موفقیت در علم داده
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعیداده کاوی و بیگ دیتا

سه باید و نباید برای موفقیت در علم داده

    0
    مدت زمان مطالعه: ۸ دقیقه

    حتما برای شما نیز پیش آمده که با خود بگویید «ای کاش این کارها را تا امروز انجام داده بودم!» و لیستی از کارهای انجام نشده یا اشتباهاتی که داشته‌‌‌اید را مرور کنید. این‌جا پای قوانین طلایی به میان می‌‌‌آید. یعنی همان قوانینی که اگر به آن‌‌‌ها عمل می‌‌‌کردیم، از آن‌‌چه امروز هستیم، موفق‌‌‌تر بودیم.

    علوم داده و هوش مصنوعی زمینه‌‌‌های شگفت‌‌‌انگیزی از علم امروز به شمار می‌روند که کارکردن در آن‌‌‌ها برای علاقه‌‌‌مندان این حوزه‌‌‌ها لذتبخش است.

    در دوران مدرن، متخصصان علوم داده و هوش مصنوعی بیشتر درباره موجودیت‌‌‌ها صحبت می‌‌‌کنند و برای آن فرایندها و موجودیت‌‌‌ها، راهکارهای هوشمند می‌‌‌آفرینند. تغییراتی که این علوم ایجاد می‌کنند، روز‌به‌روز سرعت می‌گیرد و با توسعه مداوم و موفقیت در علم داده و هوش مصنوعی، هر روز فرصت‌‌‌های جدیدتری برای رشد ارائه می‌‌‌شود که جهان را به وجد آورده است.

    با این وجود، برای موفقیت به عنوان یک دانشمند علوم داده یا یک متخصص فناوری یادگیری ماشین، برخی از قوانین طلایی وجود دارد که باید برای بهبود بهره‌وری و اثربخشی کلی وظایف یا پروژه‌‌‌های موردنظر رعایت شود.

    در این میان ۳ باید و ۳ نباید وجود دارد که علاقه‌‌‌مندان این حوزه‌‌‌ها را به سمت قوانین طلایی برای موفقیت سوق می‌‌‌دهد. با در نظر داشتن این باید‌‌‌ها و نباید‌‌‌ها می‌‌‌توانید شروع به کار کنید و سفر حماسی خود را آغاز کنید، یا مسیر موفقیت خود را به سطوح نجومی ارتقا دهید. بیایید از همین جا شروع کنیم و مهم‌ترین جنبه‌‌هایی را که در علم داده باید در نظر بگیرید، مرور کنیم.

    تحقیقات گسترده و مطالعه مداوم داشته باشید

    موفقیت در علم داده

    بهترین قسمت هوش مصنوعی و علم داده، تکامل مداوم افراد متخصص دراین حوزه در هر روز است. اگر در زمینه علوم داده کار می‌‌‌کنید، یا درس می‌‌‌خوانید، تنها راه شما برای موفقیت مطالعه مداوم و پژوهش بسیار است. همه ما می‌‌‌دانیم که پیشرفت در همه انواع فناوری‌‌‌ها به سرعت در حال افزایش است. با علم به این موضوع، به‌روزبودن در زمینه آخرین روندها و تحولات نوظهوری که در علم داده رخ می‌‌‌دهد، اهمیت بیشتری می‌‌‌یابد.

    تحقیق بخشی جدایی‌ناپذیر از هر پروژه علوم داده است. داشتن دانش یا حداقل یک ایده مختصر درباره یک موضوع تخصصی یا در زمینه هوش مصنوعی بسیار مهم است.

    تحقیق در زمینه یک پروژه یا هر کار خاص یا حتی فقط یک اصطلاح ساده از علوم داده بسیار ضروری است. در این مرحله، سعی کنید از همه قدردان باشید، به‌‌ویژه نظرات متخصصان در این زمینه را حتما مرور کنید و بخوانید. زیرا هر یک از آن‌‌‌ها دیدگاه خاص خود را دارند که می‌‌‌توانید آن را متناسب با یک پروژه بیابید و از خلال آن، نکاتی را یاد بگیرید.

