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Jul 04, 2023

10 errori mortali da evitare che potrebbero costare la tua carriera nel campo della scienza dei dati

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Divyanshi kulkarni

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I dati stanno al business come il sangue sta al corpo. E ciò che fai con i dati è tutto ciò che conta nel frenetico mondo di oggi. Sono solo dati, ma insieme all'intelligenza artificiale; lo rendi qualcosa di più potente e di grande impatto. Alla grande varietà di dati si accompagna l’anonimato di massa che raramente genera inadeguatezza ed errori.

Cominciando a comprendere le recenti statistiche di ExplodingTopics.com rivelano circa 328,77 milioni di terabyte di dati generati ogni giorno. Si prevede che nel 2025 verranno generati circa 181 zettabyte di dati. Con così tante cose che accadono sul fronte della generazione di dati, è del tutto possibile che si verifichino calcoli errati ed errori. È essenziale contrastarli fin dall’inizio poiché possono costare molto per qualsiasi attività futura.

Errore 1: Incompetenza nel definire l'esatto problema aziendale

Definire il problema dei dati aziendali in questione è della massima importanza. Perché questo deciderà la direzione delle prospettive aziendali. Professionisti alle prime armi nella scienza dei dati, nei primi anni della loro carriera nella scienza dei dati , dimentica di attribuire importanza a questo aspetto critico della scienza dei dati. Per avere una visione chiara di ciò che la scienza dei dati porterà in ogni fase, è estremamente cruciale valutare l’intero potenziale di un progetto fin dall’inizio. Ecco perché è fondamentale comprendere sempre le esigenze aziendali.

Errore 2: mancanza di ricerca e pianificazione

Un altro errore che i data scientist devono cercare di evitare è quello di non raccogliere abbastanza dati, non fare abbastanza ricerche e non avere un piano ben definito per il problema aziendale. Possedere dati sufficienti per rispondere accuratamente alle domande di ricerca è la strada da percorrere. Se non disponi di dati sufficienti, non sarai in grado di dedurre e trarre conclusioni affidabili dalla tua analisi. Affrontare domande come: quali sono le domande a cui stiamo cercando di rispondere e come faremo per rispondervi? Perché i dati si comportano in un certo modo? Che storia sta cercando di raccontarci? è altamente suggerito. Trovarsi direttamente in un problema senza disporre di un piano antidoto potrebbe costare caro all’azienda.

Errore 3: scelta di metodi di visualizzazione dei dati inappropriati

La pulizia e la preelaborazione sono i passaggi più importanti quando si intende approfondire il problema. Fare la scelta giusta per la visualizzazione dei dati tecniche e altri strumenti sono fondamentali per il suo successo. Questi sono ritenuti essenziali in tutte le fasi dello sviluppo del progetto. Una visualizzazione cattiva o fuorviante può portarti fuori strada; deviare dall’obiettivo aziendale finale.

Errore 4: fallimento nell'adattamento efficiente del modello

La mancata distribuzione e utilizzo del modello di machine learning corretto è un grande segnale di allarme. Ottimizzare il modello per i dati a disposizione è della massima importanza. Poiché i dati cambiano e si evolvono nel tempo, è necessario apportare modifiche e ottimizzazioni tempestive ai valori degli iperparametri per raggiungere le massime prestazioni.

Errore 5: concentrazione eccessiva sulla teoria piuttosto che sulla performance

Fare eccessivo affidamento sulla teoria piuttosto che sulle prestazioni effettive del modello rappresenta un enorme contraccolpo per l’intero progetto in questione. L'accuratezza della tua soluzione dipende in larga misura dall'algoritmo che hai scelto, dai dati con cui stai lavorando e dai parametri che imposti. Considerare la praticità di tutto ciò avrà sicuramente un impatto positivo sul risultato.

Errore 6: fallimento nella personalizzazione della soluzione

Si consiglia vivamente di non riutilizzare le implementazioni del programma per più di un progetto. La scienza dei dati non è un tipo di flusso valido per tutti. Una soluzione progettata per un progetto può essere applicata o meno a un altro progetto. Non esistono due problemi aziendali uguali; richiede quindi una rigorosa indulgenza nella realizzazione di soluzioni su misura.

Errore 7: scelta sbagliata degli strumenti per il problema