10 įprastų duomenų mokslo mitų, kurių turėtumėte atsikratyti dabar

Nepaisant pastarojo meto ažiotažas apie duomenų mokslą, žmonės vis dar vengia šios srities. Daugeliui technikų duomenų mokslas yra sudėtingas, neaiškus ir apima per daug nežinomųjų, palyginti su kitomis technologijų profesijomis. Tuo tarpu tie, kurie ryžtasi šiai sričiai, nuolat girdi keletą atgrasančių duomenų mokslo mitų ir sampratų.

Tačiau ar žinojote, kad dauguma šių pasakų yra bendri klaidingi įsitikinimai? Tai nėra lengviausias kelias technologijų srityje, tačiau duomenų mokslas nėra toks baisus, kaip žmonės linkę manyti. Taigi šiame straipsnyje mes paneigsime 10 populiariausių duomenų mokslo mitų.

1 mitas: duomenų mokslas skirtas tik matematikos genijams

Nors duomenų mokslas turi savo matematinių elementų, jokia taisyklė nesako, kad turite būti matematikos guru. Be standartinės statistikos ir tikimybių, ši sritis apima daugybę kitų, ne griežtai matematinių aspektų.

Jums nereikės iš naujo mokytis abstrakčių teorijų ir formulių tose srityse, kurios susijusios su matematika. Nepaisant to, tai visiškai neatmeta matematikos poreikio duomenų moksle.

Kaip ir daugumai analitinių karjeros būdų, duomenų mokslui reikia pagrindinių žinių apie tam tikras matematikos sritis. Šios sritys apima statistiką (kaip minėta aukščiau), algebrą ir skaičiavimus. Taigi, nors matematika nėra pagrindinis duomenų mokslo akcentas, galbūt norėsite persvarstyti šį karjeros kelią, jei norėtumėte visiškai vengti skaičių.

2 mitas: niekam nereikia duomenų mokslininkų

Skirtingai nuo labiau nusistovėjusių technologijų profesijų, tokių kaip programinės įrangos kūrimas ir UI / UX dizainas, duomenų mokslas vis dar populiarėja. Tačiau duomenų mokslininkų poreikis ir toliau nuolat auga.

Pavyzdžiui, JAV darbo statistikos biuras apskaičiavo, kad 2021–2031 m. duomenų mokslininkų paklausa išaugs 36 proc. Šis įvertinimas nenuostabu, nes daugelis pramonės šakų, įskaitant valstybės tarnybą, finansus ir sveikatos priežiūrą, pradėjo suprasti duomenų mokslininkų būtinybę dėl didėjančio duomenų kiekio.

Dėl didelių duomenų daugeliui įmonių ir organizacijų, neturinčių duomenų mokslininkų, sunku atskleisti tikslią informaciją. Taigi, nors jūsų įgūdžių rinkinys gali būti ne toks populiarus kaip kitos technologijų sritys, jis yra ne mažiau reikalingas.

3 mitas: AI sumažins duomenų mokslo paklausą

Šiandien atrodo, kad dirbtinis intelektas turi sprendimą kiekvienam poreikiui. Girdime, kad dirbtinis intelektas naudojamas medicinoje, kariuomenėje, savarankiškai važiuojančiuose automobiliuose, programuojant, rašant esė ir net namų darbus. Kiekvienas profesionalas dabar nerimauja dėl roboto, kuris kada nors dirbs vietoj jų.

Bet ar ši baimė tinka duomenų mokslui? Ne, tai vienas iš daugelio duomenų mokslo mitų. AI gali sumažinti kai kurių pagrindinių darbo vietų paklausą, tačiau tam vis tiek reikia duomenų mokslininkų sprendimų priėmimo ir kritinio mąstymo įgūdžių.

Užuot pakeitęs duomenų mokslą, dirbtinis intelektas yra labai naudingas, nes leidžia generuoti informaciją, rinkti ir tvarkyti daug didesnius duomenis. Be to, dauguma AI ir mašininio mokymosi algoritmų priklauso nuo duomenų, todėl reikia duomenų mokslininkų.

4 mitas: duomenų mokslas apima vien nuspėjamąjį modeliavimą

Duomenų mokslas galėtų apimti modelių, numatančių ateitį, pagrįstą praeities įvykiais, kūrimą, bet ar tai sukasi tik apie nuspėjamąjį modeliavimą? Tikrai ne!

Duomenų lavinimas nuspėjamaisiais tikslais atrodo kaip išgalvota, linksma duomenų mokslo dalis. Nepaisant to, užkulisiniai darbai, tokie kaip valymas ir duomenų transformavimas, yra vienodai, jei ne svarbesni.

Surinkęs didelius duomenų rinkinius, duomenų mokslininkas turi filtruoti reikiamus duomenis iš rinkinio, kad išlaikytų duomenų kokybę. Nėra nuspėjamojo modeliavimo, tačiau tai yra užduotis reikalaujanti, neaptarta šios srities dalis.

5 mitas: kiekvienas duomenų mokslininkas yra baigęs kompiuterių mokslus

Štai vienas populiariausių duomenų mokslo mitų. Laimei, technologijų pramonės grožis yra vientisumas, kai pereiti prie technikos karjeros. Taigi, nesvarbu, kokia yra jūsų koledžo kryptis, galite tapti puikiu duomenų mokslininku, jei turite tinkamą arsenalą, kursus ir mentorius. Nesvarbu, ar esate informatikos, ar filosofijos absolventas, duomenų mokslas yra jūsų rankose.

