Data science

Khám phá sự thật đằng sau những lầm tưởng về công việc khoa học dữ liệu phổ biến

Phá vỡ những lầm tưởng về công việc khoa học dữ liệu dành cho bạn. Một nhà khoa học dữ liệu phát triển, duy trì và đánh giá các giải pháp AI. Người đó cũng tham gia vào việc thiết kế các giải pháp dữ liệu sử dụng các công nghệ dựa trên Trí tuệ nhân tạo như H2O, Tensorflow. Công việc này có kỹ năng thiết kế thuật toán, triển khai đường ống, xác thực hiệu suất mô hình và phát triển các giao diện như API. Có một số huyền thoại xung quanh công việc của khoa học dữ liệu và ở đây chúng tôi sẽ chia nhỏ nó cho bạn. Nhà khoa học dữ liệu chỉ là một cái tên ưa thích cho một nhà phân tích kinh doanh Mô tả công việc của nhà khoa học dữ liệu về cơ bản khác với mô tả công việc của một nhà phân tích kinh doanh. Vai trò của một nhà phân tích kinh doanh là làm cầu nối giữa kinh doanh và CNTT. Họ thường thu thập các yêu cầu chức năng và phi chức năng, xây dựng các trường hợp sử dụng, giao tiếp với các bên liên quan và quản lý việc phân phối dự án. Mặt khác, một nhà khoa học dữ liệu xử lý dữ liệu để phát hiện các xu hướng, thu thập thông tin chi tiết và xây dựng các mô hình dự đoán. Sơ đồ Venn dưới đây sẽ giúp bạn vẽ một bức tranh rõ ràng. Nhà khoa học dữ liệu, Nhà phân tích dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu đều giống nhau Vai trò chính xác của một nhà khoa học dữ liệu tự nhiên vẫn rất linh hoạt khi lĩnh vực này vẫn đang phát triển. Ví dụ: nếu tổ chức bạn làm việc là một tổ chức nhỏ, một người có thể làm công việc dọn dẹp dữ liệu, chuyển đổi, phân tích, xây dựng mô hình, v.v. Nhưng nếu bạn đang làm việc cho một nhóm lớn các nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể chuyên về bất kỳ công việc nào. của những khu vực này. Nói chung: Một nhà khoa học dữ liệu quan tâm đến việc thu thập, phân tích, diễn giải và hình dung các tập hợp dữ liệu lớn. Họ xây dựng các giả thuyết, kiểm tra chúng và học hỏi từ dữ liệu. Một nhà phân tích dữ liệu thực hiện một tập hợp con của các nhiệm vụ này – như phân tích dữ liệu và trực quan hóa chúng. Tuy nhiên, một nhà phân tích dữ liệu có thể không viết mã hoặc xây dựng các mô hình dự đoán. Một kỹ sư dữ liệu làm việc về thiết kế và phát triển hệ thống thông tin. Khoa học dữ liệu là tất cả Về công cụ Giống như mọi công việc khác, một nhà khoa học dữ liệu cũng sử dụng các công cụ để hoàn thành công việc. Bộ giáp của họ sẽ có các công cụ khai thác, chuyển đổi, trực quan hóa và triển khai dữ liệu tinh vi, ngoài các môi trường phát triển khác nhau. Nhưng biết cách sử dụng những công cụ này chỉ có thể đưa bạn đi xa. Về cơ bản, vai trò của một nhà khoa học dữ liệu là giải quyết các vấn đề kinh doanh bằng cách sử dụng dữ liệu. Vì vậy, để trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi, bạn cần có các kỹ năng giải quyết vấn đề, giao tiếp và tư duy logic, cũng như chuẩn bị, khám phá, đo lường đánh giá và chuyển đổi dữ liệu khác. Các nhà khoa học dữ liệu không viết mã Bằng chứng cho thấy đây là một trong những lầm tưởng lớn nhất nằm trong mọi mô tả công việc của nhà khoa học dữ liệu hiện có. Bởi vì, nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có trách nhiệm đưa ý tưởng của mình vào sản xuất. Vì vậy, bạn cần có kỹ năng lập trình để viết mã sẵn sàng cho sản xuất. Các ngôn ngữ phổ biến nhất được sử dụng là Python và R, nhưng các công ty được biết là sử dụng Java, SQL, Scala và các ngôn ngữ khác. Nền tảng mã hóa là điều bắt buộc đối với công việc của Nhà khoa học dữ liệu Có thể ngạc nhiên khi một số người nghĩ rằng các nhà khoa học dữ liệu không viết mã, trong khi những người khác cho rằng mã hóa là điều cần phải có. Nhưng nó xảy ra. Vì vậy, chúng ta hãy làm rõ điều này. Các nhà khoa học dữ liệu đến từ nhiều nền tảng khác nhau – nhà toán học, thống kê, kỹ sư, cũng như lập trình viên. Nhưng chúng ta cần phân biệt “kỹ năng” với “nền tảng”. Không cần phải nói rằng các nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng lập trình, nhưng không nhất thiết phải có vài năm kinh nghiệm viết mã. Nếu bạn không phải là một lập trình viên, bạn có thể học cách viết mã một cách nhanh chóng và cải thiện một cách ổn định. Dưới đây là một hướng dẫn đơn giản về cách trở thành một lập trình viên. Khoa học dữ liệu là tất cả về Dự đoán mô hình Dự đoán trong tương lai là một phần của khoa học dữ liệu, vâng. Nhưng nó không phải là phần duy nhất. Trên thực tế, nó chiếm một không gian rất nhỏ trong thế giới khoa học dữ liệu. Ngày nay, các kỹ thuật và công nghệ của khoa học dữ liệu đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực – từ dịch đa ngôn ngữ, tìm kiếm hình ảnh, phân tích video cho đến xe hơi tự lái. Nếu bạn muốn xem toàn cảnh khoa học dữ liệu, trải dài từ Uber đến Cảnh sát Delhi, hãy đọc bài đăng trên blog của chúng tôi về các dự án khoa học dữ liệu trong đời thực tại đây. Bạn cần phải là một nhà toán học hoặc nhà thống kê để trở thành một nhà khoa học dữ liệu Đây là một huyền thoại phức tạp vì nó vừa đúng vừa sai. Khoa học dữ liệu sử dụng các khái niệm toán học và thống kê mỗi ngày. Nếu không hiểu những kiến ​​thức cơ bản về xác suất, đại số tuyến tính và các khái niệm thống kê khác, bạn không thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi. Tuy nhiên, bạn không nhất thiết phải có bằng Tiến sĩ. trong các trường này. Nhiều mục nhập hoặc công việc nhà khoa học dữ liệu cấp trung không yêu cầu bằng cấp chính thức trong các lĩnh vực này. Nếu bạn có hiểu biết cơ bản tốt và có thể áp dụng những khái niệm này vào thực tế, bạn có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Các Chuyên gia có kinh nghiệm không thể Chuyển sang Công việc Khoa học Dữ liệu Không đúng. Là một lĩnh vực mới nổi, hầu hết các nhà khoa học dữ liệu cấp cao mà bạn gặp sẽ thực hiện một số loại công việc khác trước đó. Cho dù bạn là một chuyên gia có kinh nghiệm trong nghề nghiệp với 20 + năm kinh nghiệm hay người mới bắt đầu với ít hơn 5 năm, bạn có thể thực hiện chuyển đổi suôn sẻ sang dữ liệu việc làm khoa học.

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button