    از این رو، تحقیق و تفکر انتقادی یکی از معدود راه‌‌هایی است که می‌‌‌توانید مهارت‌‌‌های خود را به یک سطح کاملا متفاوت برسانید. در زمان ما که کامپیوتر در همه جا یافت می‌‌‌شود و اتصال به اینترنت به معنای اتصال به دنیای اطلاعات است، دانش‌اندوزی و کسب آخرین یافته‌‌‌های هر علم روزبه‌‌روز آسان‌‌‌تر می‌‌‌شود. برای این‌‌که از دانش روز عقب نباشید، سعی کنید از اطلاعات رایگانی که دراینترنت وجود دارد، نهایت استفاده را ببرید. کانال داده‌‌‌های باکیفیت را جستجو کنید و آن‌‌‌ها را پیدا کنید، سعی کنید با محتواهای متنی، ویدئوهای آموزشی، فایل‌‌‌های صوتی و هر آن‌‌چه که اطلاعات مفیدی به شما می‌‌‌دهد، در زمینه هوش مصنوعی، ریاضیات یا برنامه‌‌نویسی خود را آموزش دهید. خواندن کتاب را فراموش نکنید و مهم‌‌‌تر از همه، مطالعه مقاله‌‌‌های تحقیقاتی برای دانش و درک مطلق از هر موضوع یا جنبه خاصی از علم داده ضروری است.

    هرگز بعد از شکست، ناامید یا منصرف نشوید

    موفقیت در علم داده

    پرداختن به علوم داده گاهی اوقات ممکن است دشوار باشد، به‌خصوص برای یک مبتدی که تازه سعی دارد در این زمینه آموزش ببیند یا شروع به کار کند. اگر تازه به این عرصه پا گذاشته‌اید، احتمالا به هر یک از موضوعات این حوزه نظر ‌‌کنید، ممکن است دچار سردرگمی می‌‌‌شوید و حجم زیادی از اطلاعاتی که در هر یک از موضوعات مرتبط با این رشته به دست می‌‌‌آورید، ممکن است شما را بترساند. ممکن است در این مسیر، تصمیمات اشتباه بگیرید یا عملکردتان درست نباشد. فراموش نکنید که شکست هم بخشی از پیروزی است.

    بهتر است بدانید، قسمت جالب علم داده همین اشتباهات است؛ مشابه برنامه‌‌نویسی، با هر اشتباهی است که در زمینه علوم داده مرتکب می‌‌‌شوید، چیز جدیدی یاد می‌‌‌گیرید. پس اگر جایی اشتباه کردید، از ادامه منصرف نشوید. نگاه کنید ببینید چه اشتباهی انجام داده‌‌‌اید، ایرادهای کار خود را بررسی کنید و با جستجو در اینترنت و یا تمرکز و فکر کردن به آن، خودتان راه‌‌حلی برایش پیدا کنید. این احساس باعث رضایت بیشتر شما از تجربه‌‌هایتان می‌‌‌شود.

    اگر در اولین تلاش خود قادر به حل مسئله یادگیری ماشین یا علم داده نیستید، نگران نباشید. این نتیجه نگرفتن نه‌‌تنها بد نیست، بلکه بسیار هم خوب است؛ چرا که به شما یادآور می‌‌‌شود که در زمینه‌‌هایی ضعف دارید، نیاز به آموزش بیشتر دارید، یا حتی ممکن است نیاز به دقت بیشتری داشته باشید. باید پشتکار داشته باشید، راه‌‌حلی پیدا کنید و مفاهیم را بهتر درک کنید.

    وقتی این باور را داشته باشید که با هر شکست اتفاقا به پیروزی نزدیک‌‌‌تر می‌‌‌شوید، دیگر از ناکامی‌‌‌ها ناامید نمی‌‌شوید، بلکه این عدم موفقیت‌‌‌ها احساس بهتری در شما ایجاد می‌‌‌کنند. به یاد داشته باشید که حتی متخصصان این حوزه نیز اشتباه می‌‌‌کنند و برای حل سوالات خاص مجبور به جستجو و پژوهش و بررسی بسیارند. از سوی دیگر، این مرحله احتمالاً یکی از مواردی است که در آن مجبور نیستید بسیاری از نکته‌‌‌های ریز را به خاطر داشته باشید، زیرا می‌‌‌توانید از گوگل برای چیزهایی که فراموش می‌‌‌کنید، استفاده کنید.

