10 κοινοί μύθοι της επιστήμης δεδομένων που πρέπει να ξεμάθετε τώρα

Παρά το πρόσφατο buzz γύρω από την επιστήμη δεδομένων, οι άνθρωποι εξακολουθούν να αποφεύγουν αυτόν τον τομέα. Για πολλούς τεχνικούς, η επιστήμη των δεδομένων είναι περίπλοκη, ασαφής και περιλαμβάνει πάρα πολλά άγνωστα σε σύγκριση με άλλες τεχνολογικές σταδιοδρομίες. Εν τω μεταξύ, οι λίγοι που τολμούν στον τομέα ακούν συνεχώς αρκετούς αποθαρρυντικούς μύθους και έννοιες της επιστήμης δεδομένων.

Ωστόσο, ξέρατε ότι οι περισσότερες από αυτές τις ιστορίες είναι γενικές παρανοήσεις; Δεν είναι ο ευκολότερος δρόμος στην τεχνολογία, αλλά η επιστήμη των δεδομένων δεν είναι τόσο τρομακτική όσο οι άνθρωποι τείνουν να υποθέτουν. Έτσι, σε αυτό το άρθρο, θα καταρρίψουμε 10 από τους πιο δημοφιλείς μύθους της επιστήμης δεδομένων.

Μύθος #1: Η Επιστήμη των Δεδομένων είναι μόνο για ιδιοφυΐες μαθηματικών

Αν και η επιστήμη δεδομένων έχει τα μαθηματικά της στοιχεία, κανένας κανόνας δεν λέει ότι πρέπει να είστε γκουρού στα μαθηματικά. Εκτός από τις τυπικές στατιστικές και πιθανότητες, αυτό το πεδίο περιλαμβάνει πολλές άλλες, όχι αυστηρά μαθηματικές πτυχές.

Δεν θα χρειαστεί να ξαναμάθετε αφηρημένες θεωρίες και τύπους σε μεγάλο βάθος σε τομείς που περιλαμβάνουν μαθηματικά. Ωστόσο, αυτό δεν αποκλείει εντελώς την ανάγκη για μαθηματικά στην επιστήμη των δεδομένων.

Όπως τα περισσότερα αναλυτικά μονοπάτια σταδιοδρομίας, η επιστήμη δεδομένων απαιτεί βασικές γνώσεις ορισμένων τομέων των μαθηματικών. Αυτές οι περιοχές περιλαμβάνουν τη στατιστική (όπως αναφέρθηκε παραπάνω), την άλγεβρα και τον λογισμό. Έτσι, ενώ τα μαθηματικά δεν είναι η κύρια έμφαση της επιστήμης δεδομένων, ίσως θελήσετε να επανεξετάσετε αυτήν την επαγγελματική πορεία αν προτιμάτε να αποφύγετε εντελώς τους αριθμούς.

Μύθος #2: Κανείς δεν χρειάζεται επιστήμονες δεδομένων

Σε αντίθεση με τα πιο καθιερωμένα τεχνολογικά επαγγέλματα όπως η ανάπτυξη λογισμικού και ο σχεδιασμός UI/UX, η επιστήμη δεδομένων εξακολουθεί να κερδίζει δημοτικότητα. Ωστόσο, η ανάγκη για επιστήμονες δεδομένων συνεχίζει να βρίσκεται σε σταθερή άνοδο.

Για παράδειγμα, το Γραφείο Στατιστικών Εργασίας των ΗΠΑ εκτιμά αύξηση 36% στη ζήτηση για επιστήμονες δεδομένων μεταξύ 2021 και 2031. Αυτή η εκτίμηση δεν προκαλεί έκπληξη, καθώς πολλές βιομηχανίες, συμπεριλαμβανομένων των δημοσίων υπηρεσιών, των οικονομικών και της υγειονομικής περίθαλψης, έχουν αρχίσει να βλέπουν την αναγκαιότητα των επιστημόνων δεδομένων λόγω της αυξανόμενης ποσότητας δεδομένων.

