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Jul 04, 2023

Diez errores mortales que se deben evitar y que pueden costarle su carrera en ciencia de datos

Divyanshi kulkarni Siga a DataDrivenInvestor - Escuche Compartir Los datos son para el negocio lo que la sangre es para el cuerpo. Y lo que usted haga con los datos es lo único que importa en el ajetreado mundo actual. Es sólo

Divyanshi kulkarni

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Los datos son para el negocio lo que la sangre es para el cuerpo. Y lo que usted haga con los datos es lo único que importa en el ajetreado mundo actual. Son solo datos, pero junto con Inteligencia Artificial; lo conviertes en algo más empoderador e impactante. La gran variedad de datos conlleva un anonimato masivo que rara vez genera inadecuación y errores.

Empezar a comprender las estadísticas recientes de ExplodingTopics.com revela que cada día se generan aproximadamente 328,77 millones de terabytes de datos. Se prevé que el año 2025 experimente una generación de datos de alrededor de 181 zettabytes. Con tantas cosas sucediendo en el frente de la generación de datos, es muy posible que se produzcan errores de cálculo. Es esencial contrarrestarlos desde el principio, ya que pueden costar mucho para cualquier negocio futuro.

Error 1: Incompetencia para definir el problema empresarial exacto

Definir el problema de los datos empresariales en cuestión es de suma importancia. De eso va a decidirse el rumbo de las perspectivas empresariales. Profesionales novatos en ciencia de datos, en los primeros años de sus carreras en ciencia de datos. , olvide darle importancia a este aspecto crítico de la ciencia de datos. Para tener una visión clara de lo que aportará la ciencia de datos en cada paso, es muy importante analizar todo el potencial de un proyecto desde el principio. Por eso es fundamental comprender siempre los requisitos comerciales.

Error 2: Falta de investigación y planificación

Otro error que los científicos de datos deben tratar de evitar es no recopilar suficientes datos, no investigar lo suficiente y carecer de un plan trazado con tiza para el problema empresarial. Poseer datos suficientes para responder con precisión a las preguntas de la investigación es el camino a seguir. Si no tiene datos suficientes, no podrá inferir ni sacar conclusiones confiables de su análisis. Abordar preguntas como: ¿Cuáles son las preguntas que estamos tratando de responder y cómo las responderemos? ¿Por qué los datos se comportan de cierta manera? ¿Qué historia intenta contarnos? es muy recomendable. Aterrizar directamente en un problema sin tener un plan de antídoto podría costarle caro a la empresa.

Error 3: elección de métodos de visualización de datos inadecuados

La limpieza y el preprocesamiento son los pasos más importantes a medida que planea profundizar en el problema. Hacer la elección correcta de visualización de datos técnicas y otras herramientas es fundamental para su éxito. Estos se consideran esenciales en todas las etapas del desarrollo del proyecto. Una visualización mala o equivocada puede desviarlo; desviarse del objetivo final del negocio.

Error 4: Fallar en el ajuste eficiente del modelo

No implementar y utilizar el modelo de aprendizaje automático correcto es una gran señal de alerta. Optimizar el modelo para los datos que tiene es de suma importancia. A medida que los datos cambian y evolucionan con el tiempo, es necesario realizar modificaciones y optimizaciones oportunas en los valores de los hiperparámetros para alcanzar el máximo rendimiento.

Error 5: centrarse excesivamente en la teoría más que en el rendimiento

Depender excesivamente de la teoría que del rendimiento real del modelo es una gran reacción negativa para todo el proyecto en cuestión. La precisión de su solución depende en gran medida del algoritmo que elija, los datos con los que esté trabajando y los parámetros que establezca. Considerar la practicidad de todo esto seguramente tendrá un impacto positivo en el resultado.

Error 6: Fallo al personalizar la solución

Se recomienda encarecidamente no reutilizar implementaciones de programas para más de un proyecto. La ciencia de datos no es un tipo de corriente única para todos. Una solución diseñada para un proyecto puede aplicarse completamente o no a otro proyecto. No hay dos problemas empresariales iguales; por lo tanto, exige una indulgencia rigurosa a la hora de crear soluciones a medida.

Error 7: elección de herramientas incorrectas para el problema

Un error común cometido por la mayoría de los científicos de datos; Para ellos se convierte en una tarea desalentadora seleccionar entre una cantidad infinita de herramientas que pueden ayudar en las diferentes etapas de la implementación del proyecto.

Error 8: La esencia del negocio que se desvanece

Toda la ciencia de datos se reduce a un único punto: tomar decisiones comerciales informadas. Por eso es fundamental dedicar tiempo a comprender el cómo y el por qué del problema de los datos; en lugar de encontrarse en una situación difícil para los negocios.

Error 9: Amature en los conceptos básicos de la ciencia de datos

Esto llega a los rincones más profundos de las calificaciones de los científicos de datos y no es necesario mencionar que es imperativo dominar la posesión de un conocimiento sólido de probabilidad, estadística y aprendizaje automático. Seguramente esto afectará la resolución de sus problemas de ciencia de datos y aprovechará grandes beneficios para su carrera en ciencia de datos..

Error 10: no comprender los sesgos de los datos

Los sesgos de los modelos ocurren cuando se hace evidente que no hemos entrenado suficientemente los modelos para aprovechar todo su potencial al realizar predicciones con aprendizaje automático. Esto suele ocurrir principalmente debido a la incapacidad de los hiperparámetros para ajustarse, no proporcionar suficientes datos y no agregar ninguna característica adicional que pueda tener un impacto significativo en el modelo.

Consejos para evitar errores como científico de datos:

· Asegúrese de comprender el contexto del problema y por qué es importante

· Articule claramente la pregunta de investigación que está tratando de responder

· Identificar las variables clave y sus relaciones.

· Delegar tareas a otros miembros del equipo

· Buscar aclaraciones sobre el problema empresarial de las partes interesadas.

· Dividir el proyecto en tareas más pequeñas y manejables.

· Determinar el resultado deseado del análisis.

· Determinar la magnitud de los datos que se necesitan para responder con precisión a la pregunta de investigación

· Identificar las fuentes de datos y garantizar su confiabilidad.

· Encuentre un mentor o únase a una comunidad o foro en línea para buscar asesoramiento

· Entrene el modelo con los datos disponibles mientras garantiza que el modelo alcance la marca de error mínima global

· Obtenga una certificación creíble de ciencia de datos para dominar las habilidades necesarias para enfrentar estos problemas comerciales de manera eficiente

· Verifique la calidad de los datos y límpielos según sea necesario

· Sea consciente de cualquier posible sesgo en los datos.

· Fortalece tu base de ciencia de datos

· Investigar bien antes de seleccionar la herramienta de ciencia de datos para el problema empresarial.

Conclusión:

Sin duda, este blog lo ha profundizado en los aspectos críticos para encontrar las soluciones adecuadas para los problemas de datos comerciales. Esto claramente abriría el camino hacia una resolución comprensible de la ciencia de datos con la decisión correcta en el momento adecuado. ¡Aprovecha al máximo este blog y prospera en tu carrera!