Vergessen Sie diese 10 gängigen Data-Science-Mythen

Trotz der jüngsten Begeisterung für Datenwissenschaft ist die Datenwissenschaft für viele Technologen komplex, unklar und beinhaltet im Vergleich zu anderen technischen Berufen zu viele Unbekannte. Gleichzeitig hören die wenigen, die sich auf dieses Gebiet wagen, weiterhin einige entmutigende Mythen und Ideen zur Datenwissenschaft.

Allerdings sind die meisten dieser Geschichten meiner Meinung nach weit verbreitete Missverständnisse. Tatsächlich ist Data Science nicht so beängstigend, wie die Leute denken. In diesem Artikel entlarven wir die zehn beliebtesten datenwissenschaftlichen Mythen.

Mythos 1: Datenwissenschaft ist nur etwas für Mathe-Genies

Während Datenwissenschaft ihre mathematischen Elemente hat, gibt es keine Regel, die besagt, dass man ein Mathe-Guru sein muss. Zusätzlich zu den Standardstatistiken und Wahrscheinlichkeitsrechnungen umfasst das Fachgebiet viele andere nicht strenge mathematische Aspekte.

Selbst in Bereichen mit Mathematik müssen Sie abstrakte Theorien und Formeln nicht tiefgreifend neu erlernen. Dies bedeutet natürlich nicht, dass die Notwendigkeit der Mathematik in der Datenwissenschaft vollständig beseitigt wird.

Wie die meisten Karrierewege in der Analytik erfordert auch die Datenwissenschaft Grundkenntnisse in bestimmten Bereichen der Mathematik. Zu diesen Bereichen gehören Statistik, Algebra und Analysis. Auch wenn Mathematik nicht der Hauptschwerpunkt der Datenwissenschaft ist, können Zahlen nicht ganz vermieden werden.

Mythos 2: Niemand braucht einen Datenwissenschaftler

Im Gegensatz zu etablierteren technischen Berufen wie Softwareentwicklung und UI/UX-Design erfreut sich Datenwissenschaft immer größerer Beliebtheit. Der Bedarf an Datenwissenschaftlern steigt jedoch weiterhin stetig.

Zum Beispiel schätzt das U.S. Bureau of Labor Statistics, dass die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern bis 2021 um 2.031 % steigen wird. Diese Schätzung ist nicht überraschend, da viele Branchen, darunter der öffentliche Dienst, das Finanzwesen und das Gesundheitswesen, aufgrund des Anstiegs der Datenmengen begonnen haben, den Bedarf an Datenwissenschaftlern zu erkennen.

Für viele Unternehmen ohne Datenwissenschaftler erschwert Big Data die Veröffentlichung genauer Informationen. Auch wenn Ihre Fähigkeiten nicht so gefragt sind wie in anderen technischen Bereichen, sind sie dennoch genauso notwendig.

Mythos 3: Künstliche Intelligenz wird den Bedarf an Datenwissenschaft verringern

Heutzutage scheint künstliche Intelligenz alle Bedürfnisse zu lösen. Künstliche Intelligenz wird in der Medizin, beim Militär, bei selbstfahrenden Autos, beim Programmieren, beim Schreiben von Aufsätzen und sogar bei Hausaufgaben eingesetzt. Heutzutage befürchtet jeder Berufstätige, dass ihm eines Tages Roboter die Arbeit wegnehmen.

Aber diese Befürchtung gilt nicht für die Datenwissenschaft. KI verringert möglicherweise den Bedarf an grundlegender Arbeit, erfordert aber dennoch die Entscheidungs- und Denkfähigkeiten eines Datenwissenschaftlers.

Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Informationen zu generieren, größere Datenmengen zu sammeln und zu verarbeiten, aber sie hat die Datenwissenschaft nicht ersetzt. Dies liegt daran, dass die meisten Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf Daten basieren, was den Bedarf an Datenwissenschaftlern schafft.

Mythos 4: Data Science umfasst nur prädiktive Modellierung

Data Science umfasst möglicherweise die Erstellung von Modellen, die die Zukunft auf der Grundlage von Ereignissen in der Vergangenheit vorhersagen, aber dreht es sich dabei nur um prädiktive Modellierung? Natürlich nicht!

Trainingsdaten für Vorhersagezwecke scheinen der ausgefallene und unterhaltsame Teil der Datenwissenschaft zu sein. Dennoch sind die Aufgaben hinter den Kulissen wie Bereinigung und Datentransformation genauso wichtig.

Nach dem Sammeln großer Datensätze müssen Datenwissenschaftler die erforderlichen Daten aus der Sammlung herausfiltern, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten. Daher ist die prädiktive Modellierung ein geschäftskritischer und unverzichtbarer Teil des Fachgebiets.

Mythos 5: Jeder Datenwissenschaftler ist ein Informatik-Absolvent

Dies ist einer der größten Datenwissenschaftsmythen. Unabhängig von Ihrem Studienfach können Sie mit der richtigen Wissensbasis, den richtigen Kursen und den richtigen Mentoren ein großartiger Datenwissenschaftler werden. Ganz gleich, ob Sie einen Abschluss in Informatik oder Philosophie haben, die Datenwissenschaft liegt in Ihrer Reichweite.

