Да ли верујете у ове уобичајене митове науке о подацима? Време је да их одучимо и стекнемо јасније разумевање ове области.
Упркос недавној буци око науке о подацима, људи и даље зазиру од ове области. За многе техничаре, наука о подацима је сложена, нејасна и укључује превише непознаница у поређењу са другим технолошким каријерама. У међувремену, неколицина оних који се упуштају у ту област стално чују неколико обесхрабрујућих митова и појмова науке о подацима.
Међутим, да ли сте знали да су већина ових прича опште заблуде? То није најлакши пут у технологији, али наука о подацима није тако застрашујућа као што људи претпостављају. Дакле, у овом чланку ћемо разоткрити 10 најпопуларнијих митова о науци о подацима.
Мит #1: Наука о подацима је само за математичке геније
Иако наука о подацима има своје математичке елементе, ниједно правило не каже да морате бити гуру у математици. Поред стандардне статистике и вероватноће, ово поље обухвата бројне друге, не стриктно математичке аспекте.
Нећете морати поново да учите апстрактне теорије и формуле у великој дубини у областима које укључују математику. Ипак, ово не искључује у потпуности потребу за математиком у науци о подацима.
Као и већина аналитичких каријера, наука о подацима захтева основно знање о одређеним областима математике. Ове области укључују статистику (као што је горе поменуто), алгебру и рачун. Стога, иако математика није главни нагласак науке о подацима, можда бисте желели да преиспитате овај пут у каријери ако бисте радије избегавали бројеве.
Мит #2: Никоме нису потребни научници за податке
За разлику од етаблираних технолошких професија као што су развој софтвера и УИ/УКС дизајн, наука о подацима и даље добија на популарности. Ипак, потреба за научницима података и даље је у сталном успону.
На пример, тхе Амерички биро за статистику рада процењује раст потражње за научницима података од 36% између 2021. и 2031. године. Ова процена не изненађује, пошто су бројне индустрије, укључујући државну службу, финансије и здравство, почеле да увиђају неопходност научника података због све веће количине података.
Велики подаци представљају потешкоће у објављивању тачних информација за многе фирме и организације без научника података. Дакле, иако ваш скуп вештина можда није толико популаран као у другим технолошким областима, није мање потребан.
Мит #3: АИ ће смањити потражњу за науком о подацима
Данас се чини да вештачка интелигенција има решење за сваку потребу. Чујемо да се вештачка интелигенција користи у медицини, војсци, самовозећим аутомобилима, програмирању, писању есеја, па чак и домаћим задацима. Сваки професионалац сада брине да ће робот једног дана радити уместо њега.
Али да ли је овај страх истинит за науку о подацима? Не, то је један од многих митова о науци о подацима. АИ може смањити потражњу за неким фундаменталним пословима, али и даље захтева вештине доношења одлука и критичког размишљања научника података.
Уместо да замени науку о подацима, АИ је од велике помоћи, омогућавајући им да генеришу информације, прикупљају и рукују много већим подацима. Штавише, већина алгоритама АИ и машинског учења зависи од података, стварајући потребу за научницима података.
Мит #4: Наука о подацима обухвата само предиктивно моделирање
Наука о подацима би могла да укључи изградњу модела који предвиђају будућност на основу прошлих појава, али да ли се врти само око предиктивног моделирања? Сигурно не!
Обука података у сврхе предвиђања изгледа као фенси, забаван део науке о подацима. Упркос томе, послови иза сцене попут чишћења и трансформације података подједнако су, ако не и важнији.
Након прикупљања великих скупова података, научник података мора да филтрира неопходне податке из колекције да би задржао квалитет података. Не постоји предиктивно моделирање, али то је задатак, о којем се не може преговарати.
Мит бр. 5: Сваки научник о подацима је дипломирани рачунар
Ево једног од најпопуларнијих митова о науци о подацима. Срећом, лепота технолошке индустрије је беспрекорност када прелазак на каријеру у техници. Дакле, без обзира на ваш факултет, можете постати одличан научник података ако имате прави арсенал, курсеве и менторе. Било да сте дипломирани информатички или филозофски факултет, наука о подацима вам је на дохват руке.
