10 mituri comune ale științei datelor pe care ar trebui să le dezvăluiți acum

În ciuda zgomotei recente în jurul științei datelor, oamenii încă se feresc de acest domeniu. Pentru mulți tehnicieni, știința datelor este complexă, neclară și implică prea multe necunoscute în comparație cu alte cariere tehnologice. Între timp, puținii care se aventurează în domeniu aud în mod constant câteva mituri și noțiuni descurajatoare ale științei datelor.

Cu toate acestea, știați că majoritatea acestor povești sunt concepții greșite generale? Nu este cea mai ușoară cale în tehnologie, dar știința datelor nu este atât de terifiantă pe cât cred oamenii. Deci, în acest articol, vom dezminți 10 dintre cele mai populare mituri ale științei datelor.

Mitul nr. 1: Știința datelor este numai pentru geniile matematicii

Deși știința datelor are elementele sale matematice, nicio regulă nu spune că trebuie să fii un guru în matematică. Pe lângă statisticile standard și probabilitatea, acest domeniu cuprinde numeroase alte aspecte, nu strict matematice.

Nu va trebui să reînvățați teorii și formule abstracte în profunzime în domeniile care implică matematica. Cu toate acestea, acest lucru nu exclude complet nevoia de matematică în știința datelor.

La fel ca majoritatea căilor de carieră analitice, știința datelor necesită cunoștințe de bază ale anumitor domenii ale matematicii. Aceste domenii includ statistici (după cum am menționat mai sus), algebră și calcul. Astfel, deși matematica nu este principalul accent al științei datelor, poate doriți să reconsiderați această carieră dacă preferați să evitați cu totul cifrele.

Mitul #2: Nimeni nu are nevoie de oameni de știință de date

Spre deosebire de profesii tehnologice mai consacrate, cum ar fi dezvoltarea de software și designul UI/UX, știința datelor câștigă în continuare popularitate. Cu toate acestea, nevoia de oameni de știință a datelor continuă să fie într-o ascensiune constantă.

De exemplu, cel Biroul de Statistică al Muncii din SUA estimează o creștere de 36% a cererii de cercetători de date între 2021 și 2031. Această estimare nu este surprinzătoare, deoarece numeroase industrii, inclusiv serviciul public, finanțele și asistența medicală, au început să vadă necesitatea cercetătorilor de date din cauza cantității tot mai mari de date.

Datele mari prezintă dificultăți în eliberarea de informații exacte pentru multe firme și organizații fără oameni de știință ai datelor. Deci, deși setul dvs. de abilități poate să nu fie la fel de popular ca alte domenii tehnologice, nu este mai puțin necesar.

Mitul #3: AI va reduce cererea pentru știința datelor

Astăzi, AI pare să aibă soluția pentru fiecare nevoie. Auzim că IA este folosită în medicină, armată, mașini autonome, programare, scriere de eseuri și chiar teme. Fiecare profesionist își face griji acum că un robot va lucra într-o zi în locul lor.

Dar această frică sună adevărată pentru știința datelor? Nu, este unul dintre multele mituri ale științei datelor. AI poate reduce cererea pentru unele locuri de muncă fundamentale, dar necesită totuși abilitățile de luare a deciziilor și de gândire critică ale oamenilor de știință de date.

În loc să înlocuiască știința datelor, AI este de mare ajutor, permițându-le să genereze informații, să colecteze și să gestioneze date mult mai mari. Mai mult, majoritatea algoritmilor de inteligență artificială și de învățare automată depind de date, creând nevoia de oameni de știință ai datelor.

Mitul #4: Știința datelor cuprinde doar modelarea predictivă

Știința datelor ar putea implica construirea de modele care prezic viitorul pe baza evenimentelor din trecut, dar se învârte doar în jurul modelării predictive? Cu siguranta nu!

Antrenarea datelor în scopuri predictive arată ca partea fantezoasă și distractivă a științei datelor. Chiar și așa, treburile din culise, cum ar fi curățarea și transformarea datelor, sunt la fel de importante, dacă nu mai importante.

După colectarea unor seturi mari de date, cercetătorul trebuie să filtreze datele necesare din colecție pentru a păstra calitatea datelor. Nu există modelare predictivă, dar este o parte a acestui domeniu, care nu este negociabilă.

Mitul #5: Fiecare om de știință a datelor este un absolvent de informatică

Iată unul dintre cele mai populare mituri ale științei datelor. Din fericire, frumusețea industriei tehnologice este perfectiunea când trecerea la o carieră în tehnologie. Prin urmare, indiferent de facultatea dvs., puteți deveni un excelent cercetător de date, având în vedere arsenalul, cursurile și mentorii potriviti. Indiferent dacă ești absolvent de informatică sau de filozofie, știința datelor este la îndemâna ta.

