est devenu l'un des domaines les plus en vogue ces derniers temps. Il se développe à un rythme incroyable, tout comme la demande de Data Scientists. Le rôle d'un data scientist est extrêmement dynamique, il n'y a pas deux jours identiques pour eux et c'est ce qui le rend si unique et passionnant. Puisqu'il s'agit d'un nouveau domaine, il suscite à la fois de l'enthousiasme et de la confusion. Alors, clarifions ces mythes des Data Scientists dans l'ordre suivant:
Qu'est-ce qu'un Data Scientist?
Bien qu'il existe plusieurs définitions de disponibles, ce sont essentiellement des professionnels qui pratiquent l'art de la Data Science. Les scientifiques des données résolvent des problèmes de données complexes grâce à leur expertise dans les disciplines scientifiques. C'est un poste de spécialistes.
Ils se spécialisent dans différents types de compétences comme la parole, l'analyse de texte (PNL), le traitement d'images et vidéo, la médecine et la simulation de matériaux, etc. Chacun de ces rôles de spécialistes est très limité en nombre et par conséquent la valeur d'un tel spécialiste est immense. Tout ce qui prend de l'ampleur a tendance à devenir rapidement ce dont tout le monde parle. Et, plus les gens parlent de quelque chose, plus les idées fausses et les mythes s'accumulent. Alors démystifions certains mythes des scientifiques des données.
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Mythes du Data Scientist vs réalité
- Vous devez être titulaire d'un doctorat. Titulaire
Un doctorat. est sans aucun doute une très grande réussite. Faire de la recherche demande beaucoup de travail acharné et de dévouement. Mais est-il nécessaire de devenir Data Scientist? Cela dépend du type d'emploi pour lequel vous voulez aller.
Si vous allez pour Rôle de science des données appliquées qui repose principalement sur l'utilisation d'algorithmes existants et la compréhension de leur fonctionnement. La plupart des gens entrent dans cette catégorie et la plupart des offres d'emploi et des descriptions de poste que vous voyez sont pour ces rôles uniquement. Pour ce rôle, vous NE PAS besoin d'un doctorat. diplôme.
Mais, si vous voulez entrer dans un Rôle de recherche , alors vous pourriez avoir besoin d'un doctorat. Diplôme. Si vous travaillez sur des algorithmes ou rédigez un article, alors Ph.D. est la voie à suivre.
- Le Data Scientist sera bientôt remplacé par l'IA
Si vous pensez qu'un groupe de Data Scientists peut faire tout ce qui concerne un Projet AI / ML . Ce n’est pas une solution pratique, car si vous vous concentrez sur un projet d’IA, une pléthore de tâches y est associée. est un domaine très complexe avec beaucoup de rôles différents qui lui sont attachés comme:
- Statisticien
- Expert de domaine
- Spécialiste IoT
Les scientifiques des données à eux seuls ne peuvent pas tout résoudre et l’IA ne peut pas non plus tout résoudre. Donc, si vous faites partie de ceux qui craignent cela, NE PAS. L'IA n'est pas encore capable de faire des choses comme ça, vous avez besoin d'une grande quantité de connaissances sur les différents domaines.
- Plus de données offre une plus grande précision
Il y a une très grande idée fausse et l'un des mythes des Big Data Scientists selon lequel «plus vous avez de données, plus sera la précision du modèle». Plus de données ne traduit pas à une plus grande précision. D'un autre côté, des données de petite taille mais bien tenues à jour pourraient être de meilleure qualité et exactitude. Ce qui compte le plus, c'est la compréhension des données et leur convivialité. C'est le Qualité qui compte le plus.
- Le Deep Learning n'est destiné qu'aux grandes organisations
L'un des mythes les plus courants est que vous avez besoin d'une quantité considérable de matériel pour exécuter des tâches de Deep Learning. Eh bien, ce n’est pas tout à fait faux, un modèle d’apprentissage en profondeur fonctionnera toujours plus efficacement s’il dispose d’une configuration matérielle puissante. Mais vous pouvez l'exécuter sur votre système local ou Google Colab (GPU + CPU). La formation du modèle sur votre machine peut prendre plus de temps que prévu.
- La collecte de données est facile
Les données sont générées à un rythme incroyable d'environ 2,5 quintillions Octets par jour et collecte des bonnes données dans le bon format reste une tâche lourde. Vous devez construire un pipeline approprié pour votre projet. Il existe de nombreuses sources pour obtenir des données. Le coût et la qualité comptent beaucoup. Le maintien de l'intégrité des données et du pipeline est un élément très important qui ne doit pas être dérangé.
- Les Data Scientists ne travaillent qu'avec des outils / Tout est une question d'outils
Les gens commencent généralement à apprendre un outil en pensant qu'ils décrocheront un emploi dans la science des données. Eh bien, apprendre un outil est important pour travailler en tant que Data Scientist, mais comme je l'ai mentionné plus tôt, leur rôle est beaucoup plus diversifié. Les scientifiques des données devraient aller au-delà de l'utilisation d'un outil pour trouver des solutions, ils doivent maîtriser les compétences essentielles. Oui, la maîtrise d'un outil crée l'espoir d'une entrée facile dans la science des données, mais les entreprises qui embauchent des scientifiques des données ne considéreront pas l'expertise de l'outil uniquement, elles recherchent un professionnel qui a acquis une combinaison de compétences techniques et commerciales.
- Vous devez avoir une formation en codage / informatique
La plupart des Data Scientists sont doués pour le codage et peuvent avoir de l'expérience en informatique, en mathématiques ou en statistiques. Cela ne veut pas dire que des personnes d'autres horizons ne peuvent pas être un Data Scientist. Donc, une chose à garder à l'esprit est que ces personnes de ces milieux ont un avantage, mais ce n'est que dans les premières étapes. Vous avez juste besoin de maintenir votre dévouement et votre travail acharné et bientôt ce sera facile pour vous aussi.
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- Les concours de science des données et les projets réels sont les mêmes
Ces compétitions sont un bon début dans le long voyage de la Data Science. Vous travaillez avec de grands ensembles de données et des algorithmes. Tout va bien mais le considérer comme un projet et le mettre sur votre CV est certainement pas une bonne idée car ces concours ne sont pas du tout proches d'un projet réel. Vous ne pouvez pas nettoyer les données désordonnées ni en créer pipelines ou vérifiez la limite de temps. Tout ce qui compte, c'est la précision du modèle.
- Tout est question de création de modèles prédictifs
Les gens pensent généralement que les scientifiques des données prédisent les résultats futurs. La modélisation prédictive est un aspect très important de la science des données, mais elle ne peut à elle seule vous aider. Dans tout projet, il y a plusieurs étapes Impliqués dans la Cycle entier à partir de la collecte de données, de la lutte, de l'analyse des données, de la formation de l'algorithme, de la construction d'un modèle, du test du modèle et enfin du déploiement. Tu as besoin de tout savoir processus de bout en bout . Examinons les derniers mythes des Data Scientists.
- L'IA continuera d'évoluer une fois construite
C'est une idée fausse courante que l'IA continue de croître, d'évoluer et de se généraliser d'elle-même. Eh bien, les films de science-fiction ont constamment dépeint le même message. Maintenant, ce n'est pas du tout vrai, en fait, nous sommes loin derrière. Tout ce que nous pouvons faire est de former des modèles qui s'entraînent eux-mêmes si de nouvelles données leur sont fournies. Ils ne peuvent pas s'adapter aux changements d'environnement et à un nouveau type de données.
Donc. si vous pensez que les machines d'un jour feront tout le travail? Eh bien, vous devez sortir du cinéma!
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