Τα μεγάλα δεδομένα παρουσιάζουν δυσκολίες στην απελευθέρωση ακριβών πληροφοριών για πολλές εταιρείες και οργανισμούς χωρίς επιστήμονες δεδομένων. Έτσι, αν και το σύνολο των δεξιοτήτων σας μπορεί να μην είναι τόσο δημοφιλές όσο άλλα τεχνολογικά πεδία, δεν είναι λιγότερο απαραίτητο.

Μύθος #3: Η τεχνητή νοημοσύνη θα μειώσει τη ζήτηση για την επιστήμη δεδομένων

Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη φαίνεται να έχει τη λύση σε κάθε ανάγκη. Ακούμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται στην ιατρική, τον στρατό, τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, τον προγραμματισμό, τη συγγραφή δοκιμίων και ακόμη και την εργασία για το σπίτι. Κάθε επαγγελματίας ανησυχεί τώρα για ένα ρομπότ που θα δουλέψει κάποια μέρα στη θέση του.

Αλλά ισχύει αυτός ο φόβος για την επιστήμη των δεδομένων; Όχι, είναι ένας από τους πολλούς μύθους της επιστήμης δεδομένων. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει τη ζήτηση για ορισμένες θεμελιώδεις θέσεις εργασίας, αλλά εξακολουθεί να απαιτεί δεξιότητες λήψης αποφάσεων και κριτικής σκέψης από τους επιστήμονες δεδομένων.

Αντί να αντικαταστήσει την επιστήμη των δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη είναι σημαντικά χρήσιμη, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να παράγουν πληροφορίες, να συλλέγουν και να χειρίζονται πολύ μεγαλύτερα δεδομένα. Επιπλέον, οι περισσότεροι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης εξαρτώνται από δεδομένα, δημιουργώντας την ανάγκη για επιστήμονες δεδομένων.

Μύθος #4: Η Επιστήμη των Δεδομένων περιλαμβάνει μόνο την προγνωστική μοντελοποίηση

Η επιστήμη των δεδομένων θα μπορούσε να περιλαμβάνει την κατασκευή μοντέλων που προβλέπουν το μέλλον με βάση παρελθούσες εμφανίσεις, αλλά περιστρέφεται μόνο γύρω από την προγνωστική μοντελοποίηση; Σίγουρα όχι!

Η εκπαίδευση δεδομένων για προγνωστικούς σκοπούς μοιάζει με το φανταχτερό, διασκεδαστικό μέρος της επιστήμης δεδομένων. Ακόμα κι έτσι, οι δουλειές στα παρασκήνια όπως ο καθαρισμός και ο μετασχηματισμός δεδομένων είναι εξίσου, αν όχι πιο σημαντικές.

Μετά τη συλλογή μεγάλων συνόλων δεδομένων, ο επιστήμονας δεδομένων πρέπει να φιλτράρει τα απαραίτητα δεδομένα από τη συλλογή για να διατηρήσει την ποιότητα των δεδομένων. Δεν υπάρχει προγνωστική μοντελοποίηση, αλλά είναι ένα απαιτητικό, αδιαπραγμάτευτο μέρος αυτού του τομέα.

Μύθος #5: Κάθε Επιστήμονας Δεδομένων είναι Πτυχιούχος Επιστήμης Υπολογιστών

Εδώ είναι ένας από τους πιο δημοφιλείς μύθους της επιστήμης δεδομένων. Ευτυχώς, η ομορφιά της βιομηχανίας τεχνολογίας είναι η απρόσκοπτη όταν μετάβαση σε μια καριέρα στην τεχνολογία. Ως εκ τούτου, ανεξάρτητα από το πτυχίο του κολεγίου σας, μπορείτε να γίνετε ένας εξαιρετικός επιστήμονας δεδομένων με το σωστό οπλοστάσιο, μαθήματα και μέντορες. Είτε είστε πτυχιούχος επιστήμης υπολογιστών είτε απόφοιτος φιλοσοφίας, η επιστήμη δεδομένων είναι στη διάθεσή σας.

