Login

Semua yang Harus Dilakukan Dengan Data Adalah Ilmu Data

Bagian terpenting adalah aplikasi Data Science, semua jenis aplikasi. Ya, Anda membacanya dengan benar, semua jenis aplikasi, misalnya pembelajaran mesin.

Revolusi Data

Sekitar tahun 2010, dengan banyak data, memungkinkan untuk melatih mesin dengan pendekatan berbasis data daripada pendekatan berbasis pengetahuan. Semua makalah teoritis tentang Neural Networks berulang yang mendukung mesin vektor menjadi layak. Sesuatu yang bisa mengubah cara kita hidup, bagaimana kita mengalami hal-hal di dunia. Pembelajaran mendalam bukan lagi konsep akademis yang terletak pada makalah tesis. Itu menjadi kelas pembelajaran yang nyata dan bermanfaat yang akan memengaruhi kehidupan kita sehari-hari. Jadi Machine Learning dan AI mendominasi media membayangi setiap aspek lain dari Ilmu Data seperti Analisis Eksplorasi, Metrik, Analisis, ETL, Eksperimen, pengujian A / B dan apa yang secara tradisional disebut Business Intelligence.

Ilmu Data – Persepsi Umum

Jadi sekarang, masyarakat umum berpikir tentang ilmu data sebagai peneliti yang berfokus pada pembelajaran mesin dan AI. Tetapi industri ini mempekerjakan Data Scientists sebagai Analis. Jadi, ada misalignment di sana. Alasan ketidaksejajaran adalah bahwa ya, sebagian besar ilmuwan ini mungkin dapat bekerja pada masalah yang lebih teknis tetapi perusahaan-perusahaan besar seperti Google, Facebook dan Netflix memiliki begitu banyak buah-buahan menggantung rendah untuk meningkatkan produk mereka sehingga mereka tidak perlu memperoleh pembelajaran mesin lagi atau pengetahuan statistik untuk menemukan dampak ini dalam analisis mereka.

Data Scientist yang baik bukan hanya tentang model yang kompleks

Menjadi ilmuwan data yang baik bukan tentang seberapa canggih model Anda. Ini adalah tentang seberapa besar dampak yang Anda dapat terhadap pekerjaan Anda. Anda bukan pembuat data, Anda adalah pemecah masalah. Anda adalah ahli strategi. Perusahaan akan memberi Anda masalah yang paling ambigu dan sulit dan mereka mengharapkan Anda untuk membimbing perusahaan ke arah yang benar.

Pekerjaan Seorang Ilmuwan Data dimulai dengan mengumpulkan data. Ini termasuk konten, instrumentasi, sensor, data eksternal, dan logging yang dibuat pengguna.

Aspek selanjutnya dari peran Data Scientist adalah memindahkan atau menyimpan data ini. Ini melibatkan penyimpanan data tidak terstruktur, aliran data yang dapat diandalkan, infrastruktur, ETL, jaringan pipa, dan penyimpanan data terstruktur.

Saat Anda naik pekerjaan yang diperlukan untuk Ilmuwan Data, yang berikutnya adalah mengubah atau menjelajahi. Serangkaian pekerjaan khusus ini meliputi persiapan, pendeteksian dan pembersihan anomali.

Berikutnya dalam hierarki pekerjaan untuk Ilmuwan Data adalah Agregasi dan Pelabelan data. Pekerjaan ini melibatkan Metris, analitik, agregat, segmen, data dan fitur pelatihan.

Belajar dan Mengoptimalkan membentuk set pekerjaan berikutnya untuk Ilmuwan Data. Serangkaian pekerjaan ini mencakup algoritma pembelajaran mesin sederhana, pengujian dan eksperimen A / B.

Di bagian atas set adalah karya paling rumit dari Data Scientists. Ini terdiri dari Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Dalam,

Semua upaya rekayasa data ini sangat penting dan bukan hanya tentang menciptakan model yang kompleks, ada banyak lagi yang harus dikerjakan.

September 17, 2019

0 responses on "Semua yang Harus Dilakukan Dengan Data Adalah Ilmu Data"

Leave a Message

Your email address will not be published.

top
Template Design © VibeThemes. All rights reserved.
X
Skip to toolbar