ఇటీవలి కాలంలో అత్యంత ట్రెండింగ్ రంగాలలో ఒకటిగా అవతరించింది. ఇది అద్భుతమైన వేగంతో పెరుగుతోంది మరియు డేటా సైంటిస్టులకు డిమాండ్ కూడా ఉంది. డేటా సైంటిస్ట్ పాత్ర చాలా డైనమిక్ కాదు రెండు రోజులు వారికి ఒకేలా ఉండవు మరియు అది చాలా ప్రత్యేకమైన మరియు ఉత్తేజకరమైనదిగా చేస్తుంది. ఇది కొత్త ఫీల్డ్ కాబట్టి దాని గురించి ఉత్సాహం మరియు గందరగోళం రెండూ ఉన్నాయి. కాబట్టి, కింది క్రమంలో ఆ డేటా సైంటిస్ట్ అపోహలను క్లియర్ చేద్దాం:
డేటా సైంటిస్ట్ ఎవరు?
యొక్క అనేక నిర్వచనాలు ఉన్నప్పటికీ అందుబాటులో ఉంది, ప్రాథమికంగా వారు డేటా సైన్స్ కళను అభ్యసించే నిపుణులు. డేటా సైంటిస్టులు శాస్త్రీయ విభాగాలలో వారి నైపుణ్యంతో సంక్లిష్ట డేటా సమస్యలను పగులగొట్టారు. ఇది స్పెషలిస్టుల స్థానం.
వారు ప్రసంగం, టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ (ఎన్‌ఎల్‌పి), ఇమేజ్ అండ్ వీడియో ప్రాసెసింగ్, మెడిసిన్ మరియు మెటీరియల్ సిమ్యులేషన్ వంటి వివిధ రకాల నైపుణ్యాలలో ప్రత్యేకత కలిగి ఉన్నారు. ఈ స్పెషలిస్ట్ పాత్రలలో ప్రతి ఒక్కటి చాలా పరిమితం మరియు అందువల్ల అటువంటి నిపుణుడి విలువ అపారమైనది. ఏదైనా moment పందుకుంటున్నది త్వరగా ప్రతి ఒక్కరూ మాట్లాడుతున్నది అవుతుంది. మరియు, ఎక్కువ మంది ఏదో గురించి మాట్లాడుతుంటే, ఎక్కువ అపోహలు మరియు అపోహలు పోగుపడతాయి. కాబట్టి కొన్ని డేటా సైంటిస్ట్ అపోహలను డీబక్ చేద్దాం.
జావాలో బిట్‌వైస్ ఆపరేటర్లను ఎలా ఉపయోగించాలి
డేటా సైంటిస్ట్ మిత్స్ vs రియాలిటీ
- మీరు పీహెచ్‌డీ చేయాలి. హోల్డర్
ఒక పిహెచ్.డి. ఎటువంటి సందేహం లేదు. పరిశోధన చేయడానికి చాలా కృషి మరియు అంకితభావం అవసరం. కానీ డేటా సైంటిస్ట్ కావడం అవసరమా? ఇది మీరు కోరుకునే ఉద్యోగ రకాన్ని బట్టి ఉంటుంది.
మీరు వెళుతున్నట్లయితే అప్లైడ్ డేటా సైన్స్ పాత్ర ఇది ప్రధానంగా ఇప్పటికే ఉన్న అల్గారిథమ్‌లతో పనిచేయడం మరియు అవి ఎలా పని చేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. చాలా మంది ఈ వర్గానికి సరిపోతారు మరియు మీరు చూసే చాలా ఓపెనింగ్స్ మరియు జాబ్ వివరణలు ఈ పాత్రల కోసం మాత్రమే. ఈ పాత్ర కోసం, మీరు వద్దు పీహెచ్‌డీ కావాలి. డిగ్రీ.
కానీ, మీరు a లోకి వెళ్లాలనుకుంటే పరిశోధన పాత్ర , అప్పుడు మీకు పీహెచ్‌డీ అవసరం కావచ్చు. డిగ్రీ. అల్గోరిథంస్‌లో పనిచేయడం లేదా ఏదైనా కాగితం రాయడం మీ విషయం అయితే పిహెచ్‌డి. వెళ్ళడానికి మార్గం.