Tačiau yra kažkas, ką turėtumėte žinoti. Nors šis karjeros kelias yra atviras visiems, kurie domisi ir nori, jūsų studijų kursas lems jūsų mokymosi lengvumą ir greitį. Pavyzdžiui, informatikos ar matematikos absolventas greičiau suvokia duomenų mokslo sąvokas nei kažkas iš nesusijusios srities.

6 mitas: duomenų mokslininkai rašo tik kodą

Bet kuris patyręs duomenų mokslininkas pasakytų, kad ši mintis yra visiškai klaidinga. Nors dauguma duomenų mokslininkų rašo tam tikrą kodą, priklausomai nuo darbo pobūdžio, kodavimas yra tik ledkalnio viršūnė duomenų moksle.

Rašant kodą atliekama tik dalis darbo. Tačiau programoms kurti naudojamas kodas, o duomenų mokslininkų naudojami algoritmai prognozuojant modeliavimą, analizę ar prototipus. Kodavimas tik palengvina darbo procesą, todėl vadinti jį pagrindiniu darbu yra klaidinantis duomenų mokslo mitas.

Microsoft Power BI yra žvaigždžių duomenų mokslo ir analizės įrankis su galingomis funkcijomis ir analitiniais gebėjimais. Tačiau, priešingai populiariai nuomonei, mokymasis naudotis „Power BI“ yra tik dalis to, ko jums reikia norint sėkmingai naudotis duomenų mokslu; tai apima daug daugiau nei šis išskirtinis įrankis.

Pavyzdžiui, nors kodo rašymas nėra pagrindinis duomenų mokslo akcentas, jums reikia išmokti keletą programavimo kalbų, dažniausiai Python ir R. Jums taip pat reikės žinių apie paketus, pvz., „Excel“, ir glaudžiai bendradarbiaudami su duomenų bazėmis, gaudami ir lygindami iš jų duomenis. Nedvejodami gaukite kursai, padėsiantys įsisavinti Power BI, bet atsiminkite; tai dar ne kelio pabaiga.

8 mitas: duomenų mokslas reikalingas tik didelėms įmonėms

Be to, turime dar vieną pavojingą ir tikrovės neatitinkantį teiginį, kuriuo, deja, dauguma žmonių tiki. Studijuojant duomenų mokslą susidaro bendras įspūdis, kad įsidarbinti galite tik didžiosiose bet kokios pramonės įmonėse. Kitaip tariant, nepavykus pasamdyti tokioms įmonėms kaip „Amazon“ ar „Meta“, bet kuris duomenų mokslininkas negali dirbti.

Tačiau kvalifikuoti duomenų mokslininkai turi daug darbo galimybių, ypač šiandien. Bet kokiam verslui, kuris tiesiogiai dirba su vartotojų duomenimis, nesvarbu, ar tai būtų startuolis, ar kelių milijonų dolerių vertės įmonė, norint pasiekti maksimalų našumą, reikalingas duomenų mokslininkas.

Be to, nuvalykite dulkes savo CV ir pažiūrėkite, ką jūsų duomenų mokslo įgūdžiai gali pasiekti aplinkinėse įmonėse.

9 mitas: didesni duomenys reiškia tikslesnius rezultatus ir prognozes

Nors šis teiginys dažniausiai galioja, jis vis tiek yra pusiau tiesa. Dideli duomenų rinkiniai sumažina klaidų ribas, palyginti su mažesnėmis, tačiau tikslumas nepriklauso vien nuo duomenų dydžio.

Pirma, svarbi jūsų duomenų kokybė. Dideli duomenų rinkiniai padeda tik tuo atveju, jei surinkti duomenys yra tinkami problemai išspręsti. Be to, naudojant AI įrankius, didesni kiekiai yra naudingi iki tam tikro lygio. Po to daugiau duomenų kenkia.

10 mitas: neįmanoma savarankiškai mokytis duomenų mokslo

Tai vienas didžiausių duomenų mokslo mitų. Panašiai kaip ir kituose technologijų keliuose, savarankiškas duomenų mokslas yra labai įmanomas, ypač turint daug išteklių, kuriuos šiuo metu turime. Tokios platformos kaip Coursera, Udemy, LinkedIn Learning ir kt išradingos mokymo svetainės turėti kursus (nemokamus ir mokamus), kurie gali paspartinti jūsų duomenų mokslo augimą.

Žinoma, nesvarbu, kokio lygio šiuo metu esate – naujokas, vidutinio lygio ar profesionalo; yra jums skirtas kursas arba sertifikatas. Taigi, nors duomenų mokslas gali būti šiek tiek sudėtingas, tai nereiškia, kad savarankiškas duomenų mokslas yra tolimas ar neįmanomas.

Duomenų moksle yra daugiau, nei atrodo akimis

Nepaisant susidomėjimo šia sritimi, pirmiau minėti ir kiti duomenų mokslo mitai verčia kai kuriuos technologijų entuziastus vengti šio vaidmens. Dabar jūs turite teisingą informaciją, tad ko jūs laukiate? Naršykite daugybę išsamių kursų apie el. mokymosi platformas ir pradėkite savo duomenų mokslo kelionę šiandien.