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Jul 04, 2023

10 erreurs mortelles à éviter qui pourraient coûter cher à votre carrière en science des données

Divyanshi kulkarni Suivre DataDrivenInvestor -- Écouter Partager Les données sont à l'entreprise ce que le sang est au corps. Et ce que vous faites des données est tout ce qui compte dans le monde agité d’aujourd’hui. C'est juste

Divyanshi kulkarni

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Les données sont à l’entreprise ce que le sang est au corps. Et ce que vous faites des données est tout ce qui compte dans le monde agité d’aujourd’hui. Il ne s’agit que de données, mais associées à l’intelligence artificielle ; vous en faites quelque chose de plus responsabilisant et plus percutant. La grande variété de données entraîne un anonymat de masse qui engendre rarement des inadéquations et des erreurs.

Commencer à comprendre les statistiques récentes d'ExplodingTopics.com révèle qu'environ 328,77 millions de téraoctets de données sont générés chaque jour. L’année 2025 devrait connaître une génération de données d’environ 181 zettaoctets. Avec tant de choses qui se passent sur le front de la génération de données, il est fort possible que des erreurs de calcul et des erreurs se produisent. Il est essentiel de les contrer dès le début, car ils peuvent coûter très cher à toute entreprise future.

Erreur 1 : Incompétence pour définir le problème commercial exact

Définir le problème des données commerciales en question est de la plus haute importance. Car c’est cela qui va décider de l’orientation des perspectives commerciales. Professionnels novices en science des données, dans les premières années de leur carrière en science des données , oubliez d’accorder une quelconque importance à cet aspect critique de la science des données. Afin d’avoir une vision claire de ce que la science des données apportera à chaque étape, il est extrêmement crucial d’évaluer tout le potentiel d’un projet dès le début. C'est pourquoi il est essentiel de toujours comprendre les exigences de l'entreprise.

Erreur 2 : Manque de recherche et de planification

Une autre erreur que les data scientists doivent essayer d'éviter est de ne pas collecter suffisamment de données, de ne pas effectuer suffisamment de recherches et de ne pas avoir de plan détaillé pour le problème commercial. Posséder suffisamment de données pour répondre avec précision aux questions de recherche est la voie à suivre. Si vous ne disposez pas de données suffisantes, vous ne pourrez pas déduire et tirer des conclusions fiables de votre analyse. Répondre à des questions telles que : Quelles sont les questions auxquelles nous essayons de répondre et comment allons-nous y répondre ? Pourquoi les données se comportent-elles d'une certaine manière ? Quelle histoire essaie-t-il de nous raconter ? est fortement suggéré. Se retrouver directement face à un problème sans disposer d’un plan antidote peut coûter cher à l’entreprise.

Erreur 3 : Choix de méthodes de Data Visualisation inappropriées

Le nettoyage et le prétraitement sont les étapes principales lorsque vous envisagez d'approfondir le problème. Faire le bon choix de visualisation de données techniques et autres outils est essentiel à son succès. Ceux-ci sont jugés essentiels à toutes les étapes du développement du projet. Une visualisation mauvaise ou malavisée peut vous induire en erreur ; s'écartant de l'objectif commercial ultime.

Erreur 4 : échouer dans l’ajustement efficace du modèle

Ne pas déployer et utiliser le bon modèle d’apprentissage automatique est un signal d’alarme majeur. L'optimisation du modèle pour les données dont vous disposez est de la plus haute importance. À mesure que les données changent et évoluent au fil du temps, cela nécessite des modifications et une optimisation en temps opportun des valeurs des hyperparamètres afin d'atteindre des performances optimales.

Erreur 5 : se concentrer excessivement sur la théorie plutôt que sur la performance

Une dépendance excessive à la théorie plutôt qu'aux performances réelles du modèle constitue un énorme contrecoup pour l'ensemble du projet en cours. La précision de votre solution dépend fortement de l'algorithme que vous avez choisi, des données avec lesquelles vous travaillez et des paramètres que vous définissez. L’aspect pratique de tout cela aura sûrement un impact positif sur le résultat.

Erreur 6 : Échec lors de la personnalisation de la solution

Il est fortement déconseillé de réutiliser les implémentations du programme pour plus d'un projet. La science des données n’est pas un domaine unique. Une solution conçue pour un projet peut ou non être entièrement appliquée à un autre projet. Il n’y a pas deux problèmes commerciaux identiques ; cela nécessite donc une indulgence rigoureuse dans l’élaboration de solutions sur mesure.

Erreur 7 : Mauvais choix d'outils pour le problème