    پیشنهاد می‌‌‌شود: دیدگاه خود را درباره کارهای چالش‌‌برانگیز تغییر دهید و از آن‌‌‌ها بیشتر لذت ببرید. هر شکست فقط باید به عنوان یک گام به سمت موفقیت در نظر گرفته شود و نه چیزی بیشتر. در علم داده، با هر اشتباه بیشتر یاد می‌‌‌گیرید. بنابراین، بعد از مواجهه با شکست‌‌‌ها روحیه بگیرید و به یادگیری ادامه دهید!

    پیاده‌‌سازی عملی را در برنامه خود داشته باشید

    موفقیت در علم داده

    برای درک جذابیت‌‌‌های واقعی علم داده، باید پروژه‌‌‌های زیادی را امتحان کنید. وظایفی که می‌‌‌توان به‌‌دست آورد و مشکلاتی که می‌‌‌توانید حل کنید بسیار خارق‌العاده‌اند. درک مفاهیم یادگیری ماشین و ریاضیات که پشت این مفاهیم علم داده نهفته‌‌اند، بسیار مهم است.

    با این حال، شما همچنین باید بدانید که چگونه می‌‌‌توانید پروژه‌‌هایی را که به عهده می‌‌گیرید، در یک سناریوی عملی واقعی اجرا کنید.  نمونه آن می‌‌‌تواند هر مفهوم یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق باشد. بیایید مثالی از پرسپترون چندلایه یا انتشار متقابل شبکه عصبی را در نظر بگیریم. احتمالاً می‌‌‌دانید که این مفاهیم چگونه از نظر ریاضی و نظری کار می‌‌‌کنند. این عالی است! اما به همان اندازه باید در اجرای عملی آن‌‌‌ها و دستیابی به راه‌‌حل‌هایی که این مفاهیم را به اجرا درمی‌آورند، تجربه کسب کنید و آگاه باشید. این آگاهی بسیار ضروری است.

    پیشنهاد می‌‌‌شود: حتی اگر این راه‌حل‌ها تنها الگوریتم‌های ساده یادگیری ماشین باشند، اکیداً توصیه می‌‌‌شود برای پیاده‌سازی آسان‌‌‌تر از کتابخانه یادگیری یا ابزارهای مفید مشابه استفاده نکنید. در عوض، سعی کنید بهترین امکانات را تشخیص داده و آن‌ها را خودتان از ابتدا اجرا کنید. این به پیشرفت مهارت‌‌‌های شما و درک کلی بهتر این مفاهیم کمک می‌‌‌کند.

    هرگز برای درخواست کمک تردید نکنید!

    موفقیت در علم داده

    در علم داده عجیب نیست که در مسئله‌‌ای که مدت‌‌‌ها روی آن کار می‌‌‌کنید، گیر بیفتید. بهترین بخش این است که علم داده دارای جامعه‌‌ای متشکل از متخصصان و افراد بسیار کارآزموده است که منابع آموزشی بسیاری برای کمک‌رساندن به شما در اختیارتان می‌گذارند.

    کانال‌‌‌های گفتگو و پرسش و پاسخ، فیلم‌‌‌های آموزشی رایگان در پلتفرم‌های آنلاین، کارگاه‌‌‌های رایگان کدنویسی آنلاین، GitHub، سایت‌‌‌های آموزشی مثل towards data science و غیره؛ همه منابع مفیدی‌اند که برای استفاده و ارتقای مهارت‌‌‌های ما در دسترس همه ماست.

    برقراری ارتباط با سایر افراد و کارشناسان ضمن به اشتراک گذاشتن ایده‌‌‌ها، راهی عالی برای یادگیری بیشتر است. عدم برقراری ارتباط موثر می‌‌‌تواند منجر به انباشته شدن چند مسئله مهم حل نشده و یا درک نادرست از مسائل گمراه‌کننده در ذهن شما شود.

