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Jul 04, 2023

10 tödliche Fehler, die Sie vermeiden sollten und die Ihre Karriere als Data Science kosten können

Divyanshi kulkarni Folgen Sie DataDrivenInvestor – Zuhören Teilen Daten sind für das Unternehmen das, was Blut für den Körper ist. Und was Sie aus Daten machen, ist in der heutigen hektischen Welt das Einzige, was zählt. Es ist nur

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Daten sind für das Unternehmen das, was Blut für den Körper ist. Und was Sie aus Daten machen, ist in der heutigen hektischen Welt das Einzige, was zählt. Es sind nur Daten, aber zusammen mit künstlicher Intelligenz; Sie machen es zu etwas Stärkerem und Wirkungsvollerem. Mit der großen Datenvielfalt geht eine Massenanonymität einher, die selten zu Unangemessenheiten und Fehlern führt.

Die jüngsten Statistiken von ExplodingTopics.com zeigen, dass täglich etwa 328,77 Millionen Terabyte an Daten generiert werden. Für das Jahr 2025 wird eine Datengenerierung von rund 181 Zettabyte prognostiziert. Da im Bereich der Datengenerierung so viel passiert, ist es durchaus möglich, dass Fehleinschätzungen und Fehler passieren. Es ist wichtig, ihnen gleich zu Beginn entgegenzuwirken, da sie für jedes zukünftige Unternehmen hohe Kosten verursachen können.

Fehler 1: Unfähigkeit, das genaue Geschäftsproblem zu definieren

Die Definition des vorliegenden Geschäftsdatenproblems ist von größter Bedeutung. Denn das wird über die Richtung der Geschäftsaussichten entscheiden. Neue Datenwissenschaftler in den ersten Jahren ihrer Datenwissenschaftskarriere Vergessen Sie, diesem kritischen Aspekt der Datenwissenschaft irgendeine Bedeutung beizumessen. Um eine klare Vorstellung davon zu haben, was Data Science in jedem Schritt bringen wird, ist es äußerst wichtig, von Anfang an das volle Potenzial eines Projekts auszuschöpfen. Deshalb ist es wichtig, die Geschäftsanforderungen stets zu verstehen.

Fehler 2: Mangelnde Recherche und Planung

Ein weiterer Fehler, den Datenwissenschaftler vermeiden müssen, besteht darin, nicht genügend Daten zu sammeln, nicht ausreichend zu recherchieren und keinen konkreten Plan für das Geschäftsproblem zu haben. Der richtige Weg besteht darin, über ausreichende Daten zu verfügen, um die Forschungsfragen genau beantworten zu können. Wenn Sie nicht über ausreichende Daten verfügen, können Sie aus Ihrer Analyse keine verlässlichen Schlussfolgerungen ziehen. Beantwortung der Fragen wie: Welche Fragen versuchen wir zu beantworten und wie werden wir sie beantworten? Warum verhalten sich die Daten auf eine bestimmte Art und Weise? Welche Geschichte will es uns erzählen? wird dringend empfohlen. Wenn Sie direkt auf ein Problem stoßen, ohne dass ein Gegenmittelplan vorliegt, kann dies für das Unternehmen hohe Kosten verursachen.

Fehler 3: Wahl ungeeigneter Datenvisualisierungsmethoden

Reinigung und Vorverarbeitung sind die wichtigsten Schritte, wenn Sie tiefer in das Problem eintauchen möchten. Die richtige Wahl der Datenvisualisierung treffen Techniken und andere Werkzeuge sind entscheidend für den Erfolg. Diese gelten in allen Phasen der Projektentwicklung als wesentlich. Eine schlechte oder fehlgeleitete Visualisierung kann Sie in die Irre führen; Abweichung vom ultimativen Geschäftsziel.

Fehler 4: Scheitern bei der effizienten Modellanpassung

Das Versäumnis, die richtige Modellanpassung für maschinelles Lernen bereitzustellen und zu nutzen, ist ein großes Warnsignal. Die Optimierung des Modells für die Ihnen vorliegenden Daten ist von größter Bedeutung. Da sich die Daten im Laufe der Zeit ändern und weiterentwickeln, müssen rechtzeitig Änderungen und Optimierungen an den Werten der Hyperparameter vorgenommen werden, um Spitzenleistungen zu erzielen.

Fehler 5: Übermäßiger Fokus auf Theorie statt auf Leistung

Wenn man sich zu sehr auf die Theorie und nicht auf die tatsächliche Modellleistung verlässt, ist dies ein großer Rückschlag für das gesamte Projekt. Die Genauigkeit Ihrer Lösung hängt stark vom gewählten Algorithmus, den Daten, mit denen Sie arbeiten, und den von Ihnen festgelegten Parametern ab. Ein Blick auf die Praktikabilität des Ganzen wird sich sicherlich positiv auf das Ergebnis auswirken.

