10 levinumat andmeteaduse müüti, mida peaksite kohe lahti õppima

Hoolimata hiljutisest infoteaduse levikust, hoiduvad inimesed sellest valdkonnast endiselt. Paljude tehnikute jaoks on andmeteadus keerukas, ebaselge ja hõlmab liiga palju tundmatuid võrreldes teiste tehniliste karjääridega. Vahepeal kuulevad need vähesed, kes selle valdkonnaga tegelevad, pidevalt mitmeid heidutavaid andmeteaduse müüte ja arusaamu.

Kuid kas teadsite, et enamik neist lugudest on üldised väärarusaamad? See ei ole tehnikas kõige lihtsam tee, kuid andmeteadus pole nii hirmutav, kui inimesed kipuvad eeldama. Nii et selles artiklis lükkame ümber 10 kõige populaarsemat andmeteaduse müüti.

Müüt nr 1: andmeteadus on mõeldud ainult matemaatikageeniustele

Kuigi andmeteadusel on oma matemaatilised elemendid, ei ütle ükski reegel, et peate matemaatikas olema guru. Lisaks standardsele statistikale ja tõenäosusele hõlmab see väli ka palju muid, mitte ainult matemaatilisi aspekte.

Matemaatikaga seotud valdkondades ei pea te abstraktseid teooriaid ja valemeid põhjalikult uuesti õppima. Sellegipoolest ei välista see täielikult vajadust matemaatika järele andmeteaduses.

Nagu enamik analüütilisi karjäärivõimalusi, nõuab andmeteadus põhiteadmisi teatud matemaatikavaldkondadest. Need valdkonnad hõlmavad statistikat (nagu eespool mainitud), algebrat ja arvutusi. Seega, kuigi matemaatika ei ole andmeteaduse põhirõhk, võiksite selle karjääritee uuesti läbi mõelda, kui eelistaksite numbreid täielikult vältida.

Müüt nr 2: keegi ei vaja andmeteadlasi

Erinevalt väljakujunenud tehnikaaladest, nagu tarkvaraarendus ja UI/UX disain, kogub andmeteadus endiselt populaarsust. Siiski on andmeteadlaste vajadus jätkuvalt pidevas tõusuteel.

Näiteks USA tööstatistika büroo prognoosib andmeteadlaste nõudluse kasvu aastatel 2021–2031 36%. See hinnang ei ole üllatav, kuna arvukad tööstusharud, sealhulgas avalikud teenistused, rahandus ja tervishoid, on üha suurema andmehulga tõttu hakanud nägema andmeteadlaste vajadust.

Suured andmed raskendavad paljude ettevõtete ja organisatsioonide jaoks täpse teabe avaldamist ilma andmeteadlasteta. Ehkki teie oskuste kogum ei pruugi olla nii populaarne kui teised tehnikavaldkonnad, pole see vähem vajalik.

Müüt nr 3: AI vähendab nõudlust andmeteaduse järele

Tänapäeval näib, et tehisintellektil on lahendus igale vajadusele. Kuuleme AI-st, mida kasutatakse meditsiinis, sõjaväes, isesõitvates autodes, programmeerimises, esseede kirjutamises ja isegi kodutöödes. Iga professionaal muretseb nüüd selle pärast, et kunagi nende asemel töötaks robot.

Kuid kas see hirm kehtib andmeteaduse jaoks? Ei, see on üks paljudest andmeteaduse müütidest. Tehisintellekt võib vähendada nõudlust mõne põhitöö järele, kuid see nõuab siiski andmeteadlaste otsustus- ja kriitilise mõtlemise oskusi.

Andmeteaduse asendamise asemel on tehisintellekt märkimisväärselt kasulik, võimaldades neil teavet genereerida, koguda ja käsitleda palju suuremaid andmeid. Veelgi enam, enamik tehisintellekti ja masinõppe algoritme sõltuvad andmetest, mis tekitab vajaduse andmeteadlaste järele.

Müüt nr 4: andmeteadus hõlmab üksi ennustavat modelleerimist

Andmeteadus võiks hõlmata mudelite ehitamist, mis ennustavad tulevikku mineviku sündmuste põhjal, kuid kas see keerleb ainult ennustava modelleerimise ümber? Kindlasti mitte!

Andmete ennustamise eesmärgil treenimine näeb välja nagu andmeteaduse väljamõeldud ja lõbus osa. Sellegipoolest on lavatagused tööd, nagu koristamine ja andmete teisendamine, võrdselt, kui mitte olulisemad.

Pärast suurte andmekogumite kogumist peab andmeteadlane andmete kvaliteedi säilitamiseks filtreerima kogust vajalikud andmed. Ennustavat modelleerimist ei ole, kuid see on selle valdkonna ülesannete täitmine, vaieldamatu osa.