    اما اگر سوالات خود را از افراد متخصص بپرسید و سعی در رفع ابهامات ذهنی خود داشته باشید، علاوه بر به اشتراک گذاشتن دیدگاه‌‌‌ها و همچنین کسب دانش از دیگران، می‌‌‌توانید از دستاورهای مفید دیگران نیز بهره‌مند شوید. با گفتگو با افراد بیشتر، ایده‌‌‌های بهتر به ذهن‌تان می‌‌‌رسد و مهم‌‌‌تر از همه تعاملی را ایجاد می‌‌‌کنید  که در هنگام کار روی پروژه‌‌‌های علوم داده، در یک شرکت و با یک تیم حرفه‌ای بسیار مفید خواهد بود.

    پیشنهاد می‌‌‌شود: اگر تردید داشتید که از کسی درخواست کمک کنید و فکر کردید که بهتر است همه راه‌‌حل‌‌‌های مشکلاتی که دارید را خودتان پیدا کنید. دیر یا زود به این نتیجه خواهید رسید که این روش برای طولانی مدت کارایی ندارد و تنها برای مدتی کوتاه به شما کمک خواهد کرد. گاهی ممکن است شما مفهومی را اشتباه فهمیده باشید، یا کاری را کاملاً خوب انجام نداده باشید. بعد از این‌که خودتان سعی کردید، اگر هنوز سردرگمی دارید، بهتر است از استادان یا متخصصان که می‌‌‌توانند به شما کمک کنند، اشکالاتتان را بپرسید!

    پروژه‌‌‌های جدید بگیرید و در رقابت‌‌‌ها مشارکت فعال داشته باشید!

    موفقیت در علم داده

    رشته هوش مصنوعی و دانش داده بسیار سرگرم‌کننده است. در این دنیای جدید، چیزهای زیادی برای کنجکاوی و کشف وجود دارد. در این رشته، بسیاری از ویژگی‌‌‌های دانش ریاضیات و نظریه‌‌‌‌‌های پیچیده درباره چندین جنبه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق وجود دارد.

    اگر دانشجوی این رشته هستید، بدانید که پروژه‌های تمرینی به‌طور قابل توجهی انجام می‌‌‌شوند تا شما بتوانید خود را با آخرین گرایش‌‌‌ها به‌‌روز نگه دارید و تکنیک‌‌‌های در حال انجام را در این زمینه یاد بگیرید و پردازش کنید. با پیشرفت‌‌های مداوم، جنبه متفاوتی از کار نمایان می‌شود که باید فراگیرید. بنابراین، به کدگذاری ادامه دهید و روی پیاده‌سازی‌‌‌های عملی کار کنید!

    سعی کنید به‌طور فعال در وب‌سایت‌‌‌ها جستجو کنید و هر یافته جدید را از نظر بگذرانید. اگر مسابقه  یا رقابتی میان افراد یا متخصصان این حوزه برگزار می‌‌‌شود، حتما در آن‌‌‌ها شرکت کنید. با یک جستجوی ساده در گوگل می‌‌‌توانید سایت‌‌هایی را که میزبان بهترین مسابقات علوم داده هستند، پیدا کنید. نگران نباشید که نتیجه آن مسابقه یا رقابت چه می‌‌‌شود یا از رقبایتان چقدر عقب یا جلو هستید. تا وقتی چیز جدیدی یاد می‌‌‌گیرید، نتیجه خیلی مهم نیست.

    وب‌سایت‌‌‌های زیادی برای بهبود کد نویسی و همچنین شرکت در مسابقات مانند HackerRank وجود دارد که باید آن‌‌ها را در نظر بگیرید. مشارکت در جامعه برای یادگیری مداوم و پیوسته برای علاقه‌‌‌مندان به علوم داده بسیار مفید است.

