Hiszel ezekben az általános adattudományi mítoszokban? Itt az ideje, hogy eltanuljuk őket, és tisztábban megértsük ezt a területet.
Az adattudomány körüli közelmúltbeli felhajtás ellenére az emberek még mindig ódzkodnak ettől a területtől. Sok technikus számára az adattudomány összetett, tisztázatlan, és túl sok ismeretlent foglal magában, mint a többi technológiai pálya. Eközben azok a kevesek, akik a pályára merészkednek, folyamatosan hallanak több elrettentő adattudományi mítoszt és elképzelést.
Tudtad azonban, hogy ezeknek a meséknek a többsége általános tévhit? Nem ez a legegyszerűbb út a technológiában, de az adattudomány nem olyan félelmetes, mint azt az emberek szokták feltételezni. Tehát ebben a cikkben megdöntjük a 10 legnépszerűbb adattudományi mítoszt.
1. mítosz: Az adattudomány csak a matematikai zsenik számára készült
Bár az adattudománynak megvannak a matematikai elemei, egyetlen szabály sem mondja ki, hogy gurunak kell lenned a matematikában. A szabványos statisztikákon és valószínűségszámításokon kívül ez a mező számos egyéb, nem szigorúan matematikai szempontot is tartalmaz.
Nem kell újra elsajátítania az elvont elméleteket és képleteket a matematikát érintő területeken. Mindazonáltal ez nem zárja ki teljesen a matematika szükségességét az adattudományban.
Mint a legtöbb elemző karrierút, az adattudomány is megköveteli a matematika bizonyos területeinek alapvető ismereteit. Ezek a területek magukban foglalják a statisztikát (mint fentebb említettük), az algebrát és a számításokat. Így, bár nem a matematika a fő hangsúly az adattudományban, érdemes lehet újragondolni ezt a pályafutást, ha inkább kerülné a számokat.
2. mítosz: Senkinek nincs szüksége adattudósokra
Ellentétben az olyan bevált technológiai szakmákkal, mint a szoftverfejlesztés és az UI/UX tervezés, az adattudomány még mindig egyre népszerűbb. Az adattudósok iránti igény azonban továbbra is folyamatosan növekszik.
Például a Az Egyesült Államok Munkaügyi Statisztikai Hivatala becslése szerint 2021 és 2031 között 36%-kal nő majd az adatkutatók iránti kereslet. Ez a becslés nem meglepő, mivel számos iparág, köztük a közszolgálat, a pénzügy és az egészségügy, elkezdte látni, hogy az adatkutatókra van szükség a növekvő adatmennyiség miatt.
A nagy adatmennyiség sok cég és szervezet számára nehézséget okoz a pontos információk kiadásában adattudósok nélkül. Tehát, bár a készségkészleted nem olyan népszerű, mint más technológiai területek, nem kevésbé szükséges.
3. mítosz: A mesterséges intelligencia csökkenti az adattudomány iránti keresletet
Ma úgy tűnik, hogy az AI minden igényre megvan a megoldás. Hallunk az AI-ról az orvostudományban, a hadseregben, az önvezető autókban, a programozásban, az esszéírásban és még a házi feladatokban is. Minden szakember aggódik amiatt, hogy egyszer egy robot dolgozik helyettük.
De vajon igaz ez a félelem az adattudományra? Nem, ez egy a sok adattudományi mítosz közül. A mesterséges intelligencia csökkentheti néhány alapvető munka iránti keresletet, de ehhez továbbra is szükség van az adatkutatók döntéshozatali és kritikus gondolkodási készségére.
Ahelyett, hogy felváltaná az adattudományt, a mesterséges intelligencia jelentősen segít, lehetővé téve számukra, hogy információkat generáljanak, gyűjtsenek és kezeljenek sokkal nagyobb adatokat. Ezenkívül a legtöbb mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmus az adatoktól függ, ezért adatkutatókra van szükség.
4. mítosz: Az adattudomány magában foglalja a prediktív modellezést
Az adattudomány magában foglalhat olyan modelleket, amelyek a múlt eseményei alapján jósolják meg a jövőt, de vajon csak a prediktív modellezés körül forog? Biztosan nem!
A prediktív célú képzési adatok úgy néznek ki, mint az adattudomány divatos, szórakoztató része. Ennek ellenére a színfalak mögötti teendők, például a takarítás és az adatátalakítás ugyanolyan fontosak, ha nem fontosabbak.
Nagy adathalmazok összegyűjtése után az adattudósnak ki kell szűrnie a szükséges adatokat a gyűjteményből az adatminőség megőrzése érdekében. Nincs prediktív modellezés, de ez egy feladatot adó, nem alkuképes része ennek a területnek.
5. tévhit: Minden adattudós számítógéptudományi végzettségű
Íme az egyik legnépszerűbb adattudományi mítosz. Szerencsére a technológiai ipar szépsége az a zökkenőmentesség, amikor műszaki pályára vált. Ezért a főiskolai szaktól függetlenül kiváló adattudóssá válhat a megfelelő arzenál, tanfolyamok és mentorok birtokában. Függetlenül attól, hogy informatikus vagy filozófia végzettségű, az adattudomány kéznél van.
