10 bežných mýtov o vede o údajoch, ktoré by ste sa teraz mali naučiť

Napriek nedávnemu rozruchu okolo dátovej vedy sa ľudia tejto oblasti stále vyhýbajú. Pre mnohých technikov je veda o údajoch zložitá, nejasná a zahŕňa príliš veľa neznámych v porovnaní s inými technickými kariérami. Medzitým tých pár, ktorí sa púšťajú do tejto oblasti, neustále počúvajú niekoľko odrádzajúcich mýtov a predstáv o dátovej vede.

Vedeli ste však, že väčšina z týchto rozprávok sú všeobecné mylné predstavy? Nie je to najjednoduchšia cesta v technike, ale veda o údajoch nie je taká desivá, ako ľudia zvyknú predpokladať. V tomto článku teda odhalíme 10 najpopulárnejších mýtov o vede o údajoch.

Mýtus č. 1: Dátová veda je len pre matematických géniov

Hoci dátová veda má svoje matematické prvky, žiadne pravidlo nehovorí, že musíte byť guru v matematike. Okrem štandardnej štatistiky a pravdepodobnosti obsahuje táto oblasť množstvo ďalších, nie striktne matematických aspektov.

V oblastiach zahŕňajúcich matematiku sa nebudete musieť do veľkej hĺbky učiť abstraktné teórie a vzorce. To však úplne nevylučuje potrebu matematiky vo vede o údajoch.

Ako väčšina analytických kariérnych dráh, aj veda o údajoch vyžaduje základné znalosti z určitých oblastí matematiky. Tieto oblasti zahŕňajú štatistiku (ako je uvedené vyššie), algebru a kalkul. Aj keď matematika nie je hlavným dôrazom vedy o údajoch, možno budete chcieť prehodnotiť túto kariérnu cestu, ak by ste sa radšej číslam úplne vyhýbali.

Mýtus č. 2: Nikto nepotrebuje dátových vedcov

Na rozdiel od zavedenejších technických profesií, ako je vývoj softvéru a dizajn UI / UX, veda o údajoch stále získava na popularite. Potreba dátových vedcov však neustále stúpa.

Napríklad, US Bureau of Labor Statistics odhaduje 36% nárast dopytu po dátových vedcoch medzi rokmi 2021 a 2031. Tento odhad nie je prekvapujúci, pretože mnohé odvetvia, vrátane štátnej služby, financií a zdravotníctva, začali vnímať potrebu dátových vedcov kvôli rastúcemu množstvu údajov.

Veľké údaje predstavujú ťažkosti pri uvoľňovaní presných informácií pre mnohé firmy a organizácie bez vedcov údajov. Takže, aj keď vaša súprava zručností nemusí byť taká populárna ako iné technické oblasti, nie je menej potrebná.

Mýtus č. 3: AI zníži dopyt po dátovej vede

Dnes sa zdá, že AI má riešenie pre každú potrebu. Počuli sme, že AI sa používa v medicíne, armáde, autonómnych autách, programovaní, písaní esejí a dokonca aj pri domácich úlohách. Každý profesionál sa teraz obáva, že raz bude namiesto neho pracovať robot.

Platí však tento strach pre dátovú vedu? Nie, je to jeden z mnohých mýtov o vede o údajoch. Umelá inteligencia môže znížiť dopyt po niektorých základných zamestnaniach, ale stále si vyžaduje rozhodovanie a schopnosti kritického myslenia vedcov údajov.

Umelá inteligencia namiesto toho, aby nahradila vedu o údajoch, je výrazne užitočná, pretože im umožňuje generovať informácie, zhromažďovať a spracovávať oveľa väčšie údaje. Navyše väčšina algoritmov AI a strojového učenia závisí od údajov, čo vytvára potrebu pre vedcov údajov.

Mýtus č. 4: Dátová veda zahŕňa samotné prediktívne modelovanie

Dátová veda by mohla zahŕňať vytváranie modelov, ktoré predpovedajú budúcnosť na základe minulých udalostí, ale točí sa len okolo prediktívneho modelovania? Rozhodne nie!

Tréningové údaje na prediktívne účely vyzerajú ako fantastická a zábavná časť vedy o údajoch. Napriek tomu sú zákulisné práce, ako je čistenie a transformácia údajov, rovnako, ak nie dôležitejšie.

Po zhromaždení veľkých súborov údajov musí dátový vedec filtrovať potrebné údaje zo zbierky, aby zachoval kvalitu údajov. Neexistuje žiadne prediktívne modelovanie, ale je to úloha, o ktorej sa nedá vyjednávať.

Mýtus č. 5: Každý dátový vedec je absolventom informatiky

Tu je jeden z najpopulárnejších mýtov v oblasti dátovej vedy. Našťastie, krása technologického priemyslu spočíva v bezproblémovosti prechod na kariéru v technike. Bez ohľadu na váš vysokoškolský odbor sa teda môžete stať vynikajúcim dátovým vedcom so správnym arzenálom, kurzami a mentormi. Či už ste absolventom informatiky alebo filozofie, vedu o údajoch máte na dosah.

Je tu však niečo, čo by ste mali vedieť. Hoci je táto kariérna cesta otvorená pre každého, kto má záujem a chuť, váš študijný program určí jednoduchosť a rýchlosť vášho učenia. Napríklad absolvent informatiky alebo matematiky s väčšou pravdepodobnosťou pochopí koncepty dátovej vedy rýchlejšie ako niekto z nesúvisiacej oblasti.

Mýtus č. 6: Dátoví vedci píšu iba kód

Každý skúsený dátový vedec by vám povedal, že táto predstava je úplne mylná. Hoci väčšina vedcov v oblasti údajov píše nejaký kód v závislosti od povahy práce, kódovanie je len špičkou ľadovca v oblasti vedy o údajoch.

Písaním kódu sa vykoná len časť práce. Kód sa však používa na vytváranie programov a algoritmov, ktoré vedci používajú pri predikčnom modelovaní, analýze alebo prototypoch. Kódovanie iba uľahčuje pracovný proces, takže nazývať ho hlavnou prácou je zavádzajúci mýtus o vede o údajoch.

Power BI od Microsoftu je hviezdny nástroj pre vedu a analýzu údajov s výkonnými funkciami a analytickými schopnosťami. Avšak na rozdiel od všeobecného názoru, naučiť sa používať Power BI je len časťou toho, čo potrebujete, aby ste uspeli vo vede o údajoch; zahŕňa oveľa viac ako tento jedinečný nástroj.

Napríklad, hoci písanie kódu nie je ústredným zameraním vedy o údajoch, musíte sa naučiť niekoľko programovacích jazykov, zvyčajne Python a R. Budete tiež potrebovať znalosť balíkov ako Excel a úzku spoluprácu s databázami, extrahovanie a triedenie údajov z nich. Neváhajte získať kurzy, ktoré vám pomôžu zvládnuť Power BI, ale pamätajte; nie je to koniec cesty.

Mýtus č. 8: Dátová veda je potrebná len pre veľké spoločnosti

Ďalej tu máme ďalšie nebezpečné a nepravdivé tvrdenie, ktorému, žiaľ, väčšina ľudí verí. Pri štúdiu vedy o údajoch panuje všeobecný dojem, že zamestnanie môžete získať iba od veľkých firiem v akomkoľvek odvetví. Inými slovami, neschopnosť zamestnať sa spoločnosťami ako Amazon alebo Meta znamená nedostupnosť práce pre akéhokoľvek dátového vedca.

Kvalifikovaní dátoví vedci však majú najmä dnes veľa pracovných príležitostí. Akýkoľvek podnik, ktorý pracuje priamo so spotrebiteľskými údajmi, či už ide o startup alebo spoločnosť za niekoľko miliónov dolárov, vyžaduje pre maximálny výkon dátového vedca.

To znamená, že oprášte svoj životopis a pozrite sa, čo môžu vaše zručnosti v oblasti dátovej vedy dosiahnuť pre spoločnosti okolo vás.

Mýtus č. 9: Väčšie údaje znamenajú presnejšie výsledky a predpovede

Hoci toto tvrdenie zvyčajne platí, stále je to polopravda. Veľké množiny údajov znižujú vaše chybové rozpätia v porovnaní s menšími, ale presnosť nezávisí len od veľkosti údajov.

Po prvé, na kvalite vašich údajov záleží. Veľké súbory údajov pomáhajú iba vtedy, ak sú zozbierané údaje vhodné na vyriešenie problému. Navyše s nástrojmi AI sú vyššie množstvá prospešné až do určitej úrovne. Potom je viac údajov na škodu.

Mýtus č. 10: Nie je možné samostatne sa učiť vedu o údajoch

Toto je jeden z najväčších mýtov o vede o údajoch. Podobne ako pri iných technológiách je samovzdelávacia veda o údajoch veľmi možná, najmä s množstvom zdrojov, ktoré máme v súčasnosti k dispozícii. Platformy ako Coursera, Udemy, LinkedIn Learning a ďalšie vynaliezavé výukové webové stránky mať kurzy (bezplatné a platené), ktoré môžu urýchliť váš rast vedy o údajoch.

Samozrejme, nezáleží na tom, na akej úrovni momentálne ste, či nováčik, stredne pokročilý alebo profík; je tu pre vás kurz alebo certifikácia. Takže zatiaľ čo veda o údajoch môže byť trochu zložitá, neznamená to, že samoučenie sa vedy o údajoch je pritiahnuté za vlasy alebo nemožné.

Data Science je viac, než sa na prvý pohľad zdá

Napriek záujmu o túto oblasť, vyššie uvedené a ďalšie mýty o vede o údajoch spôsobujú, že niekoľko technologických nadšencov sa tejto úlohe vyhýba. Teraz máte správne informácie, tak na čo čakáte? Preskúmajte početné podrobné kurzy o e-learningových platformách a začnite svoju cestu vedy o údajoch ešte dnes.