資料科學家( Data scientist )的工作內容可能跟你的預期不一樣?


資料科學 ( Data science ) 這個技術隨著資料的日益成長,變得越來越重要,如何從巨量的數據中得到洞見 ( insight ) 的技術是每一家公司都迫切需要的,因此這個資料科學家( Data scientist ) 這個工作也相當熱門,但是真實的資料科學家日常都在做哪些工作?

linkedin 上看到這個討論,Dr. Angshuman Ghosh 畫了一張圖,比較了大眾對資料科學家這個工作的期望與實際落差

對資料科學家工作的期望

  • 80% 的時間在做機器學習
  • 20% 的時間在做深度學習

真實的資料科學家日常工作

  • 30% 的時間在了解問題
  • 20% 的時間在做資料收集
  • 20% 的時間在做維護工作
  • 10% 的時間在做資料清洗
  • 10% 的時間在做特徵工程
  • 10% 的時間在做機器學習/深度學習

我覺得 Dr. Angshuman Ghosh 在真實的日常工作還少了幾項

感想

看了以上對資料科學家的期望與真實日常比較,你對這份工作還有不切實際的幻想嗎?其實每份工作都有喜歡跟不喜歡的部份,設定好自己的目標與不忘初衷( 動機 ),就不會迷失在那些瑣碎的工作中。

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