हाल के दिनों में सबसे ट्रेंडिंग फील्ड में से एक के रूप में उभरा है। यह एक अद्भुत गति से बढ़ रहा है और इसलिए डेटा वैज्ञानिकों की मांग है। एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका अत्यंत गतिशील है कोई दो दिन उनके लिए समान हैं और यही वह है जो इसे इतना अनूठा और रोमांचक बनाता है। चूंकि यह एक नया क्षेत्र है, इसलिए इसे लेकर उत्साह और भ्रम दोनों हैं। तो, निम्नलिखित क्रम में उन डेटा वैज्ञानिक मिथकों को स्पष्ट करें:
डेटा साइंटिस्ट कौन है?
हालाँकि इसकी कई परिभाषाएँ हैं उपलब्ध, मूल रूप से वे पेशेवर हैं जो डेटा साइंस की कला का अभ्यास करते हैं। डेटा वैज्ञानिक वैज्ञानिक विषयों में अपनी विशेषज्ञता के साथ जटिल डेटा समस्याओं को क्रैक करते हैं। यह स्पेशलिस्ट की स्थिति है।
वे विभिन्न प्रकार के कौशल जैसे भाषण, पाठ विश्लेषण (एनएलपी), छवि और वीडियो प्रसंस्करण, चिकित्सा और सामग्री सिमुलेशन, आदि में विशेषज्ञ हैं। इनमें से प्रत्येक विशेषज्ञ भूमिका संख्या में बहुत सीमित है और इसलिए इस तरह के विशेषज्ञ का मूल्य बहुत अधिक है। जो कुछ भी गति प्राप्त करता है वह जल्दी से सबके बारे में बात कर रहा है। और, जितना अधिक लोग किसी चीज के बारे में बात करते हैं, उतनी ही गलतफहमियां और मिथक ढेर हो जाते हैं। इसलिए कुछ डेटा साइंटिस्ट मिथकों को डिबंक करें।
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डेटा वैज्ञानिक मिथकों बनाम वास्तविकता
- आपको पीएचडी होना चाहिए। धारक
एक पीएच.डी. एक बहुत बड़ी उपलब्धि है इसमें कोई संदेह नहीं है। शोध करने में बहुत मेहनत और समर्पण लगता है। लेकिन क्या डाटा साइंटिस्ट बनना जरूरी है? यह उस नौकरी के प्रकार पर निर्भर करता है जिस पर आप जाना चाहते हैं।
यदि आप जा रहे हैं एप्लाइड डेटा साइंस रोल जो मुख्य रूप से मौजूदा एल्गोरिदम के साथ काम करने और समझने के आधार पर है कि वे कैसे काम करते हैं। अधिकांश लोग इस श्रेणी में आते हैं और आपके द्वारा देखे गए अधिकांश उद्घाटन और कार्य विवरण केवल इन भूमिकाओं के लिए हैं। इस भूमिका के लिए, आप ऐसा न करें पीएचडी की जरूरत है। डिग्री।
लेकिन, यदि आप एक में जाना चाहते हैं अनुसंधान भूमिका , तो आपको पीएचडी की आवश्यकता हो सकती है। डिग्री। यदि अल्गोरिद्म पर काम कर रहे हैं या कोई पेपर लिख रहे हैं तो आपकी बात है तो पीएच.डी. जाने का रास्ता है।
- जल्द ही AI की जगह डेटा साइंटिस्ट लाया जाएगा
यदि आपको लगता है कि डेटा वैज्ञानिकों का एक समूह ए से संबंधित सब कुछ कर सकता है एआई / एमएल प्रोजेक्ट । यह एक व्यावहारिक समाधान नहीं है, क्योंकि यदि आप किसी एआई परियोजना पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो इसके पास नौकरियों से जुड़ा एक बहुतायत है। एक बहुत ही जटिल क्षेत्र है जिसमें बहुत सी विभिन्न भूमिकाएँ जुड़ी हुई हैं जैसे:
