10 често срещани мита за науката за данни, които трябва да разпознаете сега

Въпреки неотдавнашния шум около науката за данни, хората все още странят от тази област. За много техници науката за данни е сложна, неясна и включва твърде много неизвестни в сравнение с други кариери в областта на технологиите. Междувременно малцината, които се осмеляват да навлязат в тази област, постоянно чуват няколко обезкуражаващи митове и представи за науката за данни.

Знаете ли обаче, че повечето от тези приказки са общи погрешни схващания? Това не е най-лесният път в технологиите, но науката за данните не е толкова ужасяваща, колкото хората са склонни да предполагат. Така че в тази статия ще развенчаем 10 от най-популярните митове в науката за данните.

Мит №1: Науката за данни е само за математически гении

Въпреки че науката за данните има своите математически елементи, никое правило не казва, че трябва да сте гуру по математика. Освен стандартната статистика и вероятност, това поле включва множество други, не строго математически аспекти.

Няма да е необходимо да учите отново абстрактни теории и формули в голяма дълбочина в области, включващи математика. Въпреки това, това не изключва напълно необходимостта от математика в науката за данни.

Подобно на повечето аналитични кариери, науката за данни изисква основни познания в определени области на математиката. Тези области включват статистика (както е споменато по-горе), алгебра и смятане. По този начин, въпреки че математиката не е основният акцент в науката за данните, може да искате да преразгледате тази кариера, ако предпочитате да избягвате напълно числата.

Мит №2: Никой не се нуждае от специалисти по данни

За разлика от по-утвърдените технологични професии като разработка на софтуер и UI/UX дизайн, науката за данни все още набира популярност. И все пак нуждата от учени за данни продължава да расте стабилно.

Например, на Бюрото по трудова статистика на САЩ изчислява ръст от 36% в търсенето на учени за данни между 2021 г. и 2031 г. Тази оценка не е изненадваща, тъй като много индустрии, включително държавната служба, финансите и здравеопазването, започнаха да виждат необходимостта от учени за данни поради нарастващите количества данни.

Големите данни създават трудности при издаването на точна информация за много фирми и организации без специалисти по данни. Така че, въпреки че вашият набор от умения може да не е толкова популярен като други технологични области, той не е по-малко необходим.

Мит #3: AI ще намали търсенето на Data Science

Днес AI изглежда има решението за всяка нужда. Чуваме, че ИИ се използва в медицината, армията, самоуправляващите се коли, програмирането, писането на есета и дори домашните. Сега всеки професионалист се тревожи някой ден някой робот да работи вместо него.

Но дали този страх е верен за науката за данни? Не, това е един от многото митове за науката за данни. AI може да намали търсенето на някои основни работни места, но все още изисква умения за вземане на решения и критично мислене от учените по данни.

Вместо да замени науката за данни, AI е значително полезен, като им позволява да генерират информация, да събират и обработват много по-големи данни. Освен това повечето AI и алгоритми за машинно обучение зависят от данни, което създава необходимост от специалисти по данни.

Мит #4: Науката за данни обхваща само предсказуемото моделиране

Науката за данни може да включва изграждане на модели, които предсказват бъдещето въз основа на минали събития, но върти ли се само около предсказуемото моделиране? Със сигурност не!

Обучението на данни за прогнозни цели изглежда като фантастичната, забавна част от науката за данните. Въпреки това задълженията зад кулисите като почистване и трансформиране на данни са също толкова важни, ако не и по-важни.

След събирането на големи набори от данни специалистът по данни трябва да филтрира необходимите данни от колекцията, за да запази качеството на данните. Няма предсказуемо моделиране, но това е важна част от тази област, която не подлежи на обсъждане.

Мит №5: Всеки специалист по данни е завършил компютърни науки

Ето един от най-популярните митове за науката за данни. За щастие, красотата на технологичната индустрия е безпроблемността, когато преминаване към кариера в технологиите. Следователно, без значение от специалността ви в колежа, можете да станете отличен специалист по данни, ако имате правилния арсенал, курсове и ментори. Независимо дали сте завършили компютърни науки или философия, науката за данни е в ръцете ви.

