10 běžných mýtů o datové vědě, které byste se nyní měli naučit

Navzdory nedávnému rozruchu kolem datové vědy se lidé této oblasti stále vyhýbají. Pro mnoho techniků je datová věda složitá, nejasná a zahrnuje příliš mnoho neznámých ve srovnání s jinými technickými kariérami. Mezitím pár lidí, kteří se pouštějí do této oblasti, neustále slyší několik odrazujících mýtů a představ o datové vědě.

Věděli jste však, že většina těchto příběhů jsou obecné mylné představy? Není to nejjednodušší cesta v technice, ale datová věda není tak děsivá, jak lidé mají tendenci předpokládat. V tomto článku tedy odhalíme 10 nejpopulárnějších mýtů o datové vědě.

Mýtus č. 1: Data Science je určena pouze pro matematické génia

Přestože datová věda má své matematické prvky, žádné pravidlo neříká, že musíte být guru v matematice. Kromě standardní statistiky a pravděpodobnosti zahrnuje toto pole řadu dalších, nikoli striktně matematických aspektů.

V oblastech zahrnujících matematiku se nebudete muset znovu učit abstraktní teorie a vzorce do velké hloubky. To však zcela nevylučuje potřebu matematiky v datové vědě.

Stejně jako většina analytických kariérních cest vyžaduje datová věda základní znalosti určitých oblastí matematiky. Tyto oblasti zahrnují statistiku (jak je uvedeno výše), algebru a počet. I když tedy matematika není hlavním důrazem datové vědy, možná budete chtít přehodnotit tuto profesní dráhu, pokud byste se raději číslům úplně vyhýbali.

Mýtus č. 2: Nikdo nepotřebuje datové vědce

Na rozdíl od zavedenějších technologických profesí, jako je vývoj softwaru a design UI/UX, získává datová věda stále na popularitě. Potřeba datových vědců však neustále stoupá.

Například, US Bureau of Labor Statistics odhaduje 36% nárůst poptávky po datových vědcích mezi roky 2021 a 2031. Tento odhad není překvapující, protože řada průmyslových odvětví, včetně státní správy, financí a zdravotnictví, začala vnímat nutnost datových vědců kvůli rostoucímu množství dat.

Velká data představují potíže při uvolňování přesných informací pro mnoho firem a organizací bez datových vědců. Takže i když váš soubor dovedností nemusí být tak populární jako jiné technické obory, není o nic méně nezbytný.

Mýtus č. 3: AI sníží poptávku po datové vědě

Dnes se zdá, že AI má řešení pro každou potřebu. Slýcháme o AI, které se používá v medicíně, armádě, samořídících autech, programování, psaní esejů a dokonce i domácích úkolech. Každý profesionál se nyní obává, že místo něj bude jednou pracovat robot.

Ale platí tento strach pro datovou vědu? Ne, je to jeden z mnoha mýtů datové vědy. Umělá inteligence může snížit poptávku po některých základních pracovních pozicích, ale stále vyžaduje schopnost rozhodování a kritického myšlení datových vědců.

Spíše než nahrazování datové vědy je AI výrazně užitečná, protože jim umožňuje generovat informace, shromažďovat a zpracovávat mnohem větší data. Navíc většina algoritmů umělé inteligence a strojového učení závisí na datech, což vytváří potřebu datových vědců.

Mýtus č. 4: Data Science zahrnuje pouze prediktivní modelování

Datová věda by mohla zahrnovat vytváření modelů, které předpovídají budoucnost na základě minulých událostí, ale točí se pouze kolem prediktivního modelování? Rozhodně ne!

Tréninková data pro prediktivní účely vypadají jako luxusní a zábavná část datové vědy. Přesto jsou zákulisní práce, jako je čištění a transformace dat, stejně, ne-li důležitější.

Po shromáždění velkých datových souborů musí datový vědec odfiltrovat potřebná data z kolekce, aby byla zachována kvalita dat. Neexistuje žádné prediktivní modelování, ale je to úkolová, nesmlouvavá část tohoto oboru.

Mýtus č. 5: Každý datový vědec je absolventem informatiky

Zde je jeden z nejpopulárnějších mýtů datové vědy. Naštěstí krása technologického průmyslu spočívá v bezproblémovosti přechod na kariéru v technice. Bez ohledu na váš vysokoškolský obor se tedy můžete stát vynikajícím datovým vědcem, pokud máte správný arzenál, kurzy a mentory. Ať už jste absolventem informatiky nebo filozofie, datovou vědu máte na dosah.

