10 yleistä datatieteen myyttiä, jotka sinun pitäisi oppia nyt

Huolimatta viimeaikaisesta datatieteen ympärillä olevasta vilinästä, ihmiset eivät edelleenkään uskalla tätä alaa. Monille tekniikan asiantuntijoille datatiede on monimutkaista, epäselvää ja sisältää liian monia tuntemattomia muihin tekniikan ammatteihin verrattuna. Samaan aikaan ne harvat, jotka uskaltavat alalle, kuulevat jatkuvasti useita lannistavia datatieteen myyttejä ja käsityksiä.

Tiesitkö kuitenkin, että useimmat näistä tarinoista ovat yleisiä väärinkäsityksiä? Se ei ole helpoin tie tekniikassa, mutta datatiede ei ole niin pelottavaa kuin ihmiset yleensä luulevat. Joten tässä artikkelissa kumotaan 10 suosituinta datatieteen myyttiä.

Myytti 1: Tietotiede on tarkoitettu vain matematiikan neroille

Vaikka datatieteellä on matemaattisia elementtejä, mikään sääntö ei sano, että sinun on oltava matematiikan guru. Standarditilastojen ja todennäköisyyksien lisäksi tämä kenttä sisältää lukuisia muita, ei pelkästään matemaattisia näkökohtia.

Sinun ei tarvitse opetella uudelleen abstrakteja teorioita ja kaavoja syvällisesti matematiikan aloilla. Tämä ei kuitenkaan täysin sulje pois matematiikan tarvetta datatieteessä.

Kuten useimmat analyyttiset urapolut, datatiede vaatii perustiedot tietyiltä matematiikan alueilta. Näitä alueita ovat tilastot (kuten edellä mainittiin), algebra ja laskeminen. Vaikka matematiikka ei olekaan datatieteen pääpaino, sinun kannattaa harkita tätä urapolkua uudelleen, jos haluat mieluummin välttää numeroita kokonaan.

Myytti 2: Kukaan ei tarvitse datatieteilijöitä

Toisin kuin vakiintuneemmat tekniikan ammatit, kuten ohjelmistokehitys ja UI/UX-suunnittelu, datatiede on yhä suositumpi. Tietotieteilijöiden tarve on kuitenkin jatkuvassa nousussa.

Esimerkiksi, Yhdysvaltain työtilastotoimisto arvioi datatieteilijöiden kysynnän kasvavan 36 prosenttia vuosina 2021–2031. Tämä arvio ei ole yllättävää, sillä useat teollisuudenalat, mukaan lukien julkishallinto, rahoitus ja terveydenhuolto, ovat alkaneet nähdä datatieteilijöiden tarpeellisuuden lisääntyvien tietomäärien vuoksi.

Suuri data vaikeuttaa tarkkojen tietojen julkaisemista monille yrityksille ja organisaatioille ilman datatieteilijöitä. Joten vaikka taitosi eivät ehkä ole yhtä suosittuja kuin muut tekniikan alat, se ei ole vähemmän tarpeellista.

Myytti 3: AI vähentää tietotieteen kysyntää

Nykyään tekoälyllä näyttää olevan ratkaisu jokaiseen tarpeeseen. Kuulemme tekoälyn käytöstä lääketieteessä, armeijassa, itseohjautuvissa autoissa, ohjelmoinnissa, esseiden kirjoittamisessa ja jopa kotitehtävissä. Jokainen ammattilainen on nyt huolissaan robotista, joka joskus työskentelee heidän sijastaan.

Mutta pitääkö tämä pelko paikkansa datatieteessä? Ei, se on yksi monista datatieteen myyteistä. Tekoäly voi vähentää joidenkin perustehtävien kysyntää, mutta se vaatii silti datatieteilijiltä päätöksenteko- ja kriittisen ajattelun taitoja.

Sen sijaan, että tekoäly korvaa datatieteen, se on huomattavasti hyödyllistä, koska se antaa heille mahdollisuuden tuottaa tietoa, kerätä ja käsitellä paljon suurempia tietoja. Lisäksi useimmat tekoäly- ja koneoppimisalgoritmit ovat riippuvaisia ​​tiedoista, mikä luo tarpeen datatieteilijöille.

Myytti 4: Tietotiede kattaa yksin ennustavan mallinnuksen

Datatieteeseen voisi kuulua sellaisten mallien rakentaminen, jotka ennustavat tulevaisuutta menneiden tapahtumien perusteella, mutta pyöriikö se pelkästään ennustavan mallintamisen ympärillä? Ainakaan!

Ennakoivan datan koulutus näyttää datatieteen hienolta, hauskalta osalta. Silti kulissien takana tehtävät työt, kuten siivous ja tietojen muuntaminen, ovat yhtä tärkeitä, elleivät tärkeämpiä.

Suurten tietojoukkojen keräämisen jälkeen datatieteilijän on suodatettava tarvittavat tiedot kokoelmasta tietojen laadun säilyttämiseksi. Ennakoivaa mallintamista ei ole, mutta se on tehtävä, ei-neuvoteltava osa tätä alaa.

