10 powszechnych mitów związanych z nauką o danych, których powinieneś się teraz oduczyć

Pomimo niedawnego szumu wokół data science, ludzie wciąż unikają tej dziedziny. Dla wielu techników nauka o danych jest złożona, niejasna i zawiera zbyt wiele niewiadomych w porównaniu z innymi karierami technicznymi. Tymczasem nieliczni, którzy zapuszczają się w tę dziedzinę, nieustannie słyszą kilka zniechęcających mitów i pojęć związanych z nauką o danych.

Czy wiesz jednak, że większość z tych opowieści to ogólne nieporozumienia? Nie jest to najłatwiejsza ścieżka w dziedzinie technologii, ale nauka o danych nie jest tak przerażająca, jak ludzie sądzą. Dlatego w tym artykule obalimy 10 najpopularniejszych mitów związanych z nauką o danych.

Mit nr 1: Analiza danych jest przeznaczona tylko dla geniuszy matematycznych

Chociaż nauka o danych ma swoje elementy matematyczne, żadna zasada nie mówi, że musisz być guru w matematyce. Poza standardową statystyką i prawdopodobieństwem dziedzina ta obejmuje wiele innych, nie stricte matematycznych aspektów.

Nie będziesz musiał ponownie uczyć się abstrakcyjnych teorii i formuł w obszarach związanych z matematyką. Niemniej jednak nie wyklucza to całkowicie potrzeby matematyki w data science.

Podobnie jak większość analitycznych ścieżek kariery, nauka o danych wymaga podstawowej znajomości pewnych obszarów matematyki. Obszary te obejmują statystykę (jak wspomniano powyżej), algebrę i rachunek różniczkowy. Tak więc, chociaż matematyka nie jest głównym celem nauki o danych, możesz ponownie rozważyć tę ścieżkę kariery, jeśli wolisz całkowicie unikać liczb.

Mit nr 2: Nikt nie potrzebuje analityków danych

W przeciwieństwie do bardziej uznanych zawodów technicznych, takich jak tworzenie oprogramowania i projektowanie UI/UX, nauka o danych wciąż zyskuje na popularności. Jednak zapotrzebowanie na analityków danych stale rośnie.

Na przykład Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy szacuje 36% wzrost zapotrzebowania na analityków danych w latach 2021-2031. Szacunki te nie są zaskakujące, ponieważ wiele branż, w tym służba cywilna, finanse i opieka zdrowotna, zaczęło dostrzegać potrzebę analityków danych ze względu na rosnącą ilość danych.

Duże ilości danych stwarzają trudności w ujawnianiu dokładnych informacji dla wielu firm i organizacji bez analityków danych. Tak więc, chociaż twój zestaw umiejętności może nie być tak popularny jak inne dziedziny technologii, nie jest mniej potrzebny.

Mit nr 3: sztuczna inteligencja zmniejszy zapotrzebowanie na analitykę danych

Dzisiaj wydaje się, że sztuczna inteligencja ma rozwiązanie na każdą potrzebę. Słyszymy, że sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w medycynie, wojsku, samojezdnych samochodach, programowaniu, pisaniu esejów, a nawet w pracach domowych. Każdy profesjonalista martwi się teraz, że pewnego dnia robot będzie pracował zamiast niego.

Ale czy ten strach sprawdza się w nauce o danych? Nie, to jeden z wielu mitów związanych z nauką o danych. Sztuczna inteligencja może zmniejszyć popyt na niektóre podstawowe zawody, ale nadal wymaga umiejętności podejmowania decyzji i krytycznego myślenia przez analityków danych.

Zamiast zastępować naukę o danych, sztuczna inteligencja jest znacznie pomocna, umożliwiając im generowanie informacji, gromadzenie i przetwarzanie znacznie większych danych. Co więcej, większość algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego opiera się na danych, co stwarza zapotrzebowanie na analityków danych.

Mit nr 4: Data Science obejmuje wyłącznie modelowanie predykcyjne

Nauka o danych może obejmować budowanie modeli, które przewidują przyszłość na podstawie zdarzeń z przeszłości, ale czy obraca się wyłącznie wokół modelowania predykcyjnego? Zdecydowanie nie!

Szkolenie danych do celów predykcyjnych wygląda jak fantazyjna, zabawna część nauki o danych. Mimo to zakulisowe obowiązki, takie jak czyszczenie i transformacja danych, są równie ważne, jeśli nie ważniejsze.

Po zebraniu dużych zestawów danych analityk danych musi odfiltrować niezbędne dane z kolekcji, aby zachować jakość danych. Nie ma modelowania predykcyjnego, ale jest to zadaniowa, niepodlegająca negocjacjom część tej dziedziny.

Mit nr 5: Każdy analityk danych jest absolwentem informatyki

Oto jeden z najpopularniejszych mitów związanych z nauką o danych. Na szczęście piękno branży technologicznej polega na płynności przejście na karierę w technologii. Dlatego bez względu na kierunek studiów możesz zostać doskonałym analitykiem danych, mając odpowiedni arsenał, kursy i mentorów. Niezależnie od tego, czy jesteś absolwentem informatyki, czy filozofii, nauka o danych jest w zasięgu ręki.