Cu toate acestea, există ceva ce ar trebui să știți. Deși această cale de carieră este deschisă oricui are interes și impuls, cursul tău de studiu va determina ușurința și viteza de învățare. De exemplu, un absolvent de informatică sau matematică are mai multe șanse să înțeleagă conceptele științei datelor mai repede decât cineva dintr-un domeniu care nu are legătură.

Mitul #6: Oamenii de știință de date scriu doar cod

Orice cercetător cu experiență în date v-ar spune că această noțiune este complet falsă. Deși majoritatea oamenilor de știință de date scriu ceva cod pe parcurs, în funcție de natura jobului, codificarea este doar vârful aisbergului în știința datelor.

Scrierea codului finalizează doar o parte din treabă. Dar, codul este folosit pentru a construi programe și algoritmi pe care oamenii de știință le folosesc în modelarea predicțiilor, analiză sau prototipuri. Codarea facilitează doar procesul de lucru, așa că numirea acestuia ca sarcină principală este un mit înșelător al științei datelor.

Power BI de la Microsoft este un instrument de știință și analiză a datelor cu funcții puternice și abilități analitice. Cu toate acestea, spre deosebire de opinia populară, a învăța să utilizați Power BI este doar o parte din ceea ce aveți nevoie pentru a reuși în știința datelor; implică mult mai mult decât acest instrument singular.

De exemplu, deși scrierea codului nu este punctul central al științei datelor, trebuie să înveți câteva limbaje de programare, de obicei Python și R. De asemenea, veți avea nevoie de cunoștințe despre pachete precum Excel și veți lucra îndeaproape cu bazele de date, extragând și colândând date din acestea. Simțiți-vă liber să obțineți cursuri pentru a vă ajuta să stăpâniți Power BI, dar amintește-ți; nu este capătul drumului.

Mitul #8: Știința datelor este necesară doar pentru companiile mari

În continuare, avem o altă afirmație periculoasă și neadevărată pe care, din păcate, majoritatea oamenilor o cred. Când studiezi știința datelor, impresia generală este că poți obține locuri de muncă numai de la firme importante din orice industrie. Cu alte cuvinte, a nu fi angajat de companii precum Amazon sau Meta echivalează cu indisponibilitatea muncii pentru orice om de știință de date.

Cu toate acestea, oamenii de știință de date calificați au multe oportunități de angajare, mai ales astăzi. Orice afacere care lucrează direct cu date despre consumatori, fie că este un startup sau o companie de mai multe milioane de dolari, are nevoie de un data scientist pentru performanță maximă.

Acestea fiind spuse, curățați-vă CV-ul și uitați-vă la ce pot obține abilitățile dvs. de știință a datelor pentru companiile din jurul vostru.

Mitul #9: Date mai mari echivalează cu rezultate și predicții mai precise

Deși această afirmație este de obicei valabilă, este totuși un adevăr pe jumătate. Seturile mari de date reduc marjele de eroare în comparație cu cele mai mici, dar acuratețea nu depinde doar de dimensiunea datelor.

În primul rând, calitatea datelor dvs. contează. Seturile mari de date ajută numai dacă datele colectate sunt potrivite pentru a rezolva problema. În plus, cu instrumentele AI, cantitățile mai mari sunt benefice până la un anumit nivel. După aceea, mai multe date sunt dăunătoare.

Mitul #10: Este imposibil să învățați de sine stătător știința datelor

Acesta este unul dintre cele mai mari mituri ale științei datelor. Similar altor căi tehnologice, auto-învățarea științei datelor este foarte posibilă, mai ales cu multitudinea de resurse disponibile în prezent. Platforme precum Coursera, Udemy, LinkedIn Learning și altele site-uri web de tutoriale pline de resurse aveți cursuri (gratuite și plătite) care vă pot accelera creșterea științei datelor.

Desigur, nu contează la ce nivel te afli în prezent, novice, intermediar sau pro; există un curs sau o certificare pentru tine. Deci, în timp ce știința datelor ar putea fi puțin complexă, acest lucru nu face ca auto-învățarea științei datelor să fie exagerată sau imposibilă.

Știința datelor este mai mult decât se vede

În ciuda interesului față de acest domeniu, miturile științei datelor de mai sus și altele îi fac pe câțiva pasionați de tehnologie să evite acest rol. Acum, aveți informațiile corecte, deci ce așteptați? Explorați numeroasele cursuri detaliate despre platformele de e-learning și începeți călătoria științei datelor astăzi.