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Jul 04, 2023

10 erros mortais a evitar que podem custar sua carreira em ciência de dados

Divyanshi kulkarni Siga DataDrivenInvestor - Ouça Compartilhe Os dados são para a empresa o que o sangue é para o corpo. E o que você faz com os dados é tudo o que importa no mundo agitado de hoje. É apenas

Divyanshi kulkarni

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Os dados estão para a empresa assim como o sangue está para o corpo. E o que você faz com os dados é tudo o que importa no mundo agitado de hoje. São apenas dados, mas em conjunto com inteligência artificial; você torna algo mais poderoso e impactante. Com a grande variedade de dados, surge o anonimato em massa que raramente gera inadequações e erros.

Começando a entender as estatísticas recentes do ExplodingTopics.com revelam aproximadamente 328,77 milhões de terabytes de dados sendo gerados todos os dias. Prevê-se que o ano de 2025 experimente uma geração de dados de cerca de 181 zettabytes. Com tanta coisa acontecendo na geração de dados, é bem possível que erros de cálculo e erros aconteçam. É essencial combatê-los logo no início, pois podem custar muito caro para qualquer negócio futuro.

Erro 1: Incompetência para definir exatamente o problema de negócios

Definir o problema de dados de negócios em questão é de extrema importância. Pois isso vai decidir a direção das perspectivas de negócios. Profissionais novatos em ciência de dados, nos primeiros anos de suas carreiras em ciência de dados , esqueça de dar importância a esse aspecto crítico da ciência de dados. Para ter uma visão clara do que a ciência de dados trará em cada etapa, é altamente crucial avaliar todo o potencial de um projeto desde o início. É por isso que é essencial sempre entender os requisitos do negócio.

Erro 2: Falta de pesquisa e planejamento

Outro erro que os cientistas de dados devem tentar evitar é não reunir dados suficientes, não pesquisar o suficiente e não ter um plano traçado para o problema empresarial. Possuir dados suficientes para responder com precisão às questões de pesquisa é o caminho a seguir. Se não tiver dados suficientes, não será capaz de inferir e tirar conclusões fiáveis ​​da sua análise. Abordando questões como: Quais são as perguntas que estamos tentando responder e como iremos respondê-las? Por que os dados se comportam de determinada maneira? Que história ele está tentando nos contar? é altamente sugerido. Abordar diretamente um problema sem ter um plano de antídoto pode custar caro para a empresa.

Erro 3: Escolha de métodos inadequados de visualização de dados

A limpeza e o pré-processamento são as etapas principais quando você planeja se aprofundar no problema. Fazendo a escolha certa de visualização de dados técnicas e outras ferramentas é fundamental para o seu sucesso. Estes são considerados essenciais em todas as fases do desenvolvimento do projeto. A visualização ruim ou equivocada pode desencaminhá-lo; desviando-se do objetivo final do negócio.

Erro 4: Falha no ajuste eficiente do modelo

Deixar de implantar e utilizar o ajuste correto do modelo de aprendizado de máquina é um grande sinal de alerta. Otimizar o modelo para os dados que você possui é de extrema importância. À medida que os dados mudam e evoluem ao longo do tempo, são necessárias alterações e otimizações oportunas nos valores dos hiperparâmetros para atingir o desempenho máximo.

Erro 5: Foco excessivo na teoria do que no desempenho

A confiança excessiva na teoria do que no desempenho real do modelo é uma grande reação para todo o projeto em questão. A precisão da sua solução depende muito do algoritmo escolhido, dos dados com os quais você está trabalhando e dos parâmetros definidos. Olhar para a praticidade disso tudo certamente irá impactar positivamente no resultado.

Erro 6: falha na personalização da solução

É altamente aconselhável não reutilizar implementações de programas para mais de um projeto. A ciência de dados não é um tipo de fluxo que sirva para todos. Uma solução desenhada para um projeto pode ou não ser totalmente aplicada a outro projeto. Não existem dois problemas de negócios iguais; portanto, exige uma indulgência rigorosa na criação de soluções personalizadas.

Erro 7: Escolha errada de ferramentas para o problema