Jest jednak coś, o czym powinieneś wiedzieć. Chociaż ta ścieżka kariery jest otwarta dla każdego z zainteresowaniem i zapałem, Twój kierunek studiów określi łatwość i szybkość Twojej nauki. Na przykład absolwent informatyki lub matematyki jest bardziej skłonny do zrozumienia koncepcji data science niż ktoś z niezwiązanej dziedziny.

Mit nr 6: Analitycy danych piszą tylko kod

Każdy doświadczony analityk danych powiedziałby, że to pojęcie jest całkowicie fałszywe. Chociaż większość analityków danych pisze po drodze jakiś kod, w zależności od charakteru pracy, kodowanie to tylko wierzchołek góry lodowej w nauce o danych.

Pisanie kodu wykonuje tylko część zadania. Ale kod jest używany do tworzenia programów, a algorytmy wykorzystywane przez naukowców zajmujących się danymi w modelowaniu predykcyjnym, analizach lub prototypach. Kodowanie tylko ułatwia proces pracy, więc nazywanie go głównym zajęciem jest mylącym mitem data science.

Power BI firmy Microsoft to znakomite narzędzie do nauki i analizy danych z zaawansowanymi funkcjami i możliwościami analitycznymi. Jednak wbrew powszechnej opinii nauka obsługi Power BI to tylko część tego, czego potrzebujesz, aby odnieść sukces w data science; obejmuje znacznie więcej niż to pojedyncze narzędzie.

Na przykład, chociaż pisanie kodu nie jest głównym celem nauki o danych, musisz nauczyć się kilku języków programowania, zwykle Pythona i R. Będziesz także wymagać znajomości pakietów takich jak Excel i ściśle współpracować z bazami danych, wyodrębniając i zestawiając z nich dane. Zapraszam do zdobycia kursy, które pomogą Ci opanować Power BI, ale pamiętaj; to nie koniec drogi.

Mit nr 8: Analiza danych jest niezbędna tylko w przypadku dużych firm

Następnie mamy kolejne niebezpieczne i nieprawdziwe stwierdzenie, w które niestety wierzy większość ludzi. Podczas studiowania nauki o danych ogólne wrażenie jest takie, że zatrudnienie można znaleźć tylko w dużych firmach w dowolnej branży. Innymi słowy, niepowodzenie w zatrudnieniu przez firmy takie jak Amazon czy Meta jest równoznaczne z niedostępnością pracy dla każdego analityka danych.

Jednak wykwalifikowani analitycy danych mają wiele możliwości pracy, zwłaszcza dzisiaj. Każda firma, która pracuje bezpośrednio z danymi konsumentów, niezależnie od tego, czy jest to startup, czy firma o wartości wielu milionów dolarów, potrzebuje analityka danych, aby uzyskać maksymalną wydajność.

To powiedziawszy, odkurz swoje CV i zobacz, co twoje umiejętności w zakresie analizy danych mogą przynieść firmom wokół ciebie.

Mit nr 9: Większe dane oznaczają dokładniejsze wyniki i prognozy

Chociaż to stwierdzenie jest zwykle aktualne, nadal jest półprawdą. Duże zestawy danych zmniejszają margines błędu w porównaniu z mniejszymi, ale dokładność nie zależy wyłącznie od rozmiaru danych.

Po pierwsze, liczy się jakość Twoich danych. Duże zestawy danych pomagają tylko wtedy, gdy zebrane dane są odpowiednie do rozwiązania problemu. Dodatkowo, dzięki narzędziom AI, większe ilości są korzystne do pewnego poziomu. Po tym, więcej danych jest szkodliwe.

Mit nr 10: Niemożliwe jest samodzielne nauczenie się analizy danych

To jeden z największych mitów związanych z nauką o danych. Podobnie jak w przypadku innych ścieżek technologicznych samouczenie się nauki o danych jest bardzo możliwe, zwłaszcza przy bogactwie dostępnych obecnie zasobów. Platformy takie jak Coursera, Udemy, LinkedIn Learning i inne pomysłowe strony z samouczkami mieć kursy (bezpłatne i płatne), które mogą przyspieszyć rozwój Twojej nauki o danych.

Oczywiście nie ma znaczenia, na jakim poziomie jesteś obecnie, nowicjusz, średniozaawansowany czy profesjonalista; istnieje kurs lub certyfikat dla Ciebie. Tak więc, chociaż nauka o danych może być nieco skomplikowana, nie oznacza to, że samouczenie się nauki o danych jest zbyt daleko idące lub niemożliwe.

Nauka o danych to coś więcej niż na pierwszy rzut oka

Pomimo zainteresowania tą dziedziną, powyższe mity związane z nauką o danych i inne sprawiają, że kilku entuzjastów technologii unika tej roli. Teraz masz prawidłowe informacje, więc na co czekasz? Zapoznaj się z licznymi szczegółowymi kursami na platformach e-learningowych i już dziś rozpocznij swoją przygodę z nauką o danych.