Има обаче нещо, което трябва да знаете. Въпреки че тази кариера е отворена за всеки, който има интерес и стремеж, вашият курс на обучение ще определи лекотата и скоростта на вашето обучение. Например, завършил компютърни науки или математика е по-вероятно да схване концепциите за наука за данни по-бързо от някой от несвързана област.

Мит №6: Учените по данни пишат само код

Всеки опитен учен по данни би ви казал, че това схващане е напълно невярно. Въпреки че повечето специалисти по данни пишат някакъв код по пътя, в зависимост от естеството на работата, кодирането е само върхът на айсберга в науката за данни.

Писането на код свършва само част от работата. Но кодът се използва за изграждане на програмите и алгоритмите, използвани от учените за данни при прогнозно моделиране, анализ или прототипи. Кодирането само улеснява работния процес, така че наричането му основна работа е подвеждащ мит за науката за данни.

Power BI на Microsoft е звезден инструмент за наука и анализ на данни с мощни функции и аналитични способности. Въпреки това, противно на общоприетото мнение, да се научите да използвате Power BI е само част от това, от което се нуждаете, за да успеете в науката за данни; то включва много повече от този уникален инструмент.

Например, въпреки че писането на код не е централният фокус на науката за данните, трябва да научите няколко езика за програмиране, обикновено Python и R. Ще ви трябват и познания за пакети като Excel и тясна работа с бази данни, извличане и събиране на данни от тях. Чувствайте се свободни да получите курсове, които да ви помогнат да овладеете Power BI, но помнете; това не е краят на пътя.

Мит №8: Науката за данни е необходима само за големите компании

След това имаме още едно опасно и невярно твърдение, в което, за съжаление, повечето хора вярват. Когато изучавате наука за данни, общото впечатление е, че можете да получите работа само от големи фирми във всяка индустрия. С други думи, неуспехът да бъде нает от компании като Amazon или Meta се равнява на липса на работа за всеки учен по данни.

Квалифицираните учени по данни обаче имат много възможности за работа, особено днес. Всеки бизнес, който работи директно с потребителски данни, независимо дали е стартиращ или мултимилионна компания, изисква специалист по данни за максимална ефективност.

Въпреки това, избършете праха от автобиографията си и вижте какво могат да постигнат вашите умения за наука за данни за компаниите около вас.

Мит #9: По-големите данни се равняват на по-точни резултати и прогнози

Въпреки че това твърдение обикновено е валидно, то все още е полуистина. Големите набори от данни намаляват границите на грешка в сравнение с по-малките, но точността не зависи само от размера на данните.

Първо, качеството на вашите данни е от значение. Големите набори от данни помагат само ако събраните данни са подходящи за решаване на проблема. Освен това, с AI инструменти, по-големите количества са от полза до определено ниво. След това повече данни са вредни.

Мит #10: Невъзможно е да се научите самостоятелно Data Science

Това е един от най-големите митове за науката за данни. Подобно на други технологични пътища, самообучаващата се наука за данни е много възможна, особено с богатството от ресурси, с които разполагаме в момента. Платформи като Coursera, Udemy, LinkedIn Learning и други находчиви уебсайтове с уроци имате курсове (безплатни и платени), които могат да проследят бързо растежа ви в науката за данни.

Разбира се, няма значение на какво ниво сте в момента, начинаещ, средно напреднал или професионалист; има курс или сертификат за вас. Така че, докато науката за данни може да е малко сложна, това не прави самообучението науката за данни пресилено или невъзможно.

Науката за данни има повече от това, което се вижда на пръв поглед

Въпреки интереса в тази област, митовете за науката за данни по-горе и други карат няколко технологични ентусиасти да избягват ролята. Сега имате точната информация, така че какво чакате? Разгледайте многобройните подробни курсове на платформи за електронно обучение и започнете пътуването си в областта на науката за данни днес.