10 распространенных мифов о науке о данных, которые вы должны забыть прямо сейчас

Несмотря на недавний ажиотаж вокруг науки о данных, люди по-прежнему избегают этой области. Для многих технических специалистов наука о данных сложна, неясна и включает в себя слишком много неизвестных по сравнению с другими техническими карьерами. Между тем, те немногие, кто решается заняться этой областью, постоянно слышат несколько обескураживающих мифов и представлений о науке о данных.

Однако знаете ли вы, что большинство этих сказок — общие заблуждения? Это не самый простой путь в технологиях, но наука о данных не так страшна, как принято думать. Итак, в этой статье мы развенчаем 10 самых популярных мифов о науке о данных.

Миф № 1: наука о данных предназначена только для математических гениев

Хотя в науке о данных есть свои математические элементы, ни одно правило не требует, чтобы вы были гуру в математике. Помимо стандартной статистики и вероятности, это поле включает в себя множество других, не строго математических аспектов.

Вам не нужно заново изучать абстрактные теории и формулы в областях, связанных с математикой. Тем не менее, это не исключает полностью необходимости математики в науке о данных.

Как и в большинстве аналитических профессий, наука о данных требует базовых знаний в определенных областях математики. Эти области включают статистику (как упоминалось выше), алгебру и исчисление. Таким образом, хотя математика не является основным направлением науки о данных, вы можете пересмотреть свой карьерный путь, если предпочитаете вообще избегать чисел.

Миф № 2: никому не нужны специалисты по данным

В отличие от более устоявшихся технических профессий, таких как разработка программного обеспечения и дизайн UI/UX, наука о данных все еще набирает популярность. Тем не менее, потребность в специалистах по данным продолжает неуклонно расти.

Например, Бюро статистики труда США оценивает рост спроса на специалистов по данным на 36% в период с 2021 по 2031 год. Эта оценка неудивительна, поскольку многие отрасли, включая государственную службу, финансы и здравоохранение, начали осознавать необходимость в специалистах по данным из-за увеличения объемов данных.

Большие данные создают трудности в выпуске точной информации для многих фирм и организаций без специалистов по данным. Таким образом, хотя ваш набор навыков может быть не так популярен, как другие технические области, он не менее необходим.

Миф № 3: ИИ снизит спрос на науку о данных

Сегодня у ИИ, кажется, есть решение для каждой потребности. Мы слышим об использовании ИИ в медицине, армии, беспилотных автомобилях, программировании, написании эссе и даже выполнении домашних заданий. Каждый профессионал теперь беспокоится о роботе, который когда-нибудь заменит его.

Но верны ли эти опасения для науки о данных? Нет, это один из многих мифов о науке о данных. ИИ может снизить спрос на некоторые фундаментальные профессии, но он по-прежнему требует навыков принятия решений и критического мышления специалистов по данным.

Вместо того, чтобы заменить науку о данных, ИИ значительно полезен, позволяя им генерировать информацию, собирать и обрабатывать гораздо большие данные. Более того, большинство алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения зависят от данных, что создает потребность в специалистах по данным.

Миф № 4: наука о данных включает в себя только прогнозное моделирование

Наука о данных может включать в себя построение моделей, которые предсказывают будущее на основе прошлых событий, но вращается ли она только вокруг прогнозного моделирования? Конечно нет!

Обучение данным для целей прогнозирования выглядит как причудливая и забавная часть науки о данных. Тем не менее, такие рутинные операции, как очистка и преобразование данных, не менее, если не более важны.

После сбора больших наборов данных специалист по данным должен отфильтровать необходимые данные из коллекции, чтобы сохранить качество данных. Предиктивного моделирования нет, но это сложная, непреложная часть этой области.

Миф № 5: каждый специалист по данным является выпускником компьютерных наук

Вот один из самых популярных мифов о науке о данных. К счастью, красота индустрии высоких технологий заключается в беспрепятственности, когда переключиться на карьеру в технике. Следовательно, независимо от вашей специализации в колледже, вы можете стать отличным специалистом по данным, имея правильный арсенал, курсы и наставников. Независимо от того, являетесь ли вы выпускником факультета информатики или философии, наука о данных находится в пределах вашей досягаемости.