Van azonban valami, amit tudnia kell. Bár ez a karrier bárki számára nyitva áll, aki érdeklődik és hajlandó, a tanulmányi kurzusa meghatározza a tanulás könnyedségét és sebességét. Például egy informatikával vagy matematikával végzett hallgató nagyobb valószínűséggel gyorsabban fogja fel az adattudományi fogalmakat, mint egy nem kapcsolódó területről érkezők.
6. mítosz: Az adattudósok csak kódot írnak
Bármely tapasztalt adattudós azt mondaná, hogy ez az elképzelés teljesen hamis. Bár a legtöbb adattudós írás közben valamilyen kódot ír, a munka jellegétől függően a kódolás csak a jéghegy csúcsa az adattudományban.
A kód írása a munka csak egy részét végzi el. De kódot használnak a programok felépítéséhez, és algoritmusokat, amelyeket az adatokkal foglalkozó tudósok használnak az előrejelzési modellezéshez, elemzéshez vagy prototípusokhoz. A kódolás csak megkönnyíti a munkafolyamatot, ezért a fő feladatnak nevezni félrevezető adattudományi mítosz.
A Microsoft Power BI-ja egy csillagadat-tudományi és -elemző eszköz erőteljes funkciókkal és elemzési képességekkel. A közhiedelemmel ellentétben azonban a Power BI használatának elsajátítása csak egy része annak, amire szüksége van az adattudományban való sikerhez; sokkal többet foglal magában, mint ez az egyedülálló eszköz.
Például, bár a kódírás nem áll az adattudomány középpontjában, meg kell tanulnia néhány programozási nyelvet, általában a Pythont és az R-t. Szüksége lesz olyan csomagok ismeretére is, mint az Excel, és szorosan együtt kell működnie az adatbázisokkal, adatok kinyerésével és összevonásával. Nyugodtan szerezd be tanfolyamok, amelyek segítenek elsajátítani a Power BI-t, de emlékezz; ez nem az út vége.
8. mítosz: Az adattudomány csak a nagyvállalatok számára szükséges
Következő egy másik veszélyes és valótlan állítás, amelyet sajnos a legtöbben elhisznek. Az adattudomány tanulmányozása során az az általános benyomás, hogy bármely iparágban csak a nagyobb cégeknél lehet elhelyezkedni. Más szóval, ha nem sikerül felvenni az olyan cégeket, mint az Amazon vagy a Meta, az minden adatkutató számára a munka elérhetetlenségével egyenlő.
A képzett adattudósoknak azonban számos munkalehetőségük van, különösen manapság. Minden olyan vállalkozásnak, amely közvetlenül a fogyasztói adatokkal dolgozik, legyen az induló vagy több millió dolláros vállalat, adattudósra van szüksége a maximális teljesítmény érdekében.
Ennek ellenére porolja fel az önéletrajzát, és nézze meg, mit érhet el adattudományi készségei a körülötte lévő vállalatok számára.
9. mítosz: A nagyobb adatok pontosabb eredményeket és előrejelzéseket jelentenek
Bár ez az állítás általában érvényes, mégis féligazság. A nagy adatkészletek csökkentik a hibahatárt a kisebbekhez képest, de a pontosság nem csak az adatmérettől függ.
Először is, az adatok minősége számít. A nagy adatkészletek csak akkor segítenek, ha az összegyűjtött adatok alkalmasak a probléma megoldására. Ezenkívül az AI-eszközökkel a nagyobb mennyiségek előnyösek egy bizonyos szintig. Ezt követően több adat káros.
10. mítosz: Lehetetlen önállóan tanulni az adattudományt
Ez az egyik legnagyobb adattudományi mítosz. Más technológiai utakhoz hasonlóan az öntanuló adattudomány nagyon is lehetséges, különösen a jelenleg rendelkezésünkre álló erőforrások gazdagsága mellett. Platformok, mint a Coursera, Udemy, LinkedIn Learning és mások ötletes oktatówebhelyek kurzusokkal (ingyenes és fizetős), amelyek felgyorsíthatják adattudományi növekedését.
Természetesen nem mindegy, hogy éppen milyen szinten vagy kezdő, középhaladó vagy profi; van egy tanfolyam vagy bizonyítvány az Ön számára. Tehát bár az adattudomány kissé bonyolult lehet, ez nem teszi távolról vagy lehetetlenné az öntanuló adattudományt.
Az adattudományban több van, mint amennyit a szemünk lát
Az e terület iránti érdeklődés ellenére a fenti és még több adattudományi mítoszok arra késztetik a technológia szerelmeseit, hogy elkerüljék ezt a szerepet. Most megvan a megfelelő információ, akkor mire vársz? Fedezze fel az e-learning platformokról szóló számos részletes tanfolyamot, és kezdje meg adattudományi utazását még ma.