Je tu však něco, co byste měli vědět. I když je tato kariérní cesta otevřena každému se zájmem a nadšením, váš průběh studia určí snadnost a rychlost vašeho učení. Například absolvent informatiky nebo matematiky s větší pravděpodobností pochopí koncepty datové vědy rychleji než někdo z nesouvisející oblasti.

Mýtus č. 6: Kód píší pouze datoví vědci

Každý zkušený datový vědec by vám řekl, že tato představa je zcela mylná. Ačkoli většina datových vědců píše nějaký kód v závislosti na povaze práce, kódování je pouze špičkou ledovce v datové vědě.

Psaní kódu dělá jen část práce. Kód se však používá k sestavení programů a algoritmů, které vědci používají při prediktivním modelování, analýze nebo prototypech. Kódování pouze usnadňuje pracovní proces, takže nazývat to hlavní prací je zavádějící mýtus datové vědy.

Power BI od Microsoftu je nástroj pro vědu o hvězdách a analytický nástroj s výkonnými funkcemi a analytickými schopnostmi. Na rozdíl od všeobecného mínění je však naučit se používat Power BI jen částí toho, co potřebujete k úspěchu v datové vědě; zahrnuje mnohem více než tento jedinečný nástroj.

Například, ačkoli psaní kódu není ústředním bodem vědy o datech, musíte se naučit několik programovacích jazyků, obvykle Python a R. Budete také vyžadovat znalost balíčků jako Excel a úzkou spolupráci s databázemi, extrahování a třídění dat z nich. Klidně si pořiďte kurzy, které vám pomohou zvládnout Power BI, ale pamatuj; není to konec cesty.

Mýtus č. 8: Data Science je nezbytná pouze pro velké společnosti

Dále tu máme další nebezpečné a nepravdivé tvrzení, kterému bohužel většina lidí věří. Při studiu datové vědy panuje obecný dojem, že zaměstnání můžete získat pouze u velkých firem v jakémkoli odvětví. Jinými slovy, neschopnost nechat se zaměstnat společnostmi jako Amazon nebo Meta se rovná pracovní nedostupnosti pro jakéhokoli datového vědce.

Kvalifikovaní datoví vědci však mají zejména dnes mnoho pracovních příležitostí. Každý podnik, který pracuje přímo se spotřebitelskými daty, ať už jde o startup nebo společnost s mnoha miliony dolarů, vyžaduje pro maximální výkon datového vědce.

To znamená, že oprašte svůj životopis a podívejte se, čeho mohou vaše dovednosti v oblasti datové vědy dosáhnout pro společnosti kolem vás.

Mýtus č. 9: Větší data znamenají přesnější výsledky a předpovědi

I když toto tvrzení obvykle platí, stále je to polopravda. Velké datové sady snižují vaše chybové rozpětí ve srovnání s menšími, ale přesnost nezávisí pouze na velikosti dat.

Za prvé, na kvalitě vašich dat záleží. Velké soubory dat pomáhají pouze tehdy, pokud jsou shromážděná data vhodná k vyřešení problému. Navíc s nástroji AI jsou vyšší množství prospěšná až do určité úrovně. Poté je více dat na škodu.

Mýtus č. 10: Je nemožné se samoučit datovou vědu

Toto je jeden z největších mýtů datové vědy. Podobně jako u jiných technologických cest je samoučení datové vědy velmi možné, zejména s velkým množstvím zdrojů, které máme v současnosti k dispozici. Platformy jako Coursera, Udemy, LinkedIn Learning a další vynalézavé výukové weby mít kurzy (bezplatné i placené), které mohou urychlit váš růst datové vědy.

Samozřejmě nezáleží na tom, na jaké úrovni se aktuálně nacházíte, zda začátečník, středně pokročilý nebo profík; je tu pro vás kurz nebo certifikace. Takže ačkoli datová věda může být trochu složitá, neznamená to, že samoučení datové vědy je přitažené za vlasy nebo nemožné.

Ve vědě o datech je toho víc, než se na první pohled zdá

Navzdory zájmu o tuto oblast, výše uvedené a další mýty o datové vědě nutí několik technologických nadšenců se této roli vyhýbat. Nyní máte správné informace, tak na co čekáte? Prozkoumejte četné podrobné kurzy o e-learningových platformách a začněte svou cestu datové vědy ještě dnes.