毫无疑问,数据科学正在真正影响当今世界的运作方式。从自动化到技术,一切都由数据提供支持。从您最新的 Amazon 订单到您在加油站支付的汽油账单,创建新的社交媒体帐户,甚至访问网站,一切都会产生数据,整个业务领域比什么都更依赖于它。

这就是需要精通数据科学家的地方。他们的需求非常旺盛,而且有充分的理由——他们正在做一切事情,从自动填充我们的智能手机中的OTP到字幕图像和创建自动驾驶汽车。

因此,对于任何希望进入数据科学行业的有抱负的技术专家来说,从事这个备受追捧的职业是很有意义的。

您应该知道,数据科学并不局限于任何单一领域。因此,每个应聘者在尝试在行业中做出一个标记时都会遇到一些具体的挑战。所以,说起来容易做起来难。因此,在您从事数据科学家的梦想工作之前,了解即使是经过认证的数据科学家面临的障碍和挑战至关重要。

这篇文章将帮助您确定这些障碍,以便您可以努力改进您的凭据。

1: 保持数据质量

当你在网上读到一些文章,上面写着”成为数据科学家的5种简单方法”时,你漏掉了一点,即它们实际上是由数据科学家的个人写的。所以,他们写下他们觉得很容易理解的东西。但现实是其他东西。他们没有提到大多数人面临的技术挑战和障碍。

由于数据科学是所有关于研究数据并在正确的领域实现它,保持其质量,主要是当你必须使用它在各种平台上,是相当棘手的。

从机器学习到人工智能,您都应该为系统或计算机提供源源,以仔细分析和确定数据中的模式。这听起来很容易,但当数据不干净时,你会遇到很多问题。

缺乏高质量的数据意味着机器无法正确学习,从而导致不准确的结果。作为一名有抱负的数据科学家,您应该研究如何保持数据的质量。

SDSclub 等平台可以帮助您从行业领导者那里学习数据科学。最好有一些指导,因为你在现实世界中面临的问题在大多数时候会有所不同。

由于数据来自电子表格、传感器网络、CRM 平台、互联网搜索、社交媒体平台、视频存档和跟踪系统等大量来源,因此学习维护高质量的数据是您需要克服的第一个挑战。

2: 问题识别

问题识别是有抱负的数据科学家面临的另一个挑战。他们只是不能理解问题的症结所在

您应该从了解数据科学家用于使数据更具可读性的不同软件开始。该软件使用视觉辅助工具使数据看起来清晰。

未能识别问题可能会危及整个市场活动,因为这些问题可能与计算机、计算机或数据本身有关。

人类每天产生大约2.5万亿字节的数据。你无法想象这个数字有多大。这使得分析数据变得困难,即使是有经验的个人。

3: 处理大量数据

如上所述,每天都有数以吨之多的数据,而且数据数量与日之多。现在,问题是研究数据越来越复杂。对于像您这样的缺乏经验、希望在行业中做出标记的个人,您应该练习并学习如何处理大数据。

处理大块数据的问题在于误差幅度要高得多。这特别是因为您将要处理的数据是多维的。因此,了解分析和组织大型数据集所需的工具和技术至关重要。

不能将大型数据集表示为可视化辅助工具,如图形、表格和图表。虽然这是您将在在线课程中学到的第一件事,”如何在图表和图形中表示数据”,但当您处理数吨的数据时,它几乎或没有用。

这是你不会在网上课堂上学习的东西,因为他们是课程导向的,并坚持的主题和章节。因此,您应该参加研讨会、研讨会和会议,让您有机会与处理此类问题的行业专业人士进行互动。

4:集成开源数据科学工具困难

在一份报告中,有人指出Python,一种开源编程语言,在数据科学家中占据主导地位。48% 的数据科学家经常或很少在他们的工作中使用 Python。

现在,问题是大多数有志者很难将Python等开源解决方案集成到他们的开发管道中,或者不知道它是如何工作的。

开源工具是本行业的首选,因为它们具有创新性、更快速度,更适合于数据科学需求。当你正在学习成为一名数据科学家时,你应该很好地掌握这些开源系统和工具,因为它们会使你的工作容易得多。

5: 缺乏正确的方法

经验丰富的数据科学家将数据科学分为五个不同的类别:

  • 发现:识别和保留所需的数据。
  • 策划:确定该数据如何与已有的其他数据兼容。
  • 综合:通过适当的分析从数据中获取见解。
  • 制造:打包数据供使用。
  • 交付:向最终用户提供数据

这是成为数据科学家的最大挑战之一。

如果你想成为一名数据科学家,你必须早点开始。虽然一些在线课程可以帮助您入门,但实用知识对于了解等待您的障碍也至关重要。

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