Распространенные заблуждения о науке о данных - На пути к науке о данных
•Будьте осторожны с советами от тех, кто не имеет авторитета в этой области. •Адаптируйте советы к своей личной ситуации. •ИИ не заменит специалистов по обработке данных в ближайшем будущем. •ИИ не обладает математическим мышлением, необходимым для работы с данными. •Математика важна для понимания работы с данными. •Освоение основ математики поможет в долгосрочной карьере. •Ум и усилия важны для успеха в науке о данных. •Постоянная работа и вера в успех необходимы для достижения целей. •Глубокое обучение и степень магистра права не являются основными для большинства компаний. •Начните с основ машинного обучения и статистики. •Сосредоточьтесь на решении бизнес-задач, а не на технологиях. •Создание ценности для бизнеса ускорит вашу карьеру. •Будьте осторожны с советами и не верьте в быстрые пути. •Прилагайте усилия и верьте в успех.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