- सांख्यिकीविद
- डोमेन विशेषज्ञ
- IoT विशेषज्ञ
डेटा वैज्ञानिक अकेले सब कुछ हल नहीं कर सकते हैं और एआई के लिए ऐसा करना संभव नहीं है। इसलिए, यदि आप इससे डरने वालों में से हैं, तो ऐसा नहीं है। एआई इस तरह की चीजों को करने में सक्षम नहीं है, फिर भी आपको विभिन्न डोमेन के विशाल मात्रा में ज्ञान की आवश्यकता है।
- अधिक डेटा उच्च सटीकता प्रदान करता है
एक बहुत बड़ी गलतफहमी है और एक बड़ा डेटा वैज्ञानिक मिथक है कि 'आपके पास जितना अधिक डेटा होगा, मॉडल की सटीकता उतनी ही अधिक होगी'। अधिक डेटा अनुवाद नहीं करता उच्च सटीकता के लिए। दूसरी ओर, छोटे अभी तक सुव्यवस्थित डेटा में बेहतर गुणवत्ता और सटीकता हो सकती है। जो बात सबसे ज्यादा मायने रखती है वह है डेटा की समझ और इसकी उपयोगिता। यह है गुणवत्ता यह सबसे ज्यादा मायने रखता है।
- डीप लर्निंग केवल बड़े संगठनों के लिए मतलब है
सबसे आम मिथक में से एक यह है कि आपको डीप लर्निंग कार्यों को चलाने के लिए काफी अच्छी मात्रा में हार्डवेयर की आवश्यकता होती है। ठीक है, यह पूरी तरह से गलत नहीं है, एक गहरा सीखने वाला मॉडल हमेशा अधिक कुशलता से प्रदर्शन करेगा जब उसमें चलने के लिए एक शक्तिशाली हार्डवेयर सेटअप होगा। लेकिन आप इसे अपने स्थानीय सिस्टम या पर चला सकते हैं Google Colab (GPU + CPU)। आपकी मशीन पर मॉडल को प्रशिक्षित करने में अपेक्षा से अधिक समय लग सकता है।
- डेटा संग्रह आसान है
डेटा के बारे में एक अद्भुत दर पर उत्पन्न किया जा रहा है 2.5 क्विंटिलियन प्रति दिन बाइट्स और संग्रह सही डेटा सही प्रारूप में अभी भी एक भारी काम है। आपको एक निर्माण करने की आवश्यकता है उचित पाइपलाइन अपने प्रोजेक्ट के लिए। डेटा प्राप्त करने के लिए बहुत सारे स्रोत हैं। लागत और गुणवत्ता बहुत मायने रखती है। डेटा और पाइपलाइन की अखंडता को बनाए रखना एक बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्सा है जिसके साथ खिलवाड़ नहीं किया जाना चाहिए।
- डेटा वैज्ञानिक केवल टूल / टूल के बारे में काम करते हैं
लोग आमतौर पर एक उपकरण सीखना शुरू कर देते हैं जिससे वे डेटा साइंस में नौकरी पा सकते हैं। वैसे, एक टूल सीखना एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में काम करने के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है कि उनकी भूमिका बहुत अधिक विविधतापूर्ण है। डेटा वैज्ञानिकों को इसके बजाय समाधानों को प्राप्त करने के लिए एक उपकरण का उपयोग करने से परे जाना चाहिए, उन्हें आवश्यक कौशल में महारत हासिल करने की आवश्यकता है। हां, किसी टूल में महारत हासिल करने से डेटा साइंस में आसानी से प्रवेश की उम्मीद बनती है, लेकिन डेटा साइंटिस्ट्स को काम पर रखने वाली कंपनियां टूल विशेषज्ञता पर विचार नहीं करेंगी, बल्कि वे एक पेशेवर की तलाश करेंगी, जिन्होंने तकनीकी और व्यावसायिक कौशल का संयोजन हासिल किया हो।
