Блог

Jul 04, 2023

10 смертельных ошибок, которых следует избегать, которые могут стоить вашей карьеры в области науки о данных

Divyanshi kulkarni Следуйте за DataDrivenInvestor — Слушайте Поделиться Данные для бизнеса — то же самое, что кровь для тела. И то, что вы делаете из данных, — это все, что имеет значение в сегодняшнем суетливом мире. Просто

Дивянши кулкарни

Следовать

DataDrivenИнвестор

--

Слушать

Делиться

Данные для бизнеса — то же самое, что кровь для тела. И то, что вы делаете из данных, — это все, что имеет значение в сегодняшнем суетливом мире. Это просто данные, но вместе с искусственным интеллектом; вы делаете это чем-то более вдохновляющим и влиятельным. Огромное разнообразие данных приводит к массовой анонимности, которая редко приводит к несоответствиям и ошибкам.

Начинаем понимать, что недавняя статистика ExplodingTopics.com показывает, что каждый день генерируется примерно 328,77 миллиона терабайт данных. По прогнозам, в 2025 году объем данных составит около 181 зеттабайт. Учитывая, что на фронте генерации данных происходит так много всего, вполне возможно, что случаются просчеты и ошибки. Крайне важно противодействовать им в самом начале, поскольку они могут дорого стоить любому предстоящему бизнесу.

Ошибка 1. Некомпетентность в определении точной бизнес-задачи.

Определение проблемы бизнес-данных имеет первостепенное значение. Для этого будет решаться направление бизнес-перспектив. Начинающие специалисты в области науки о данных, в первые годы своей карьеры в области науки о данных , забудьте придавать какое-либо значение этому важнейшему аспекту науки о данных. Чтобы иметь четкое представление о том, что наука о данных принесет на каждом этапе, очень важно с самого начала оценить весь потенциал проекта. Вот почему так важно всегда понимать требования бизнеса.

Ошибка 2: Отсутствие исследований и планирования

Еще одна ошибка, которую специалисты по данным должны стараться избегать, — это недостаточный сбор данных, недостаточное исследование и отсутствие четкого плана решения бизнес-проблемы. Обладание достаточным количеством данных для точного ответа на вопросы исследования — это правильный путь. Если у вас недостаточно данных, вы не сможете сделать надежные выводы на основе своего анализа. Ответ на такие вопросы, как: На какие вопросы мы пытаемся ответить и как мы будем на них отвечать? Почему данные ведут себя определенным образом? Какую историю он пытается нам рассказать? настоятельно рекомендуется. Непосредственное столкновение с проблемой без плана противоядия может дорого стоить бизнесу.

Ошибка 3: Выбор неподходящих методов визуализации данных

Очистка и предварительная обработка — это первоочередные шаги, если вы планируете глубже разобраться в проблеме. Делаем правильный выбор визуализации данных методы и другие инструменты имеют решающее значение для его успеха. Они считаются необходимыми на всех этапах разработки проекта. Плохая или ошибочная визуализация может сбить вас с пути; отклонение от конечной бизнес-цели.

Ошибка 4: неспособность эффективно подобрать модель

Неспособность развернуть и использовать правильную модель машинного обучения — это большой красный флаг. Оптимизация модели для имеющихся у вас данных имеет первостепенное значение. Поскольку данные изменяются и развиваются с течением времени, это требует своевременного внесения изменений и оптимизации значений гиперпараметров для достижения максимальной производительности.

Ошибка 5: Чрезмерное внимание теории, а не производительности

Чрезмерная зависимость от теории, а не от фактической производительности модели, приведет к огромным негативным последствиям для всего проекта. Точность вашего решения во многом зависит от выбранного вами алгоритма, данных, с которыми вы работаете, и установленных вами параметров. Практичность всего этого, несомненно, окажет положительное влияние на результат.

Ошибка 6: неудача при настройке решения

Настоятельно не рекомендуется повторно использовать реализации программы более чем в одном проекте. Наука о данных не является универсальным направлением. Одно решение, разработанное для одного проекта, может быть полностью применено или не полностью применено к другому проекту. Не бывает двух одинаковых бизнес-проблем; следовательно, это требует строгого подхода к созданию индивидуальных решений.

Ошибка 7: Неправильный выбор инструментов для решения проблемы