    پیشنهاد می‌‌‌شود: اگر تعداد زیادی پروژه و ایده عملی برای اجرا در دسترس دارید، فقط یک پروژه را انتخاب کنید و کار روی آن را شروع کنید. بعد از این‌که آن را به انجام رساندید، سراغ پروژه بعدی بروید. انجام پروژه‌‌‌های بیشتر بهترین راه برای ادامه یادگیری است! پروژه‌‌‌های بیشتری پیدا کنید و مهارت‌‌‌های خود را به‌طور مداوم ارتقا دهید!

    هرگز حل مسئله را متوقف نکنید!

    موفقیت در علم داده

    اگر پروژه‌‌‌های علوم داده خود را با موفقیت به پایان می‌‌‌رسانید، باید به شما تبریک گفت! اما به یاد داشته باشید که کارهای بسیار بیشتری وجود دارد که می‌‌‌توانید برای بهبود پروژه‌‌‌های خود انجام دهید. یکی از جذابیت‌‌‌های رشته علوم داده، گزینه‌‌‌های متنوعی است که در اختیار شما قرار می‌‌‌دهد. همیشه چیزی بهتر از آن‌‌چه که در اختیار دارید، وجود دارد و همیشه می‌‌‌توانید متناسب با دانش خود، پروژه‌‌‌های پیچیده تر، دشوارتر و جدیدتر را امتحان کنید و اجرا کنید.

    هر مدلی که می‌‌‌سازید و هر پروژه‌‌ای که در علم داده تکمیل می‌‌‌کنید، جای بسیاری برای پیشرفت دارد. همیشه این یک روش خوب است که گزینه‌‌‌های مختلف و روش‌‌‌های مختلف دیگر یا بهبودهایی را که می‌‌‌توانید برای دستیابی به نتایج بهتر ایجاد کنید، در نظر داشته باشید.

    پیشنهاد می‌‌‌شود: در روزهای ابتدایی که پروژه‌‌‌ها را با موفقیت به پایان می‌‌‌رسانید، ممکن است خیلی هیجان زده شوید و بعد از پایان یک پروژه احساس کنید که می‌‌‌خواهید سریعا به سراغ کار بعدی بروید. این شروع کار جدید خوب است، اما بهتر است پیش از آن که آن را عملی کنید، به پروژه تمام شده خود نظری دوباره افکنید. خواهید دید که روش‌‌هایی وجود دارد که پروژه تان را به سطح بالاتری ارتقا می‌‌‌دهد. قبل از حرکت به سمت هدف بعدی خود، کارهایی را که می‌‌‌توانید برای بهبود کار قبلی خود انجام دهید.

    نتیجه

    در جمع‌‌بندی همه مواردی که در این مقاله مورد بحث قرار گرفت، باید بگوییم مهم‌‌ترین اقدام برای موفقیت در علوم داده، تمرکز بر توسعه مداوم در این علم، ساخت بیشتر پروژه‌‌‌های یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق به صورت ثابت و یادگیری چیزهای جدید است. برنامه هر روز شما باید شامل خواندن مقالات پژوهشی بیشتر و ادامه تمرین باشد.

    بعضی اوقات ممکن است اولین تلاش شما به ایده‌‌‌های موفقیت‌آمیز یا پروژه‌‌‌های پربازده ختم نشود. تصور نکنید که دچار شکست شده‌اید. معمولی بودن بسیار خوب است، به شرط این‌که با هر شکست چیز جدیدی یاد بگیرید. فراموش نکنید که وقتی در مشکلی گیر کردید و نیاز به کمک یا راهنمایی داشتید، از متخصصان درخواست راهنمایی کنید. از آن‌ها کمک بخواهید و مهارت‌‌‌های خود را با دانش آن‌ها ادغام کنید تا به بالاترین حد خود برسید.

    این مطلب چه میزان برای شما مفید بوده است؟
    [کل: ۱ میانگین: ۴]

    تشخیص دقیق سرطان دهانه رحم به کمک الگوریتم مبتنی بر AI پردازش تصویر

    مقاله قبلی

    محققان با الهام از کارکرد مغز، معماری محاسباتی جدیدی ایجاد کردند

    مقاله بعدی

    شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

    نظرات

    پاسخ دهید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *