10 pogostih mitov o podatkovni znanosti, ki bi se jih morali zdaj znebiti

Kljub nedavnemu hrupu okoli podatkovne znanosti se ljudje še vedno izogibajo temu področju. Za mnoge tehničarje je podatkovna znanost zapletena, nejasna in vključuje preveč neznank v primerjavi z drugimi tehnološkimi poklici. Medtem pa redki, ki se podajo na to področje, nenehno poslušajo številne odvračajoče mite in predstave o podatkovni znanosti.

Vendar, ali ste vedeli, da je večina teh zgodb splošnih napačnih predstav? To ni najlažja pot v tehnologiji, vendar podatkovna znanost ni tako grozljiva, kot ljudje domnevajo. Zato bomo v tem članku razkrili 10 najbolj priljubljenih mitov o podatkih.

Mit št. 1: Podatkovna znanost je samo za matematične genije

Čeprav ima podatkovna znanost svoje matematične elemente, nobeno pravilo ne pravi, da morate biti guru matematike. Poleg standardne statistike in verjetnosti to področje vključuje številne druge, ne strogo matematične vidike.

Ne bo vam treba ponovno poglobljeno učiti abstraktnih teorij in formul na področjih, ki vključujejo matematiko. Kljub temu to v celoti ne izključuje potrebe po matematiki v podatkovni znanosti.

Tako kot večina analitičnih kariernih poti tudi podatkovna znanost zahteva osnovno znanje določenih področij matematike. Ta področja vključujejo statistiko (kot je omenjeno zgoraj), algebro in račun. Čeprav matematika ni glavni poudarek znanosti o podatkih, boste morda želeli ponovno razmisliti o tej karierni poti, če bi se raje popolnoma izognili številkam.

Mit št. 2: Nihče ne potrebuje podatkovnih znanstvenikov

Za razliko od bolj uveljavljenih tehnoloških poklicev, kot sta razvoj programske opreme in oblikovanje UI/UX, podatkovna znanost še vedno pridobiva na priljubljenosti. Vendar pa potreba po podatkovnih znanstvenikih še naprej vztrajno narašča.

Na primer, Ameriški urad za statistiko dela ocenjuje, da se bo povpraševanje po podatkovnih znanstvenikih med letoma 2021 in 2031 povečalo za 36 %. Ta ocena ni presenetljiva, saj so številne panoge, vključno z javno upravo, financami in zdravstvom, začele spoznavati potrebo po podatkovnih znanstvenikih zaradi vse večjih količin podatkov.

Veliki podatki predstavljajo težave pri objavljanju natančnih informacij za mnoga podjetja in organizacije brez podatkovnih znanstvenikov. Torej, čeprav vaše spretnosti morda niso tako priljubljene kot druga tehnološka področja, niso manj potrebne.

Mit št. 3: AI bo zmanjšal povpraševanje po podatkovni znanosti

Danes se zdi, da ima AI rešitev za vse potrebe. Slišimo, da se umetna inteligenca uporablja v medicini, vojski, samovozečih avtomobilih, programiranju, pisanju esejev in celo domačih nalogah. Zdaj vsakega strokovnjaka skrbi, da bo robot nekega dne delal namesto njega.

Toda ali ta strah drži za podatkovno znanost? Ne, to je eden od mnogih mitov podatkovne znanosti. Umetna inteligenca lahko zmanjša povpraševanje po nekaterih temeljnih delovnih mestih, vendar še vedno zahteva sposobnost odločanja in kritičnega razmišljanja podatkovnih znanstvenikov.

Namesto da nadomesti znanost o podatkih, je umetna inteligenca v veliko pomoč, saj jim omogoča ustvarjanje informacij, zbiranje in obdelavo veliko večjih podatkov. Poleg tega je večina algoritmov umetne inteligence in strojnega učenja odvisnih od podatkov, kar ustvarja potrebo po podatkovnih znanstvenikih.

Mit št. 4: Znanost o podatkih zajema samo napovedno modeliranje

Podatkovna znanost bi lahko vključevala gradnjo modelov, ki napovedujejo prihodnost na podlagi preteklih dogodkov, vendar se vrti samo okoli napovednega modeliranja? Zagotovo ne!

Usposabljanje podatkov za predvidevanje je videti kot modni, zabavni del podatkovne znanosti. Kljub temu so opravila v zakulisju, kot sta čiščenje in preoblikovanje podatkov, enako, če ne bolj pomembna.

Po zbiranju velikih nizov podatkov mora podatkovni znanstvenik filtrirati potrebne podatke iz zbirke, da ohrani kakovost podatkov. Napovednega modeliranja ni, je pa del tega področja, o katerem se ni mogoče pogajati.

Mit št. 5: Vsak podatkovni znanstvenik je diplomant računalništva

Tukaj je eden najbolj priljubljenih mitov podatkovne znanosti. Na srečo je lepota tehnološke industrije brezhibnost, ko prehod na kariero v tehniki. Ne glede na vašo fakulteto lahko torej postanete odličen podatkovni znanstvenik s pravim arzenalom, tečaji in mentorji. Ne glede na to, ali ste diplomant računalništva ali filozofije, vam je podatkovna znanost na dosegu roke.

Vendar pa morate nekaj vedeti. Čeprav je ta poklicna pot odprta za vsakogar, ki ima zanimanje in željo, bo vaš študij določil enostavnost in hitrost vašega učenja. Na primer, diplomant računalništva ali matematike bo bolj verjetno razumel koncepte znanosti o podatkih hitreje kot nekdo iz nepovezanega področja.

Mit št. 6: Podatkovni znanstveniki pišejo samo kodo

Vsak izkušen podatkovni znanstvenik bi vam rekel, da je ta ideja popolnoma napačna. Čeprav večina podatkovnih znanstvenikov ob tem napiše nekaj kode, je kodiranje le vrh ledene gore v podatkovni znanosti, odvisno od narave dela.

Pisanje kode opravi le del dela. Toda koda se uporablja za izdelavo programov in algoritmov podatkov, ki jih znanstveniki uporabljajo pri modeliranju napovedi, analizi ali prototipih. Kodiranje samo olajša delovni proces, zato je poimenovanje glavnega dela zavajajoč mit podatkovne znanosti.

Microsoftov Power BI je zvezdniško orodje za podatkovno znanost in analitiko z zmogljivimi funkcijami in analitičnimi sposobnostmi. Vendar pa je v nasprotju s splošnim mnenjem učenje uporabe Power BI le del tega, kar potrebujete za uspeh v podatkovni znanosti; vključuje veliko več kot to edinstveno orodje.

Na primer, čeprav pisanje kode ni osrednji poudarek podatkovne znanosti, se morate naučiti nekaj programskih jezikov, običajno Python in R. Potrebovali boste tudi poznavanje paketov, kot je Excel, in tesno sodelovanje z bazami podatkov ter pridobivanje in zbiranje podatkov iz njih. Lahko dobite tečaji, ki vam bodo pomagali obvladati Power BI, vendar ne pozabite; še ni konec poti.

Mit št. 8: Podatkovna znanost je potrebna samo za velika podjetja

Nato imamo še eno nevarno in neresnično trditev, ki ji na žalost verjame večina ljudi. Ko študirate podatkovno znanost, je splošen vtis, da lahko dobite zaposlitev samo pri večjih podjetjih v kateri koli panogi. Z drugimi besedami, če vas podjetja, kot sta Amazon ali Meta, ne najamejo, pomeni nedosegljivost za delo za katerega koli podatkovnega znanstvenika.

Vendar imajo kvalificirani podatkovni znanstveniki veliko priložnosti za zaposlitev, zlasti danes. Vsako podjetje, ki dela neposredno s podatki potrošnikov, ne glede na to, ali gre za novoustanovljeno podjetje ali večmilijonsko podjetje, potrebuje podatkovnega znanstvenika za največjo učinkovitost.

Kljub temu pobrišite prah iz svojega življenjepisa in poglejte, kaj lahko vaše veščine podatkovne znanosti dosežejo za podjetja okoli vas.

Mit št. 9: Večji podatki pomenijo natančnejše rezultate in napovedi

Čeprav je ta izjava običajno veljavna, je še vedno polresnica. Veliki nabori podatkov zmanjšajo vaše meje napak v primerjavi z manjšimi, vendar natančnost ni odvisna samo od velikosti podatkov.

Prvič, kakovost vaših podatkov je pomembna. Veliki nabori podatkov pomagajo le, če so zbrani podatki primerni za rešitev težave. Poleg tega so z orodji AI večje količine koristne do določene ravni. Po tem je več podatkov škodljivo.

Mit št. 10: Podatkovne znanosti se je nemogoče naučiti

To je eden največjih mitov o podatkovni znanosti. Podobno kot pri drugih tehnoloških poteh je znanost o podatkih s samoučenjem zelo mogoča, zlasti z bogastvom virov, ki so nam trenutno na voljo. Platforme, kot so Coursera, Udemy, LinkedIn Learning in druge iznajdljiva spletna mesta z vadnicami imate tečaje (brezplačne in plačljive), ki lahko pospešijo vašo podatkovno znanost.

Seveda ni pomembno, na kateri stopnji ste trenutno, začetnik, srednji ali profesionalec; obstaja tečaj ali potrdilo za vas. Torej, čeprav je podatkovna znanost morda nekoliko zapletena, to ne pomeni, da je samoučenje podatkovne znanosti namišljeno ali nemogoče.

Podatkovna znanost je več kot se zdi na prvi pogled

Kljub zanimanju za to področje se številni tehnološki navdušenci izogibajo tej vlogi zaradi zgornjih in drugih mitov o podatkovni znanosti. Zdaj imate pravilne podatke, kaj torej še čakate? Raziščite številne podrobne tečaje na platformah za e-učenje in začnite svoje potovanje v znanosti o podatkih že danes.