Међутим, постоји нешто што бисте требали знати. Иако је овај пут у каријери отворен за свакога ко има интересовање и жељу, ваш курс студија ће одредити лакоћу и брзину вашег учења. На пример, вероватније је да ће дипломирани информатичар или математика схватити концепте науке о подацима брже него неко из неповезане области.
Мит #6: Научници само о подацима пишу код
Сваки искусни научник података би вам рекао да је ова идеја потпуно лажна. Иако већина научника података напише неки код успут, у зависности од природе посла, кодирање је само врх леденог брега у науци о подацима.
Писањем кода се обавља само део посла. Али, код се користи за прављење програма, а алгоритме који научници података користе у моделирању предвиђања, анализи или прототиповима. Кодирање само олакшава процес рада, тако да је називање главног посла обмањујући мит науке о подацима.
Мицрософт Повер БИ је врхунски алат за науку о подацима и аналитику са моћним карактеристикама и аналитичким способностима. Међутим, супротно популарном мишљењу, учење да користите Повер БИ је само део онога што вам је потребно да бисте успели у науци о подацима; укључује много више од овог јединственог алата.
На пример, иако писање кода није централни фокус науке о подацима, потребно је да научите неколико програмских језика, обично Питхон и Р. Такође ће вам требати познавање пакета као што је Екцел и блиско сарађивати са базама података, издвајајући и упоређујући податке из њих. Слободно набавите курсеви који ће вам помоћи да савладате Повер БИ, али запамти; није крај пута.
Мит #8: Наука о подацима је неопходна само за велике компаније
Даље, имамо још једну опасну и неистиниту изјаву у коју, нажалост, већина људи верује. Када проучавате науку о подацима, општи утисак је да можете добити посао само у великим фирмама у било којој индустрији. Другим речима, неуспех да се ангажују од стране компанија попут Амазона или Мета изједначава се са недоступношћу рада за било ког научника података.
Међутим, квалификовани научници података имају много могућности за посао, посебно данас. Свако предузеће које ради директно са подацима потрошача, било да је стартуп или компанија од више милиона долара, захтева научника података за максималне перформансе.
Уз то, очистите свој животопис и погледајте шта ваше вештине науке о подацима могу постићи за компаније око вас.
Мит #9: Већи подаци једнаки су прецизнијим резултатима и предвиђањима
Иако је ова изјава обично важећа, ипак је полуистина. Велики скупови података смањују маргине грешке у поређењу са мањим, али тачност не зависи само од величине података.
Прво, квалитет ваших података је битан. Велики скупови података помажу само ако су прикупљени подаци прикладни за решавање проблема. Поред тога, са АИ алатима, веће количине су корисне до одређеног нивоа. Након тога, више података је штетно.
Мит #10: Немогуће је самостално научити науку о подацима
Ово је један од највећих митова о науци о подацима. Слично другим технолошким путевима, самоучећа наука о подацима је веома могућа, посебно са богатством ресурса који су нам тренутно доступни. Платформе као што су Цоурсера, Удеми, ЛинкедИн Леарнинг и друге сналажљиве веб странице са упутствима имате курсеве (бесплатне и плаћене) који могу убрзати ваш раст науке о подацима.
Наравно, није важно на ком сте нивоу, почетник, средњи или професионалац; постоји курс или сертификат за вас. Дакле, иако наука о подацима може бити мало сложена, то не чини науку о подацима која се самоучи натегнутом или немогућом.
Наука о подацима има више него што се чини на први поглед
Упркос интересовању за ову област, митови о науци о подацима изнад и више чине да неколико технолошких ентузијаста избегава ту улогу. Сада имате тачне информације, па шта чекате? Истражите бројне детаљне курсеве на платформама за е-учење и започните своје путовање науком о подацима данас.