Ωστόσο, υπάρχει κάτι που πρέπει να γνωρίζετε. Παρόλο που αυτή η επαγγελματική πορεία είναι ανοιχτή σε οποιονδήποτε έχει ενδιαφέρον και ώθηση, η πορεία σπουδών σας θα καθορίσει την ευκολία και την ταχύτητα της εκμάθησής σας. Για παράδειγμα, ένας πτυχιούχος επιστήμης υπολογιστών ή μαθηματικών είναι πιο πιθανό να κατανοήσει τις έννοιες της επιστήμης δεδομένων γρηγορότερα από κάποιον από έναν άσχετο τομέα.

Μύθος #6: Οι επιστήμονες δεδομένων γράφουν μόνο κώδικα

Οποιοσδήποτε έμπειρος επιστήμονας δεδομένων θα σας έλεγε ότι αυτή η ιδέα είναι εντελώς λανθασμένη. Αν και οι περισσότεροι επιστήμονες δεδομένων γράφουν κάποιο κώδικα στην πορεία, ανάλογα με τη φύση της εργασίας, η κωδικοποίηση είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου στην επιστήμη των δεδομένων.

Η σύνταξη κώδικα κάνει μόνο μέρος της δουλειάς. Όμως, ο κώδικας χρησιμοποιείται για την κατασκευή των προγραμμάτων και οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούν οι επιστήμονες δεδομένων στη μοντελοποίηση πρόβλεψης, την ανάλυση ή τα πρωτότυπα. Η κωδικοποίηση διευκολύνει μόνο τη διαδικασία εργασίας, επομένως το να την αποκαλούμε ως κύρια εργασία είναι ένας παραπλανητικός μύθος της επιστήμης δεδομένων.

Power BI της Microsoft είναι ένα εργαλείο επιστήμης δεδομένων και ανάλυσης αστέρων με ισχυρά χαρακτηριστικά και αναλυτικές ικανότητες. Ωστόσο, σε αντίθεση με τη δημοφιλή άποψη, η εκμάθηση της χρήσης του Power BI είναι μόνο ένα μέρος αυτού που χρειάζεστε για να πετύχετε στην επιστήμη δεδομένων. περιλαμβάνει πολύ περισσότερα από αυτό το μοναδικό εργαλείο.

Για παράδειγμα, αν και η σύνταξη κώδικα δεν είναι το κεντρικό επίκεντρο της επιστήμης δεδομένων, πρέπει να μάθετε μερικές γλώσσες προγραμματισμού, συνήθως Python και R. Θα χρειαστείτε επίσης γνώση πακέτων όπως το Excel και θα συνεργαστείτε στενά με βάσεις δεδομένων, εξάγοντας και συλλέγοντας δεδομένα από αυτές. Μη διστάσετε να αποκτήσετε μαθήματα που θα σας βοηθήσουν να κατακτήσετε το Power BI, αλλά θυμίσου; δεν είναι το τέλος του δρόμου.

Μύθος #8: Η Επιστήμη των Δεδομένων είναι απαραίτητη μόνο για μεγάλες εταιρείες

Στη συνέχεια, έχουμε άλλη μια επικίνδυνη και αναληθή δήλωση που δυστυχώς πιστεύουν οι περισσότεροι. Όταν μελετάτε την επιστήμη των δεδομένων, η γενική εντύπωση είναι ότι μπορείτε να βρείτε απασχόληση μόνο από μεγάλες εταιρείες σε οποιονδήποτε κλάδο. Με άλλα λόγια, η αποτυχία πρόσληψης από εταιρείες όπως η Amazon ή η Meta ισοδυναμεί με μη διαθεσιμότητα εργασίας για οποιονδήποτε επιστήμονα δεδομένων.

