毫無疑問,數據科學正在真正影響當今世界的運作方式。從自動化到技術,一切都由數據提供支持。從您最新的 Amazon 訂單到您在加油站支付的汽油賬單,創建新的社交媒體帳戶,甚至訪問網站,一切都會產生數據,整個業務領域比什么都更依賴于它。

這就是需要精通數據科學家的地方。他們的需求非常旺盛,而且有充分的理由——他們正在做一切事情,從自動填充我們的智能手機中的OTP到字幕圖像和創建自動駕駛汽車。

因此,對于任何希望進入數據科學行業的有抱負的技術專家來說,從事這個備受追捧的職業是很有意義的。

您應該知道,數據科學并不局限于任何單一領域。因此,每個應聘者在嘗試在行業中做出一個標記時都會遇到一些具體的挑戰。所以,說起來容易做起來難。因此,在您從事數據科學家的夢想工作之前,了解即使是經過認證的數據科學家面臨的障礙和挑戰至關重要。

這篇文章將幫助您確定這些障礙,以便您可以努力改進您的憑據。

1: 保持數據質量

當你在網上讀到一些文章,上面寫著”成為數據科學家的5種簡單方法”時,你漏掉了一點,即它們實際上是由數據科學家的個人寫的。所以,他們寫下他們覺得很容易理解的東西。但現實是其他東西。他們沒有提到大多數人面臨的技術挑戰和障礙。

由于數據科學是所有關于研究數據并在正確的領域實現它,保持其質量,主要是當你必須使用它在各種平臺上,是相當棘手的。

從機器學習到人工智能,您都應該為系統或計算機提供源源,以仔細分析和確定數據中的模式。這聽起來很容易,但當數據不干凈時,你會遇到很多問題。

缺乏高質量的數據意味著機器無法正確學習,從而導致不準確的結果。作為一名有抱負的數據科學家,您應該研究如何保持數據的質量。

SDSclub 等平臺可以幫助您從行業領導者那里學習數據科學。最好有一些指導,因為你在現實世界中面臨的問題在大多數時候會有所不同。

由于數據來自電子表格、傳感器網絡、CRM 平臺、互聯網搜索、社交媒體平臺、視頻存檔和跟蹤系統等大量來源,因此學習維護高質量的數據是您需要克服的第一個挑戰。

2: 問題識別

問題識別是有抱負的數據科學家面臨的另一個挑戰。他們只是不能理解問題的癥結所在

您應該從了解數據科學家用于使數據更具可讀性的不同軟件開始。該軟件使用視覺輔助工具使數據看起來清晰。

未能識別問題可能會危及整個市場活動,因為這些問題可能與計算機、計算機或數據本身有關。

人類每天產生大約2.5萬億字節的數據。你無法想象這個數字有多大。這使得分析數據變得困難,即使是有經驗的個人。

3: 處理大量數據

如上所述,每天都有數以噸之多的數據,而且數據數量與日之多?,F在,問題是研究數據越來越復雜。對于像您這樣的缺乏經驗、希望在行業中做出標記的個人,您應該練習并學習如何處理大數據。

處理大塊數據的問題在于誤差幅度要高得多。這特別是因為您將要處理的數據是多維的。因此,了解分析和組織大型數據集所需的工具和技術至關重要。

不能將大型數據集表示為可視化輔助工具,如圖形、表格和圖表。雖然這是您將在在線課程中學到的第一件事,”如何在圖表和圖形中表示數據”,但當您處理數噸的數據時,它幾乎或沒有用。

這是你不會在網上課堂上學習的東西,因為他們是課程導向的,并堅持的主題和章節。因此,您應該參加研討會、研討會和會議,讓您有機會與處理此類問題的行業專業人士進行互動。

4:集成開源數據科學工具困難

在一份報告中,有人指出Python,一種開源編程語言,在數據科學家中占據主導地位。48% 的數據科學家經?;蚝苌僭谒麄兊墓ぷ髦惺褂?Python。

現在,問題是大多數有志者很難將Python等開源解決方案集成到他們的開發管道中,或者不知道它是如何工作的。

開源工具是本行業的首選,因為它們具有創新性、更快速度,更適合于數據科學需求。當你正在學習成為一名數據科學家時,你應該很好地掌握這些開源系統和工具,因為它們會使你的工作容易得多。

5: 缺乏正確的方法

經驗豐富的數據科學家將數據科學分為五個不同的類別:

  • 發現:識別和保留所需的數據。
  • 策劃:確定該數據如何與已有的其他數據兼容。
  • 綜合:通過適當的分析從數據中獲取見解。
  • 制造:打包數據供使用。
  • 交付:向最終用戶提供數據

這是成為數據科學家的最大挑戰之一。

如果你想成為一名數據科學家,你必須早點開始。雖然一些在線課程可以幫助您入門,但實用知識對于了解等待您的障礙也至關重要。

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