- డేటా సైంటిస్ట్‌ను త్వరలో AI భర్తీ చేయనున్నారు
డేటా సైంటిస్టుల సమూహం ఒకదానికి సంబంధించిన ప్రతిదాన్ని చేయగలదని మీరు అనుకుంటే AI / ML ప్రాజెక్ట్ . ఇది ఆచరణాత్మక పరిష్కారం కాదు, మీరు ఏదైనా AI ప్రాజెక్ట్ పై దృష్టి పెడితే, దానికి అనేక ఉద్యోగాలు ఉన్నాయి. చాలా విభిన్నమైన పాత్రలతో జతచేయబడిన చాలా క్లిష్టమైన క్షేత్రం:
- గణాంకవేత్త
- డొమైన్ నిపుణుడు
- IoT స్పెషలిస్ట్
డేటా సైంటిస్టులు మాత్రమే ప్రతిదీ పరిష్కరించలేరు మరియు AI కి కూడా ఇది సాధ్యం కాదు. కాబట్టి, మీరు దీనికి భయపడే వారిలో ఒకరు అయితే, చేయకండి. AI ఇంకా అలాంటి పనులను చేయగలదు, మీకు విభిన్న డొమైన్‌ల గురించి చాలా ఎక్కువ జ్ఞానం అవసరం.
- మరింత డేటా అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని అందిస్తుంది
చాలా పెద్ద దురభిప్రాయం ఉంది మరియు పెద్ద డేటా సైంటిస్ట్ మిత్స్‌లో ఒకటి “మీ వద్ద ఎక్కువ డేటా, మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం ఉంటుంది”. మరింత డేటా అనువదించదు అధిక ఖచ్చితత్వానికి. మరోవైపు, చిన్న మరియు బాగా నిర్వహించబడుతున్న డేటా మంచి నాణ్యత మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. డేటాను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యమైనది మరియు ఇది వినియోగం. ఇది ఒక నాణ్యత ఇది చాలా ముఖ్యమైనది.
- డీప్ లెర్నింగ్ పెద్ద సంస్థలకు మాత్రమే అర్ధం
డీప్ లెర్నింగ్ టాస్క్‌లను అమలు చేయడానికి మీకు మంచి హార్డ్‌వేర్ అవసరం. సరే, ఇది పూర్తిగా అబద్ధం కాదు, లోతైన అభ్యాస నమూనా అమలు చేయడానికి శక్తివంతమైన హార్డ్‌వేర్ సెటప్‌ను కలిగి ఉన్నప్పుడు ఎల్లప్పుడూ మరింత సమర్థవంతంగా పని చేస్తుంది. కానీ మీరు దీన్ని మీ స్థానిక సిస్టమ్‌లో అమలు చేయవచ్చు లేదా గూగుల్ కోలాబ్ (GPU + CPU). మీ మెషీన్‌లో మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి expected హించిన దానికంటే ఎక్కువ సమయం పడుతుంది.
- డేటా సేకరణ సులభం
సుమారు అద్భుతమైన రేటుతో డేటా ఉత్పత్తి అవుతోంది 2.5 క్విన్టిలియన్ రోజుకు బైట్లు మరియు సేకరించడం సరైన డేటా సరైన ఆకృతిలో ఇప్పటికీ భారీ పని. మీరు నిర్మించాలి సరైన పైప్‌లైన్ మీ ప్రాజెక్ట్ కోసం. డేటా పొందడానికి చాలా వనరులు ఉన్నాయి. ఖర్చు మరియు నాణ్యత చాలా. డేటా మరియు పైప్‌లైన్ యొక్క సమగ్రతను కాపాడుకోవడం చాలా ముఖ్యమైన భాగం.
- డేటా సైంటిస్టులు సాధనాలతో మాత్రమే పని చేస్తారు / ఇదంతా సాధనాల గురించి
ప్రజలు సాధారణంగా డేటా సైన్స్లో ఉద్యోగం పొందుతారని భావించి ఒక సాధనాన్ని నేర్చుకోవడం ప్రారంభిస్తారు. డేటా సైంటిస్ట్‌గా పనిచేయడానికి ఒక సాధనాన్ని నేర్చుకోవడం చాలా ముఖ్యం, కాని నేను ఇంతకు ముందు చెప్పినట్లుగా వారి పాత్ర చాలా వైవిధ్యమైనది. డేటా సైంటిస్టులు బదులుగా పరిష్కారాలను పొందటానికి ఒక సాధనాన్ని ఉపయోగించకుండా మించి ఉండాలి, వారు అవసరమైన నైపుణ్యాలను నేర్చుకోవాలి. అవును, ఒక సాధనాన్ని మాస్టరింగ్ చేయడం వలన డేటా సైన్స్ లోకి సులభంగా ప్రవేశించాలనే ఆశ ఏర్పడుతుంది కాని డేటా సైంటిస్టులను నియమించే కంపెనీలు బదులుగా సాధన నైపుణ్యాన్ని మాత్రమే పరిగణించవు, వారు సాంకేతిక మరియు వ్యాపార నైపుణ్యాల కలయికను పొందిన ప్రొఫెషనల్ కోసం చూస్తారు.