Myytti 5: Jokainen datatieteilijä on tietojenkäsittelytieteen tutkinnon suorittanut

Tässä on yksi suosituimmista datatieteen myyteistä. Onneksi teknologiateollisuuden kauneus on saumattomuus, kun vaihtamassa tekniikan ammattiin. Tästä syystä opiskelustasi riippumatta sinusta voi tulla erinomainen datatieteilijä, jos sinulla on oikea arsenaali, kurssit ja mentorit. Olitpa tietojenkäsittelytieteen tai filosofian tutkinnon suorittanut, datatiede on käsissäsi.

On kuitenkin jotain, joka sinun pitäisi tietää. Vaikka tämä urapolku on avoin kaikille kiinnostuneille ja intohimoisille, opintosi määrää oppimisesi helppouden ja nopeuden. Esimerkiksi tietojenkäsittelytieteen tai matematiikan tutkinnon suorittanut ymmärtää datatieteen käsitteet todennäköisemmin kuin joku muulta alalta.

Myytti 6: Tietotieteilijät kirjoittavat vain koodia

Jokainen kokenut datatieteilijä kertoisi sinulle, että tämä käsitys on täysin väärä. Vaikka useimmat datatieteilijät kirjoittavat jonkin verran koodia työn luonteesta riippuen, koodaus on datatieteessä vain jäävuoren huippu.

Koodin kirjoittaminen tekee vain osan työstä. Mutta koodia käytetään ohjelmien rakentamiseen ja algoritmeja, joita datatieteilijät käyttävät ennustemallinnuksessa, -analyysissä tai prototyypeissä. Koodaus vain helpottaa työprosessia, joten sen kutsuminen päätyöksi on harhaanjohtava datatieteen myytti.

Microsoftin Power BI on tähtitietotieteen ja -analytiikkatyökalu, jossa on tehokkaita ominaisuuksia ja analyyttisiä ominaisuuksia. Toisin kuin yleinen mielipide, Power BI: n käytön oppiminen on kuitenkin vain osa sitä, mitä tarvitset menestyäksesi datatieteessä. se sisältää paljon enemmän kuin tämä yksittäinen työkalu.

Esimerkiksi vaikka koodin kirjoittaminen ei ole datatieteen keskeinen painopiste, sinun on opittava muutama ohjelmointikieli, yleensä Python ja R. Tarvitset myös Excelin kaltaisten pakettien tuntemusta ja työskentelet tiiviissä tietokantojen kanssa, poimimalla ja kokoamalla niistä tietoja. Ota rohkeasti kursseja, jotka auttavat hallitsemaan Power BI: n, mutta muista; se ei ole tien loppu.

Myytti 8: Tietotiede on välttämätön vain suurille yrityksille

Seuraavaksi meillä on toinen vaarallinen ja väärä väite, jonka valitettavasti useimmat ihmiset uskovat. Datatiedettä opiskellessa yleisvaikutelma on, että työllistyy vain minkä tahansa toimialan suurilta yrityksiltä. Toisin sanoen Amazonin tai Metan kaltaisten yritysten palkkaamatta jättäminen merkitsee kenen tahansa datatieteilijän työkyvyttömyyttä.

Pätevillä datatieteilijöillä on kuitenkin monia työmahdollisuuksia, etenkin nykyään. Jokainen yritys, joka työskentelee suoraan kuluttajatietojen kanssa, olipa kyseessä startup tai usean miljoonan dollarin yritys, vaatii datatieteilijän maksimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi.

Voit kuitenkin pölytellä ansioluettelosi ja katsoa, ​​mitä datatieteen taitosi voivat saavuttaa ympärilläsi olevissa yrityksissä.

Myytti 9: Suuremmat tiedot merkitsevät tarkempia tuloksia ja ennusteita

Vaikka tämä väite on yleensä pätevä, se on silti puolitotuus. Suuret tietojoukot pienentävät virhemarginaaleja pienempiin verrattuna, mutta tarkkuus ei riipu pelkästään tietojen koosta.

Ensinnäkin tietojesi laadulla on väliä. Suuret tietojoukot auttavat vain, jos kerätyt tiedot sopivat ongelman ratkaisemiseen. Lisäksi tekoälytyökaluilla suuremmista määristä on hyötyä tietylle tasolle asti. Sen jälkeen enemmän dataa on haitallista.

Myytti 10: Tietotieteen itseopiskelu on mahdotonta

Tämä on yksi suurimmista datatieteen myyteistä. Muiden teknisten polkujen tapaan itseoppiva datatiede on hyvin mahdollista, etenkin kun meillä on tällä hetkellä käytettävissämme runsaasti resursseja. Alustat, kuten Coursera, Udemy, LinkedIn Learning ja muut kekseliäitä opetussivustoja on kursseja (ilmaisia ​​ja maksullisia), jotka voivat nopeuttaa datatieteen kasvuasi.

Tietenkin sillä ei ole väliä, millä tasolla olet tällä hetkellä, aloittelija, keskitason vai ammattilainen; siellä on sinulle kurssi tai todistus. Vaikka datatiede saattaakin olla hieman monimutkaista, se ei tee itseoppimisesta datatieteestä kaukaa haettua tai mahdotonta.

Datatieteessä on muutakin kuin silmiin mahtuu

Huolimatta kiinnostuksesta tätä alaa kohtaan, yllä olevat datatieteen myytit saavat useat tekniikan harrastajat välttämään roolia. Nyt sinulla on oikeat tiedot, joten mitä odotat? Tutustu lukuisiin yksityiskohtaisiin e-oppimisalustojen kursseihin ja aloita datatieteen matkasi jo tänään.