✅ واقعیت پشت شغل یک دانشمند داده 💡

تفاوت بین انتظارات و واقعیت در شغل یک دانشمند داده. در اینجا یک مرور کلی آورده شده است:

📝 انتظارات:

80٪ یادگیری ماشین: بسیاری تصور می‌کنند که بیشتر کار یک دانشمند داده حول ساخت مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین می‌چرخد.

20٪ یادگیری عمیق: همچنین انتظار دارند که یادگیری عمیق بخش کوچک اما قابل‌توجهی از نقش را تشکیل دهد.


🔍 واقعیت:

30٪ درک مسئله: بخش قابل‌توجهی از کار، درک عمیق مسئله‌ای است که قرار است حل شود.

20٪ جمع‌آوری داده: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مرتبط از منابع مختلف.

20٪ نگهداری: به‌روزرسانی مدل‌ها و اطمینان از اینکه سیستم‌ها همان‌طور که باید عمل می‌کنند.

10٪ پاکسازی داده: آماده‌سازی داده‌ها برای اطمینان از اینکه برای تحلیل مناسب هستند—که اغلب به عنوان خسته‌کننده‌ترین بخش شناخته می‌شود.

10٪ مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌هایی که به مدل‌ها کمک می‌کند مؤثرتر یاد بگیرند.

10٪ یادگیری ماشین/عمیق: برخلاف انتظارات، وظایف مربوط به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تنها بخش کوچکی از نقش را تشکیل می‌دهند.

@datalook_ir
#هوش_مصنوعی #دانشمند_داده
#دیتا_ساینس #یادگیری_ماشین