10 almindelige datavidenskabelige myter, du bør aflære nu

På trods af den nylige buzz omkring datavidenskab viger folk stadig tilbage fra dette felt. For mange teknologer er datavidenskab kompleks, uklar og involverer for mange ubekendte sammenlignet med andre tekniske karrierer. I mellemtiden hører de få, der begiver sig ud i feltet, konstant adskillige nedslående datavidenskabelige myter og forestillinger.

Men vidste du, at de fleste af disse fortællinger er generelle misforståelser? Det er ikke den nemmeste vej inden for teknologi, men datavidenskab er ikke så skræmmende, som folk har en tendens til at antage. Så i denne artikel vil vi afsløre 10 af de mest populære datavidenskabelige myter.

Myte #1: Datavidenskab er kun for matematikgenier

Selvom datavidenskab har sine matematiske elementer, siger ingen regel, at du skal være en guru i matematik. Udover standardstatistikken og sandsynligheden omfatter dette felt adskillige andre, ikke strengt matematiske aspekter.

Du behøver ikke at genlære abstrakte teorier og formler i stor dybde inden for områder, der involverer matematik. Ikke desto mindre udelukker dette ikke helt behovet for matematik i datavidenskab.

Som de fleste analytiske karriereveje kræver datavidenskab grundlæggende viden om visse områder af matematik. Disse områder omfatter statistik (som nævnt ovenfor), algebra og calculus. Selvom matematik ikke er datavidenskabens hovedvægt, vil du måske genoverveje denne karrierevej, hvis du hellere vil undgå tal helt.

Myte #2: Ingen har brug for dataforskere

I modsætning til mere etablerede tech-erhverv som softwareudvikling og UI/UX-design, vinder datavidenskab stadig popularitet. Alligevel er behovet for dataforskere fortsat på en konstant stigning.

For eksempel US Bureau of Labor Statistics estimerer en vækst på 36 % i efterspørgslen efter dataforskere mellem 2021 og 2031. Dette estimat er ikke overraskende, da adskillige industrier, herunder offentlig service, finans og sundhedspleje, er begyndt at se nødvendigheden af ​​dataforskere på grund af stigende mængder af data.

Store data giver vanskeligheder med at frigive nøjagtige oplysninger for mange virksomheder og organisationer uden dataforskere. Så selvom dit færdighedssæt måske ikke er så populært som andre teknologiske områder, er det ikke mindre nødvendigt.

Myte #3: AI vil reducere efterspørgslen efter datavidenskab

I dag ser AI ud til at have løsningen til ethvert behov. Vi hører om kunstig intelligens, der bliver brugt i medicin, militæret, selvkørende biler, programmering, essayskrivning og endda lektier. Enhver professionel bekymrer sig nu om, at en robot en dag arbejder i deres sted.

Men gælder denne frygt for datavidenskab? Nej, det er en af ​​de mange datavidenskabelige myter. AI kan muligvis reducere efterspørgslen efter nogle grundlæggende job, men det kræver stadig dataforskeres beslutningstagning og kritisk tænkning.

I stedet for at erstatte datavidenskab er AI betydeligt nyttigt, hvilket gør dem i stand til at generere information, indsamle og håndtere meget større data. Desuden er de fleste AI- og maskinlæringsalgoritmer afhængige af data, hvilket skaber behov for dataforskere.

Myte #4: Datavidenskab omfatter forudsigelig modellering alene

Datavidenskab kunne involvere at bygge modeller, der forudsiger fremtiden baseret på tidligere hændelser, men drejer det sig om prædiktiv modellering alene? Bestemt ikke!

Træningsdata til forudsigelige formål ligner den smarte, sjove del af datavidenskab. Alligevel er opgaver bag kulisserne som rengøring og datatransformation lige så vigtige, hvis ikke vigtigere.

Efter at have indsamlet store datasæt, skal dataforskeren filtrere nødvendige data fra indsamlingen for at bevare datakvaliteten. Der er ingen prædiktiv modellering, men det er en opgave, ikke-omsættelig del af dette felt.

Myte #5: Enhver dataforsker er uddannet datalogi

Her er en af ​​de mest populære datavidenskabelige myter. Heldigvis er skønheden ved teknologiindustrien sømløsheden hvornår skifte til en karriere inden for tech. Derfor kan du, uanset dit college hovedfag, blive en fremragende dataforsker givet det rigtige arsenal, kurser og mentorer. Uanset om du er uddannet datalogi eller filosofi, er datavidenskab inden for din rækkevidde.