Fehler 6: Fehler bei der Anpassung der Lösung

Es wird dringend davon abgeraten, Programmimplementierungen für mehr als ein Projekt wiederzuverwenden. Data Science ist kein Einheitsthema, das für alle passt. Eine für ein Projekt konzipierte Lösung kann möglicherweise vollständig auf ein anderes Projekt angewendet werden, muss aber nicht. Keine zwei Geschäftsprobleme sind gleich; Daher ist eine rigorose Nachsicht bei der Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen erforderlich.

Fehler 7: Falsche Werkzeugauswahl für das Problem

Ein alltäglicher Fehler, den die meisten Datenwissenschaftler begehen; Es wird für sie zu einer entmutigenden Aufgabe, aus einer unendlichen Anzahl von Tools auszuwählen, die in den verschiedenen Phasen der Projektumsetzung hilfreich sein können.

Fehler 8: Verblassende Essenz des Geschäfts

Die gesamte Datenwissenschaft läuft auf einen einzigen Punkt hinaus, an dem fundierte Geschäftsentscheidungen getroffen werden. Aus diesem Grund ist es wichtig, sich die Zeit zu nehmen, um das Wie und Warum des Datenproblems zu verstehen. anstatt geschäftlich in einer schwierigen Situation zu landen.

Fehler 9: Amatur in den Grundlagen der Datenwissenschaft

Dies reicht bis in die tiefsten Ecken der Qualifikationen von Datenwissenschaftlern und bedarf keiner Erwähnung, dass es unerlässlich ist, solide Kenntnisse in Wahrscheinlichkeit, Statistik und maschinellem Lernen zu beherrschen. Dies wird sich sicherlich auf die Lösung Ihrer Data-Science-Probleme auswirken und große Vorteile für Ihre Data-Science-Karriere mit sich bringen.

Fehler 10: Die Datenverzerrungen nicht verstehen

Modellverzerrungen treten auf, wenn sich herausstellt, dass wir die Modelle nicht ausreichend trainiert haben, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen und gleichzeitig Vorhersagen zum maschinellen Lernen zu treffen. Dies ist in der Regel hauptsächlich darauf zurückzuführen, dass Hyperparameter nicht optimiert werden können, nicht genügend Daten liefern und keine weiteren Funktionen hinzugefügt werden, die einen erheblichen Einfluss auf das Modell haben würden.

Tipps zur Fehlervermeidung als Datenwissenschaftler:

· Stellen Sie sicher, dass Sie den Kontext des Problems verstehen und wissen, warum es wichtig ist

· Formulieren Sie klar und deutlich die Forschungsfrage, die Sie beantworten möchten

· Identifizieren Sie die Schlüsselvariablen und ihre Beziehungen

· Aufgaben an andere Teammitglieder delegieren

· Bitten Sie die Stakeholder um Klärung des Geschäftsproblems

· Teilen Sie das Projekt in kleinere, überschaubare Aufgaben auf

· Bestimmen Sie das gewünschte Ergebnis der Analyse

· Bestimmen Sie den Umfang der Daten, die zur genauen Beantwortung der Forschungsfrage erforderlich sind

· Identifizieren Sie die Datenquellen und stellen Sie deren Zuverlässigkeit sicher

· Finden Sie einen Mentor oder treten Sie einer Online-Community oder einem Forum bei, um Rat einzuholen

· Trainieren Sie das Modell mit den verfügbaren Daten und stellen Sie gleichzeitig sicher, dass das Modell die globale Mindestfehlermarke erreicht

· Lassen Sie sich für eine glaubwürdige Data-Science-Zertifizierung zertifizieren, um die erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben, um solche Geschäftsprobleme effizient anzugehen

· Überprüfen Sie die Qualität der Daten und bereinigen Sie sie bei Bedarf

· Seien Sie sich möglicher Verzerrungen in den Daten bewusst

· Stärken Sie Ihre datenwissenschaftlichen Grundlagen

· Recherchieren Sie gründlich, bevor Sie das Data-Science-Tool für das Geschäftsproblem auswählen

Abschluss:

Zweifellos hat Sie dieser Blog tief in die kritischen Aspekte der Suche nach den richtigen Lösungen für Geschäftsdatenprobleme geführt. Dies würde eindeutig den Weg für eine nachvollziehbare datenwissenschaftliche Lösung mit der richtigen Entscheidung zur richtigen Zeit ebnen. Machen Sie das Beste aus diesem Blog und kommen Sie beruflich voran!