد من البيانات.
وبالتالي. إذا كنت تعتقد أن آلات اليوم الواحد ستقوم بكل العمل؟ حسنًا ، عليك أن تخرج من السينما!
آمل أن يتم الآن مسح جميع أساطير علماء البيانات الخاصة بك. يوفر Edureka أيضًا ملف . ويشمل التدريب على الإحصاء وعلوم البيانات و Python و Apache Spark & Scala و Tensorflow و Tableau.
لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكر ذلك في قسم التعليقات بمقال 'أساطير علماء البيانات' وسنرد عليك.