టోస్ట్రింగ్ పద్ధతిని ఎలా వ్రాయాలి
- మీకు కోడింగ్ / కంప్యూటర్ సైన్స్ నేపధ్యం ఉండాలి
చాలా మంది డేటా సైంటిస్టులు కోడింగ్ చేయడంలో మంచివారు మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్, లేదా మ్యాథ్స్ లేదా స్టాటిస్టిక్స్లో అనుభవం కలిగి ఉండవచ్చు. ఇతర నేపథ్యాల ప్రజలు డేటా సైంటిస్ట్ కాదని దీని అర్థం కాదు. కాబట్టి, గుర్తుంచుకోవలసిన విషయం ఏమిటంటే, ఈ నేపథ్యాల నుండి వచ్చిన వారికి అంచు ఉంది, కానీ అది ప్రారంభ దశలో మాత్రమే. మీరు అంకితభావం మరియు కృషిని కొనసాగించాల్సిన అవసరం ఉంది మరియు త్వరలో ఇది మీకు కూడా సులభం అవుతుంది.
- డేటా సైన్స్ పోటీలు మరియు రియల్ లైఫ్ ప్రాజెక్టులు ఒకటే
ఈ పోటీలు గొప్ప ప్రారంభం డేటా సైన్స్ యొక్క సుదీర్ఘ ప్రయాణంలో. మీరు పెద్ద డేటా సెట్లు మరియు అల్గారిథమ్‌లతో పని చేస్తారు. ప్రతిదీ బాగానే ఉంది కాని దాన్ని ఒక ప్రాజెక్ట్‌గా పరిగణించి మీ పున res ప్రారంభంలో ఉంచడం ఖచ్చితంగా మంచి ఆలోచన కాదు ఎందుకంటే ఈ పోటీలు నిజ జీవిత ప్రాజెక్టుకు దగ్గరగా లేవు. మీరు గజిబిజి డేటాను శుభ్రం చేయడానికి లేదా దేనినీ నిర్మించలేరు పైపులైన్లు లేదా సమయ పరిమితిని తనిఖీ చేయండి. అన్నింటికీ మోడల్ ఖచ్చితత్వం.
- ఇదంతా ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ బిల్డింగ్ గురించి
డేటా సైంటిస్టులు భవిష్యత్ ఫలితాలను అంచనా వేస్తారని ప్రజలు సాధారణంగా అనుకుంటారు. ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ అనేది డేటా సైన్స్ యొక్క చాలా ముఖ్యమైన అంశం, కానీ ఇది మాత్రమే మీకు సహాయం చేయదు. ఏదైనా ప్రాజెక్ట్‌లో, ఉన్నాయి బహుళ దశలు ప్రమేయం మొత్తం సైకిల్ డేటా సేకరణ, రాంగ్లింగ్, డేటాను విశ్లేషించడం, అల్గోరిథంకు శిక్షణ ఇవ్వడం, మోడల్‌ను నిర్మించడం, మోడల్‌ను పరీక్షించడం మరియు చివరకు విస్తరణ. మీరు మొత్తం తెలుసుకోవాలి ఎండ్-టు-ఎండ్ ప్రాసెస్ . తుది డేటా సైంటిస్ట్ మిత్స్ చూద్దాం.
- AI నిర్మించిన తర్వాత అభివృద్ధి చెందుతుంది
AI స్వయంగా పెరుగుతూ, అభివృద్ధి చెందుతూ మరియు సాధారణీకరించడం అనేది ఒక సాధారణ అపోహ. బాగా, సైన్స్ ఫిక్షన్ సినిమాలు ఒకే సందేశాన్ని నిరంతరం చిత్రీకరిస్తాయి. ఇప్పుడు, ఇది అస్సలు నిజం కాదు, వాస్తవానికి, మేము వెనుకబడి ఉన్నాము. కొత్త డేటా వారికి అందించినట్లయితే తమను తాము శిక్షణ ఇచ్చే రైలు నమూనాలు మనం ఎక్కువగా చేయగలం. వారు వాతావరణంలో మార్పుకు మరియు కొత్త రకం డేటాకు అనుగుణంగా ఉండలేరు.
సో. వన్డే యంత్రాలు అన్ని పనులను చేస్తాయని మీరు అనుకుంటే? బాగా, మీరు సినిమాల నుండి బయటపడాలి!
మీ డేటా సైంటిస్ట్ మిత్స్ అన్నీ ఇప్పుడు క్లియర్ అయ్యాయని నేను ఆశిస్తున్నాను. ఎడురేకా కూడా అందిస్తుంది . ఇందులో స్టాటిస్టిక్స్, డేటా సైన్స్, పైథాన్, అపాచీ స్పార్క్ & స్కాలా, టెన్సార్ఫ్లో మరియు టేబులో శిక్షణ ఉంటుంది.
మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి దీనిని “డేటా సైంటిస్ట్స్ మిత్స్” వ్యాసంలోని వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.