Ωστόσο, οι ειδικευμένοι επιστήμονες δεδομένων έχουν πολλές ευκαιρίες εργασίας, ειδικά σήμερα. Κάθε επιχείρηση που λειτουργεί απευθείας με δεδομένα καταναλωτών, είτε πρόκειται για startup είτε για εταιρεία πολλών εκατομμυρίων δολαρίων, απαιτεί έναν επιστήμονα δεδομένων για μέγιστη απόδοση.

Τούτου λεχθέντος, ξεσκονίστε το βιογραφικό σας και δείτε τι μπορούν να επιτύχουν οι δεξιότητές σας στην επιστήμη δεδομένων για τις εταιρείες γύρω σας.

Μύθος #9: Τα μεγαλύτερα δεδομένα ισοδυναμούν με πιο ακριβή αποτελέσματα και προβλέψεις

Αν και αυτή η δήλωση είναι συνήθως έγκυρη, εξακολουθεί να είναι μια μισή αλήθεια. Τα μεγάλα σύνολα δεδομένων μειώνουν τα περιθώρια σφάλματος σε σύγκριση με μικρότερα, αλλά η ακρίβεια δεν εξαρτάται μόνο από το μέγεθος των δεδομένων.

Πρώτον, η ποιότητα των δεδομένων σας έχει σημασία. Τα μεγάλα σύνολα δεδομένων βοηθούν μόνο εάν τα δεδομένα που συλλέγονται είναι κατάλληλα για την επίλυση του προβλήματος. Επιπλέον, με τα εργαλεία AI, υψηλότερες ποσότητες είναι ωφέλιμες μέχρι ένα ορισμένο επίπεδο. Μετά από αυτό, περισσότερα δεδομένα είναι επιζήμια.

Μύθος #10: Είναι αδύνατο να μάθουμε μόνοι μας την Επιστήμη των Δεδομένων

Αυτός είναι ένας από τους μεγαλύτερους μύθους της επιστήμης δεδομένων εκεί έξω. Παρόμοια με άλλα τεχνολογικά μονοπάτια, η αυτοεκμάθηση της επιστήμης δεδομένων είναι πολύ δυνατή, ειδικά με τον πλούτο των πόρων που διαθέτουμε αυτήν τη στιγμή. Πλατφόρμες όπως Coursera, Udemy, LinkedIn Learning και άλλες πολυμήχανες ιστοσελίδες εκπαιδευτικών προγραμμάτων έχετε μαθήματα (δωρεάν και επί πληρωμή) που μπορούν να παρακολουθήσουν γρήγορα την ανάπτυξη της επιστήμης δεδομένων σας.

Φυσικά, δεν έχει σημασία σε ποιο επίπεδο βρίσκεστε αυτήν τη στιγμή, αρχάριος, μεσαίος ή επαγγελματίας. υπάρχει ένα μάθημα ή μια πιστοποίηση για εσάς. Έτσι, ενώ η επιστήμη των δεδομένων μπορεί να είναι λίγο περίπλοκη, αυτό δεν καθιστά τραβηγμένη ή αδύνατη την αυτοεκμάθηση της επιστήμης δεδομένων.

Η Επιστήμη των Δεδομένων έχει περισσότερα από όσα συναντά το μάτι

Παρά το ενδιαφέρον για αυτόν τον τομέα, οι μύθοι της επιστήμης δεδομένων παραπάνω και περισσότεροι κάνουν αρκετούς λάτρεις της τεχνολογίας να αποφεύγουν τον ρόλο. Τώρα, έχετε τις σωστές πληροφορίες, οπότε τι περιμένετε; Εξερευνήστε τα πολυάριθμα λεπτομερή μαθήματα για τις πλατφόρμες ηλεκτρονικής μάθησης και ξεκινήστε το ταξίδι σας στην επιστήμη δεδομένων σήμερα.