Der er dog noget, du bør vide. Selvom denne karrierevej er åben for alle med interesse og drive, vil dit studieforløb bestemme letheden og hastigheden af ​​din læring. For eksempel er en kandidat i datalogi eller matematik mere tilbøjelig til at forstå datavidenskabsbegreber hurtigere end en person fra et ikke-relateret felt.

Myte #6: Dataforskere skriver kun kode

Enhver erfaren dataforsker ville fortælle dig, at denne opfattelse er fuldstændig falsk. Selvom de fleste dataforskere skriver noget kode undervejs, afhængigt af jobbets art, er kodning kun toppen af ​​isbjerget inden for datavidenskab.

At skrive kode får kun en del af arbejdet gjort. Men kode bruges til at bygge programmerne, og algoritmer, som dataforskere bruger i forudsigelsesmodellering, analyse eller prototyper. Kodning letter kun arbejdsprocessen, så at kalde det hovedopgaven er en vildledende datavidenskabsmyte.

Microsofts Power BI er et stjernet datavidenskabs- og analyseværktøj med kraftfulde funktioner og analytiske evner. Men i modsætning til hvad folk tror, ​​er det at lære at bruge Power BI kun en del af det, du skal bruge for at få succes inden for datavidenskab; det involverer langt mere end dette enestående værktøj.

For eksempel, selvom skrivning af kode ikke er det centrale fokus for datavidenskab, skal du lære et par programmeringssprog, normalt Python og R. Du vil også kræve viden om pakker som Excel og arbejde tæt sammen med databaser, udtrække og samle data fra dem. Få gerne kurser, der hjælper dig med at mestre Power BI, men husk; det er ikke vejens ende.

Myte #8: Datavidenskab er kun nødvendigt for store virksomheder

Dernæst har vi et andet farligt og usandt udsagn, som de fleste desværre tror på. Når du studerer datavidenskab, er det generelle indtryk, at du kun kan få ansættelse fra større firmaer i enhver branche. Med andre ord, at undlade at blive ansat af virksomheder som Amazon eller Meta, er lig med arbejdsutilgængelighed for enhver dataforsker.

Imidlertid har kvalificerede dataforskere mange jobmuligheder, især i dag. Enhver virksomhed, der arbejder direkte med forbrugerdata, uanset om det er en nystartet virksomhed eller en virksomhed med flere millioner dollars, kræver en dataforsker for at opnå maksimal ydeevne.

Når det er sagt, bør du støve dit CV op og se på, hvad dine datavidenskabelige færdigheder kan opnå for virksomheder omkring dig.

Myte #9: Større data er lig med mere nøjagtige resultater og forudsigelser

Selvom dette udsagn normalt er gyldigt, er det stadig en halv sandhed. Store datasæt reducerer dine fejlmargener sammenlignet med mindre, men nøjagtigheden afhænger ikke alene af datastørrelsen.

For det første har kvaliteten af ​​dine data betydning. Store datasæt hjælper kun, hvis de indsamlede data er egnede til at løse problemet. Derudover er større mængder fordelagtige med AI-værktøjer indtil et vist niveau. Derefter er flere data skadelige.

Myte #10: Det er umuligt at lære datavidenskab selv

Dette er en af ​​de største datavidenskabelige myter derude. I lighed med andre teknologiske veje er selvlærende datavidenskab meget muligt, især med det væld af ressourcer, vi har til rådighed i øjeblikket. Platforme som Coursera, Udemy, LinkedIn Learning og andre ressourcestærke tutorial-websteder har kurser (gratis og betalt), der kan fremskynde din vækst i datavidenskab.

Selvfølgelig er det lige meget, hvilket niveau du er på i øjeblikket, nybegynder, mellemliggende eller professionel; der er et kursus eller en certificering til dig. Så selvom datavidenskab måske er lidt komplekst, gør dette ikke selvlærende datavidenskab langt ude eller umuligt.

Der er mere ved datavidenskab end hvad øjet møder

På trods af interessen for dette felt får datavidenskabsmyterne ovenfor og mere til, at flere tech-entusiaster undgår rollen. Nu har du de korrekte oplysninger, så hvad venter du på? Udforsk de mange detaljerede kurser om e-læringsplatforme og begynd din datavidenskabsrejse i dag.