10 izplatīti datu zinātnes mīti, kas jums tagad būtu jāatsakās

Neraugoties uz neseno informāciju par datu zinātni, cilvēki joprojām kautrējas no šīs jomas. Daudziem tehniķiem datu zinātne ir sarežģīta, neskaidra un ietver pārāk daudz nezināmo, salīdzinot ar citām tehnoloģiju karjerām. Tikmēr tie daži, kas iesaistās šajā jomā, pastāvīgi dzird vairākus atturošus datu zinātnes mītus un priekšstatus.

Tomēr vai zinājāt, ka lielākā daļa šo pasaku ir vispārēji maldīgi priekšstati? Tas nav vieglākais ceļš tehnoloģiju jomā, taču datu zinātne nav tik biedējoša, kā cilvēki mēdz pieņemt. Tāpēc šajā rakstā mēs atklāsim 10 populārākos datu zinātnes mītus.

1. mīts: datu zinātne ir paredzēta tikai matemātikas ģēnijiem

Lai gan datu zinātnei ir savi matemātiskie elementi, neviens noteikums nenosaka, ka jums ir jābūt guru matemātikā. Papildus standarta statistikai un varbūtībai šajā laukā ir iekļauti daudzi citi, ne tikai matemātiski aspekti.

Jomās, kas saistītas ar matemātiku, jums nebūs ļoti padziļināti jāapgūst abstraktās teorijas un formulas. Tomēr tas pilnībā neizslēdz matemātikas nepieciešamību datu zinātnē.

Tāpat kā lielākajai daļai analītisko karjeras ceļu, datu zinātnei ir nepieciešamas pamatzināšanas par noteiktām matemātikas jomām. Šīs jomas ietver statistiku (kā minēts iepriekš), algebru un aprēķinus. Tādējādi, lai gan matemātika nav datu zinātnes galvenais uzsvars, iespējams, vēlēsities pārskatīt šo karjeras ceļu, ja vēlaties vispār izvairīties no skaitļiem.

Mīts #2: nevienam nav vajadzīgi datu zinātnieki

Atšķirībā no vairāk pazīstamām tehnoloģiju profesijām, piemēram, programmatūras izstrādes un UI/UX dizaina, datu zinātne joprojām gūst popularitāti. Tomēr nepieciešamība pēc datu zinātniekiem turpina pastāvīgi pieaugt.

Piemēram, ASV Darba statistikas birojs lēš, ka laika posmā no 2021. līdz 2031. gadam pieprasījums pēc datu zinātniekiem pieaugs par 36%. Šis aprēķins nav pārsteidzošs, jo daudzas nozares, tostarp civildienests, finanses un veselības aprūpe, pieaugošā datu apjoma dēļ ir sākušas redzēt datu zinātnieku nepieciešamību.

Lieli dati rada grūtības sniegt precīzu informāciju daudzām firmām un organizācijām bez datu zinātniekiem. Tātad, lai gan jūsu prasmju kopums var nebūt tik populārs kā citās tehnoloģiju jomās, tas nav mazāk nepieciešams.

Mīts #3: AI samazinās pieprasījumu pēc datu zinātnes

Šķiet, ka šodien AI ir risinājums visām vajadzībām. Mēs dzirdam, ka mākslīgais intelekts tiek izmantots medicīnā, militārajā jomā, pašbraucošās automašīnās, programmēšanā, eseju rakstīšanā un pat mājas darbos. Katrs profesionālis tagad uztraucas par to, ka kādu dienu viņa vietā strādās robots.

Bet vai šīs bailes attiecas uz datu zinātni? Nē, tas ir viens no daudzajiem datu zinātnes mītiem. AI var samazināt pieprasījumu pēc dažām fundamentālām darbavietām, taču tam joprojām ir nepieciešamas datu zinātnieku lēmumu pieņemšanas un kritiskās domāšanas prasmes.

Tā vietā, lai aizstātu datu zinātni, AI ir ievērojami noderīgs, ļaujot tiem ģenerēt informāciju, vākt un apstrādāt daudz lielākus datus. Turklāt lielākā daļa AI un mašīnmācīšanās algoritmu ir atkarīgi no datiem, radot vajadzību pēc datu zinātniekiem.

4. mīts: datu zinātne ietver tikai prognozējošo modelēšanu

Datu zinātne varētu ietvert modeļu veidošanu, kas prognozē nākotni, pamatojoties uz pagātnes notikumiem, bet vai tā ir saistīta tikai ar prognozējošo modelēšanu? Noteikti nē!

Apmācības dati prognozēšanas nolūkos izskatās kā iedomātā, jautrā datu zinātnes daļa. Tomēr aizkulišu darbi, piemēram, tīrīšana un datu pārveidošana, ir vienlīdz svarīgi, ja ne svarīgāki.

Pēc lielu datu kopu apkopošanas datu zinātniekam ir jāfiltrē nepieciešamie dati no kolekcijas, lai saglabātu datu kvalitāti. Nav paredzamas modelēšanas, bet tā ir uzdevuma izpilde, neapspriežama šīs jomas daļa.

Mīts Nr. 5: Katrs datu zinātnieks ir datorzinātņu absolvents

Šis ir viens no populārākajiem datu zinātnes mītiem. Par laimi, tehnoloģiju nozares skaistums ir nevainojamība, kad pāriet uz karjeru tehnoloģiju jomā. Tādējādi neatkarīgi no jūsu koledžas galvenās izglītības jūs varat kļūt par izcilu datu zinātnieku, ja jums ir piemērots arsenāls, kursi un mentori. Neatkarīgi no tā, vai esat datorzinātnes vai filozofijas absolvents, datu zinātne ir jūsu rokās.