Es gibt jedoch ein paar Dinge, die Sie wissen sollten. Während dieser Karriereweg jedem offen steht, der Interesse und Tatkraft hat, bestimmt Ihr Studiengang, wie einfach und schnell Sie lernen können. Beispielsweise ist es wahrscheinlicher, dass Absolventen der Informatik- oder Mathematik-Absolventen datenwissenschaftliche Konzepte schneller beherrschen als Absolventen aus nicht verwandten Bereichen.

Mythos 6: Datenwissenschaftler schreiben nur Code

Jeder erfahrene Datenwissenschaftler wird Ihnen sagen, dass das Konzept, dass Datenwissenschaftler nur Code schreiben, völlig falsch ist. Obwohl die meisten Datenwissenschaftler nebenbei Code schreiben, ist das Codieren je nach Art der Aufgabe nur die Spitze des Eisbergs der Datenwissenschaft.

Das Schreiben von Code erledigt nur einen Teil der Arbeit. Code wird jedoch zum Erstellen von Programmen und Algorithmen verwendet, die Datenwissenschaftler für prädiktive Modellierung, Analyse oder Prototyping verwenden. Codieren erleichtert nur den Arbeitsablauf, daher ist es ein irreführender Mythos der Datenwissenschaft, es als Ihren Hauptberuf zu bezeichnen.

Mythos 7: Power BI ist das einzige Tool, das für die Datenwissenschaft benötigt wird.

Power BI von Microsoft ist ein erstklassiges Datenwissenschafts- und Analysetool mit leistungsstarken Funktionen und Analysemöglichkeiten. Doch entgegen der landläufigen Meinung ist das Erlernen des Umgangs mit Power BI nur ein Teil dessen, was für den Erfolg in der Datenwissenschaft erforderlich ist; es umfasst viel mehr als dieses einzelne Tool.

Während beispielsweise das Schreiben von Code nicht der zentrale Schwerpunkt der Datenwissenschaft ist, müssen Sie einige Programmiersprachen lernen, normalerweise Python und R. Sie müssen außerdem Softwarepakete wie Excel verstehen und eng mit Datenbanken zusammenarbeiten, um Daten daraus zu extrahieren und zu organisieren. Fühlen Sie sich frei, Kurse zu belegen, die Ihnen helfen, Power BI zu beherrschen, aber denken Sie daran, dass dies nicht das Ende des Weges ist.

Mythos 8: Data Science ist nur für große Unternehmen notwendig

Während des Studiums von Data Science herrscht allgemein der Eindruck, dass man in jeder Branche nur einen Job bei großen Unternehmen bekommen kann. Mit anderen Worten: Wenn Sie von einem Unternehmen wie Amazon oder Meta nicht eingestellt werden, bedeutet dies, dass Sie für keinen Job als Datenwissenschaftler verfügbar sind.

Allerdings gibt es gerade heute viele Jobmöglichkeiten für qualifizierte Data Scientists. Jedes Unternehmen, das Verbraucherdaten direkt verarbeitet, sei es ein Startup oder ein Multimillionen-Dollar-Unternehmen, benötigt Datenwissenschaftler für eine optimale Leistung.

Dennoch stellen Sie Ihren Lebenslauf zusammen und sehen Sie, was Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten den Unternehmen in Ihrer Nähe bringen können.

Mythos 9: Größere Daten bedeuten genauere Ergebnisse und Vorhersagen

Obwohl diese Aussage oft zutrifft, ist sie immer noch halb wahr. Große Datensätze können die Fehlerquote im Vergleich zu kleineren Datensätzen verringern, die Genauigkeit hängt jedoch von mehr als nur der Datengröße ab.

Zuallererst ist die Datenqualität wichtig. Große Datensätze sind nur dann hilfreich, wenn die gesammelten Daten zur Lösung des Problems geeignet sind. Darüber hinaus ist durch den Einsatz von Tools der künstlichen Intelligenz bis zu einem bestimmten Grad eine höhere Lautstärke von Vorteil. Danach bringen weitere Daten keinen Mehrwert mehr.

Mythos 10: Es ist unmöglich, sich Data Science selbst beizubringen.

Es ist unmöglich, sich Data Science selbst beizubringen. Dies ist einer der größten Data Science-Mythen. Ähnlich wie bei anderen technischen Studiengängen ist es sehr gut möglich, sich selbst Datenwissenschaft beizubringen, insbesondere angesichts der Fülle an Ressourcen, die uns derzeit zur Verfügung stehen. Plattformen wie Coursera, Udemy, LinkedIn Learning und andere einfallsreiche Tutorial-Sites bieten Kurse an, mit denen Sie Ihr Data-Science-Wachstum beschleunigen können.

Natürlich spielt es keine Rolle, auf welchem ​​Niveau Sie sich gerade befinden, ob Anfänger, Mittelstufe oder Profi, es gibt einen Kurs oder eine Zertifizierung für Sie. Auch wenn Data Science etwas kompliziert sein kann, bedeutet das nicht, dass das Erlernen von Data Science weit hergeholt oder unmöglich ist.

Data Science ist so viel mehr als das

Trotz des Interesses an diesem Bereich scheuen die oben genannten und weitere Data-Science-Mythen einige Technikbegeisterte vor dieser Rolle zurück. Nun, da Sie die richtigen Informationen haben, worauf warten Sie noch? Entdecken Sie zahlreiche detaillierte Kurse, um noch heute Ihre Reise in die Datenwissenschaft zu beginnen.

Originaltitel: 10 Common Data Science Myths You Should Unlearn Now

Originalautor: JOSHUA ADEGOKE

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVergessen Sie diese 10 gängigen Data-Science-Mythen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!