Однако есть кое-что, что вы должны знать. Хотя этот карьерный путь открыт для всех, у кого есть интерес и стремление, ваш курс обучения будет определять легкость и скорость вашего обучения. Например, выпускник факультета информатики или математики с большей вероятностью усвоит концепции науки о данных быстрее, чем человек из несвязанной области.

Миф № 6: Специалисты по данным пишут только код

Любой опытный специалист по данным скажет вам, что это представление совершенно неверно. Хотя большинство специалистов по данным пишут некоторый код по пути, в зависимости от характера работы, кодирование — это только вершина айсберга в науке о данных.

Написание кода — это только часть работы. Но код используется для создания программ, а алгоритмы, которые специалисты по данным используют для прогнозного моделирования, анализа или прототипов. Кодирование только облегчает рабочий процесс, поэтому называть его основной работой — это вводящий в заблуждение миф о данных.

Power BI от Майкрософт — это лучший инструмент для обработки данных и аналитики с мощными функциями и аналитическими возможностями. Однако, вопреки распространенному мнению, обучение использованию Power BI — это только часть того, что вам нужно для достижения успеха в науке о данных; он включает в себя гораздо больше, чем этот единственный инструмент.

Например, хотя написание кода не является основным направлением науки о данных, вам необходимо изучить несколько языков программирования, обычно Python и R. Вам также потребуются знания таких пакетов, как Excel, и тесная работа с базами данных, извлечение и сопоставление данных из них. Не стесняйтесь получить курсы, которые помогут вам освоить Power BI, но помни; это не конец пути.

Миф № 8: Наука о данных нужна только крупным компаниям

Далее у нас есть еще одно опасное и неверное утверждение, которому, к сожалению, верит большинство людей. При изучении науки о данных складывается общее впечатление, что устроиться на работу можно только в крупные фирмы любой отрасли. Другими словами, отказ от работы в таких компаниях, как Amazon или Meta, приравнивается к недоступности работы для любого специалиста по данным.

Однако у квалифицированных специалистов по данным есть много возможностей трудоустройства, особенно сегодня. Любому бизнесу, который работает непосредственно с данными потребителей, будь то стартап или многомиллионная компания, для максимальной производительности требуется специалист по данным.

Тем не менее, сотрите пыль со своего резюме и посмотрите, чего ваши навыки в области науки о данных могут дать компаниям вокруг вас.

Миф №9: Чем больше данных, тем точнее результаты и прогнозы

Хотя это утверждение обычно справедливо, оно все же полуправда. Большие наборы данных уменьшают ваши пределы погрешности по сравнению с меньшими, но точность зависит не только от размера данных.

Во-первых, качество ваших данных имеет значение. Большие наборы данных помогают только в том случае, если собранные данные подходят для решения проблемы. Кроме того, с инструментами ИИ более высокие количества выгодны до определенного уровня. После этого больше данных вредно.

Миф № 10: невозможно самостоятельно изучить науку о данных

Это один из самых больших мифов о науке о данных. Подобно другим техническим направлениям, самообучающаяся наука о данных вполне возможна, особенно с учетом множества ресурсов, доступных нам в настоящее время. Такие платформы, как Coursera, Udemy, LinkedIn Learning и другие находчивые учебные сайты иметь курсы (бесплатные и платные), которые могут ускорить ваш рост в науке о данных.

Конечно, неважно, на каком уровне вы сейчас находитесь: новичок, средний или профессиональный; для вас есть курс или сертификация. Таким образом, хотя наука о данных может быть немного сложной, это не делает самообучение науке о данных надуманной или невозможной.

В науке о данных есть нечто большее, чем кажется на первый взгляд

Несмотря на интерес к этой области, упомянутые выше мифы о науке о данных и многое другое заставляют некоторых технических энтузиастов избегать этой роли. Теперь у вас есть верная информация, так чего же вы ждете? Изучите многочисленные подробные курсы на платформах электронного обучения и начните свое путешествие в науку о данных уже сегодня.