Müüt nr 5: iga andmeteadlane on arvutiteaduse kõrgharidusega

Siin on üks populaarsemaid andmeteaduse müüte. Õnneks on tehnoloogiatööstuse ilu sujuvus, kui lülituda tehnika erialale. Seega, olenemata kolledži erialast, võite õige arsenali, kursuste ja mentorite abil saada suurepäraseks andmeteadlaseks. Olenemata sellest, kas olete lõpetanud arvutiteaduse või filosoofia, on andmeteadus teie käeulatuses.

Siiski on midagi, mida peaksite teadma. Kuigi see karjääritee on avatud kõigile, kellel on huvi ja indu, määrab teie õppesuund teie õppimise lihtsuse ja kiiruse. Näiteks arvutiteaduse või matemaatika lõpetanu saab tõenäolisemalt andmeteaduse mõistetest aru kiiremini kui keegi mitteseotud valdkonnast.

Müüt nr 6: andmeteadlased kirjutavad ainult koodi

Iga kogenud andmeteadlane ütleks teile, et see arusaam on täiesti vale. Kuigi enamik andmeteadlasi kirjutab töö käigus teatud koodi, on kodeerimine andmeteaduses vaid jäämäe tipp.

Koodi kirjutamine teeb ainult osa tööst. Kuid programmide koostamiseks kasutatakse koodi ja algoritme, mida andmeteadlased kasutavad prognooside modelleerimiseks, analüüsimiseks või prototüüpide loomiseks. Kodeerimine ainult hõlbustab tööprotsessi, seega on selle nimetamine põhitööks eksitav andmeteaduslik müüt.

Microsofti Power BI on võimsate funktsioonide ja analüüsivõimega tähtandmete teaduse ja analüüsi tööriist. Vastupidiselt levinud arvamusele on Power BI kasutamise õppimine aga vaid osa sellest, mida vajate andmeteaduses edu saavutamiseks; see hõlmab palju enamat kui see ainulaadne tööriist.

Näiteks kuigi koodi kirjutamine ei ole andmeteaduse keskmes, peate õppima mõnda programmeerimiskeelt, tavaliselt Python ja R. Teil on vaja teadmisi ka selliste pakettide kohta nagu Excel ja teha tihedat koostööd andmebaasidega, nendest andmeid ekstraheerida ja võrrelda. Hankige julgelt kursused, mis aitavad teil Power BI-d omandada, aga pea meeles; see pole tee lõpp.

Müüt nr 8: andmeteadus on vajalik ainult suurettevõtete jaoks

Järgmiseks on meil veel üks ohtlik ja vale väide, mida kahjuks enamik inimesi usub. Andmeteadust õppides jääb üldmulje, et tööd saad vaid mis tahes valdkonna suurematest ettevõtetest. Teisisõnu, kui ettevõtted, nagu Amazon või Meta, ei õnnestu tööle saada, võrdub andmeteadlase jaoks töö kättesaamatus.

Kvalifitseeritud andmeteadlastel on aga palju töövõimalusi, eriti tänapäeval. Iga ettevõte, mis töötab otse tarbijaandmetega, olgu see siis idufirma või mitme miljoni dollari suurune ettevõte, vajab maksimaalse jõudluse saavutamiseks andmeteadlast.

Sellegipoolest pühkige oma CV-st tolm ja vaadake, mida teie andmeteaduse oskused teie ümber asuvate ettevõtete jaoks võivad saavutada.

Müüt nr 9: suuremad andmed võrduvad täpsemate tulemuste ja ennustustega

Kuigi see väide on tavaliselt kehtiv, on see siiski pooltõde. Suured andmekogumid vähendavad teie veamarginaali võrreldes väiksematega, kuid täpsus ei sõltu ainult andmete suurusest.

Esiteks on teie andmete kvaliteet oluline. Suured andmekogumid aitavad ainult siis, kui kogutud andmed sobivad probleemi lahendamiseks. Lisaks on AI-tööriistadega suuremad kogused kasulikud kuni teatud tasemeni. Pärast seda on rohkem andmeid kahjulik.

Müüt nr 10: Andmeteadust on võimatu ise õppida

See on üks suurimaid andmeteaduse müüte. Sarnaselt teistele tehnoloogilistele teedele on ka iseõppiv andmeteadus vägagi võimalik, eriti meie käsutuses olevate ressursside rohkusega. Platvormid nagu Coursera, Udemy, LinkedIn Learning ja muud leidlikud õppeveebisaidid teil on kursused (tasuta ja tasulised), mis võivad teie andmeteaduse kasvu kiirendada.

Muidugi pole vahet, mis tasemel sa praegu oled, kas algaja, kesktaseme või pro; seal on teile kursus või tunnistus. Ehkki andmeteadus võib olla pisut keerukas, ei muuda see iseõppivat andmeteadust kaugeleulatuvaks või võimatuks.

Andmeteaduses on rohkem kui silmaga näha

Vaatamata huvile selle valdkonna vastu, panevad ülaltoodud andmeteaduse müüdid mitmed tehnikahuvilised seda rolli vältima. Nüüd on teil õige teave, nii et mida te ootate? Tutvuge arvukate üksikasjalike e-õppe platvormide kursustega ja alustage oma andmeteaduse teekonda juba täna.