Tomēr ir kaut kas, kas jums jāzina. Lai gan šis karjeras ceļš ir pieejams ikvienam, kam ir interese un vēlme, jūsu mācību kurss noteiks jūsu mācīšanās vieglumu un ātrumu. Piemēram, datorzinātņu vai matemātikas absolvents, visticamāk, ātrāk uztvers datu zinātnes jēdzienus nekā kāds no nesaistītas jomas.

6. mīts: datu zinātnieki raksta tikai kodu

Jebkurš pieredzējis datu zinātnieks jums pateiks, ka šis jēdziens ir pilnīgi nepareizs. Lai gan lielākā daļa datu zinātnieku raksta kādu kodu, atkarībā no darba veida, datu zinātnē kodēšana ir tikai aisberga redzamā daļa.

Rakstot kodu, tiek paveikta tikai daļa no darba. Taču kods tiek izmantots, lai izveidotu programmas, un algoritmi, ko datu zinātnieki izmanto prognozēšanas modelēšanā, analīzē vai prototipos. Kodēšana tikai atvieglo darba procesu, tāpēc tās nosaukšana par galveno darbu ir maldinošs datu zinātnes mīts.

Microsoft Power BI ir zvaigžņu datu zinātnes un analīzes rīks ar jaudīgām funkcijām un analītiskām iespējām. Tomēr pretēji plaši izplatītam viedoklim Power BI lietošanas apgūšana ir tikai daļa no tā, kas jums nepieciešams, lai gūtu panākumus datu zinātnē; tas ietver daudz vairāk nekā šis vienreizējais rīks.

Piemēram, lai gan koda rakstīšana nav datu zinātnes galvenā uzmanība, jums ir jāapgūst dažas programmēšanas valodas, parasti Python un R. Jums būs nepieciešamas arī zināšanas par pakotnēm, piemēram, Excel, un cieši jāsadarbojas ar datu bāzēm, iegūstot un salīdzinot no tām datus. Jūtieties brīvi saņemt kursi, kas palīdzēs apgūt Power BI, bet atceries; tas nav ceļa beigas.

8. mīts: datu zinātne ir nepieciešama tikai lieliem uzņēmumiem

Tālāk mums ir vēl viens bīstams un nepatiess apgalvojums, kuram diemžēl lielākā daļa cilvēku tic. Studējot datu zinātni, vispārējais iespaids ir tāds, ka jūs varat iegūt darbu tikai no lielākajiem uzņēmumiem jebkurā nozarē. Citiem vārdiem sakot, ja nespēj pieņemt darbā tādus uzņēmumus kā Amazon vai Meta, jebkuram datu zinātniekam tiek pielīdzināts darba nepieejamībai.

Tomēr kvalificētiem datu zinātniekiem ir daudz darba iespēju, it īpaši mūsdienās. Jebkuram uzņēmumam, kas strādā tieši ar patērētāju datiem, neatkarīgi no tā, vai tas ir jaunizveidots uzņēmums vai uzņēmums, kura vērtība ir vairāku miljonu dolāru, ir nepieciešams datu zinātnieks, lai nodrošinātu maksimālu veiktspēju.

Tomēr notīriet putekļus savā CV un apskatiet, ko jūsu datu zinātnes prasmes var sasniegt apkārtējiem uzņēmumiem.

9. mīts: lielāki dati ir līdzvērtīgi precīzākiem rezultātiem un prognozēm

Lai gan šis apgalvojums parasti ir spēkā, tas joprojām ir puspatiesība. Lielas datu kopas samazina kļūdu robežu salīdzinājumā ar mazākām, taču precizitāte nav atkarīga tikai no datu lieluma.

Pirmkārt, jūsu datu kvalitātei ir nozīme. Lielas datu kopas palīdz tikai tad, ja savāktie dati ir piemēroti problēmas risināšanai. Turklāt, izmantojot AI rīkus, lielāki daudzumi ir izdevīgi līdz noteiktam līmenim. Pēc tam vairāk datu ir kaitīgi.

Mīts Nr. 10: nav iespējams pašam apgūt datu zinātni

Šis ir viens no lielākajiem datu zinātnes mītiem. Līdzīgi kā citos tehnoloģiju veidos, pašmācības datu zinātne ir ļoti iespējama, jo īpaši ar mums pašlaik pieejamajiem resursiem. Platformas, piemēram, Coursera, Udemy, LinkedIn Learning un citas atjautīgas apmācības vietnes ir kursi (bezmaksas un maksas), kas var paātrināt jūsu datu zinātnes izaugsmi.

Protams, nav nozīmes tam, kādā līmenī jūs pašlaik atrodaties — iesācējs, vidēja līmeņa vai profesionālis; jums ir kāds kurss vai sertifikāts. Tātad, lai gan datu zinātne var būt nedaudz sarežģīta, tas nepadara pašmācības datu zinātni par tālu ienesīgu vai neiespējamu.

Datu zinātnē ir daudz vairāk, nekā šķiet

Neskatoties uz interesi par šo jomu, iepriekš minētie un citi datu zinātnes mīti liek vairākiem tehnoloģiju entuziastiem izvairīties no šīs lomas. Tagad jums ir pareizā informācija, ko jūs gaidāt? Izpētiet daudzos detalizētos kursus par e-mācību platformām un sāciet savu datu zinātnes ceļojumu jau šodien.