- आपको कोडिंग / कंप्यूटर विज्ञान पृष्ठभूमि की आवश्यकता है
एल्गोरिथ्म सी + +
अधिकांश डेटा वैज्ञानिक कोडिंग में अच्छे हैं और कंप्यूटर विज्ञान, या गणित या सांख्यिकी में अनुभव हो सकता है। इसका मतलब यह नहीं है कि अन्य पृष्ठभूमि के लोग डेटा वैज्ञानिक नहीं हो सकते हैं। तो, एक बात का ध्यान रखें कि इन पृष्ठभूमि के लोगों के पास एक बढ़त है, लेकिन यह केवल प्रारंभिक चरणों में है। आपको बस समर्पण और कड़ी मेहनत करने की आवश्यकता है और जल्द ही यह आपके लिए भी आसान होगा।
- डेटा साइंस प्रतियोगिता और रियल-लाइफ प्रोजेक्ट एक समान हैं
ये प्रतियोगिताएं हैं एक शानदार शुरुआत डाटा साइंस की लंबी यात्रा में। आपको बड़े डेटा सेट और एल्गोरिदम के साथ काम करना है। सब कुछ ठीक है लेकिन इसे एक परियोजना के रूप में देखते हुए और इसे फिर से शुरू करने पर निश्चित रूप से है अच्छा विचार नहीं क्योंकि ये प्रतियोगिताएं किसी वास्तविक जीवन की परियोजना के करीब नहीं हैं। आपको गन्दा डेटा साफ़ करने या कोई निर्माण करने के लिए नहीं मिलेगा पाइपलाइन या समय सीमा की जाँच करें। यह सब मायने रखता है मॉडल सटीकता।
- यह सभी प्रिडिक्टिव मॉडल बिल्डिंग के बारे में है
लोग आमतौर पर सोचते हैं कि डेटा वैज्ञानिक भविष्य के परिणाम की भविष्यवाणी करते हैं। प्रिडिक्टिव मॉडलिंग डेटा साइंस का एक बहुत महत्वपूर्ण पहलू है, लेकिन यह अकेले आपकी मदद नहीं कर सकता है। किसी भी परियोजना में, हैं कई कदम में शामिल पूरी साइकिल डेटा कलेक्शन से शुरू होकर, क्रैनिंग, डेटा का विश्लेषण, एल्गोरिथम का प्रशिक्षण, एक मॉडल का निर्माण, मॉडल का परीक्षण और अंत में तैनाती। आपको पूरा जानना होगा एंड-टू-एंड प्रक्रिया । आइए अंतिम डेटा वैज्ञानिकों के मिथकों को देखें।
- निर्मित होने के बाद AI जारी रहेगा
यह एक आम गलत धारणा है कि AI अपने आप से विकसित, विकसित और सामान्य होता रहता है। खैर, विज्ञान-फाई फिल्मों ने लगातार एक ही संदेश को चित्रित किया है। अब, यह बिल्कुल सच नहीं है, वास्तव में, हम पीछे हैं। सबसे अधिक हम कर सकते हैं ट्रेन मॉडल जो खुद को प्रशिक्षित करते हैं यदि एक नया डेटा उन्हें खिलाया जाता है। वे पर्यावरण में बदलाव और एक नए प्रकार के डेटा के लिए अनुकूल नहीं हो सकते।
इसलिए। अगर आपको लगता है कि एक दिवसीय मशीनें सारे काम कर रही होंगी? खैर, आप फिल्मों से बाहर हो गए!
मुझे आशा है कि आपके सभी डेटा वैज्ञानिक मिथक अब साफ हो गए हैं। Edureka भी प्रदान करता है । इसमें सांख्यिकी, डेटा विज्ञान, पायथन, अपाचे स्पार्क और स्काला, टेन्सरफ्लो और झांकी पर प्रशिक्षण शामिल है।
क्या आप हमसे कोई प्रश्न पूछना चाहते हैं? कृपया 'डेटा वैज्ञानिक मिथकों' लेख के टिप्पणी अनुभाग में इसका उल्लेख करें और हम आपके पास वापस आ जाएंगे।