機器學習、深度學習、人工智能
時間：2022-03-23 01:03:02 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-03-23 01:03:02 來源：行業(yè)動態(tài)
計算能力不斷提高，連接性增加，以及收集到的海量數(shù)據(jù)，很多行業(yè)都在飛速的發(fā)展中。 數(shù)據(jù)科學家需要走在研究前沿，知道在什么時候運用什么技術(shù)。很多時候，數(shù)據(jù)科學家會采用那些性感而新奇的技術(shù)，而他們實際要解決的問題遠沒有那么復雜。
數(shù)據(jù)科學家需要對他們要解決的問題有著深入的了解，數(shù)據(jù)本身會告訴你需要什么。Fralick說：意識到生態(tài)系統(tǒng)的計算成本、可解釋性、延遲、帶寬，以及其他系統(tǒng)邊界條件，還有客戶的成熟度，這可以幫助數(shù)據(jù)科學家知道他們應(yīng)該運用哪種技術(shù)。的確如此，只要他們對這種技術(shù)是了解的。
統(tǒng)計方面的能力也是很重要的。Fralick說，大多數(shù)雇主都沒有考慮這方面的技能，因為他們輕而易舉地就能使用各種自動化工具和開源軟件。但是，了解統(tǒng)計數(shù)據(jù)是理解這些工具和軟件所做假設(shè)的關(guān)鍵能力，她說。
數(shù)據(jù)存儲公司Micron首席信息官Trevor Schulze說，僅僅理解機器學習算法的功能接口是不夠的。為了選擇合適的算法，數(shù)據(jù)科學家需要了解方法中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)準備技術(shù)，以最大限度地提高任何模型的整體性能。
Schulze說，計算機科學能力也很重要。因為數(shù)據(jù)科學的工作主要是在鍵盤上進行的，所以堅實的軟件工程基礎(chǔ)能起到幫助作用。
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