Vjerujete li u ove uobičajene mitove o znanosti o podacima? Vrijeme je da ih naučite i steknete jasnije razumijevanje ovog područja.
Unatoč nedavnoj buci oko znanosti o podacima, ljudi još uvijek zaziru od ovog područja. Za mnoge tehničare, znanost o podacima je složena, nejasna i uključuje previše nepoznanica u usporedbi s drugim tehnološkim karijerama. U međuvremenu, nekolicina onih koji se upuštaju u to područje stalno slušaju nekoliko obeshrabrujućih mitova i ideja o znanosti o podacima.
Međutim, jeste li znali da su većina ovih priča opće zablude? To nije najlakši put u tehnologiji, ali znanost o podacima nije tako zastrašujuća kao što ljudi pretpostavljaju. Stoga ćemo u ovom članku razotkriti 10 najpopularnijih mitova o znanosti o podacima.
Mit #1: Znanost o podacima je samo za matematičke genije
Iako znanost o podacima ima svoje matematičke elemente, nijedno pravilo ne kaže da morate biti guru u matematici. Osim standardne statistike i vjerojatnosti, ovo područje obuhvaća i brojne druge, ne strogo matematičke aspekte.
Nećete morati ponovno dublje učiti apstraktne teorije i formule u područjima koja uključuju matematiku. Ipak, to ne isključuje u potpunosti potrebu za matematikom u znanosti o podacima.
Kao i većina analitičkih karijera, znanost o podacima zahtijeva osnovno znanje određenih područja matematike. Ta područja uključuju statistiku (kao što je gore spomenuto), algebru i račun. Stoga, iako matematika nije glavni naglasak znanosti o podacima, možda biste željeli ponovno razmotriti ovu karijeru ako biste radije u potpunosti izbjegli brojke.
Mit #2: Nitko ne treba podatkovne znanstvenike
Za razliku od etabliranih tehnoloških zanimanja poput razvoja softvera i UI/UX dizajna, podatkovna znanost još uvijek dobiva na popularnosti. Ipak, potreba za podatkovnim znanstvenicima i dalje je u stalnom porastu.
Na primjer, Američki ured za statistiku rada procjenjuje rast potražnje za podatkovnim znanstvenicima od 36% između 2021. i 2031. Ova procjena ne iznenađuje jer su brojne industrije, uključujući državnu službu, financije i zdravstvo, počele uviđati potrebu za podatkovnim znanstvenicima zbog sve veće količine podataka.
Veliki podaci predstavljaju poteškoće u objavljivanju točnih informacija za mnoge tvrtke i organizacije bez podatkovnih znanstvenika. Dakle, iako vaše vještine možda nisu tako popularne kao druga tehnološka polja, nisu manje potrebne.
Mit #3: AI će smanjiti potražnju za znanosti o podacima
Danas se čini da AI ima rješenje za svaku potrebu. Čujemo da se AI koristi u medicini, vojsci, samovozećim automobilima, programiranju, pisanju eseja, pa čak i domaćim zadaćama. Svaki profesionalac sada brine hoće li robot jednog dana raditi umjesto njih.
No, zvuči li ovaj strah istinit za znanost o podacima? Ne, to je jedan od mnogih mitova o znanosti o podacima. Umjetna inteligencija može smanjiti potražnju za nekim temeljnim poslovima, ali još uvijek zahtijeva vještine donošenja odluka i kritičkog razmišljanja znanstvenika koji se bave podacima.
Umjesto da zamijeni znanost o podacima, umjetna inteligencija je od velike pomoći jer im omogućuje generiranje informacija, prikupljanje i rukovanje mnogo većim podacima. Štoviše, većina algoritama umjetne inteligencije i strojnog učenja ovisi o podacima, što stvara potrebu za znanstvenicima koji se bave podacima.
Mit #4: Znanost o podacima obuhvaća samo prediktivno modeliranje
Znanost o podacima mogla bi uključivati izgradnju modela koji predviđaju budućnost na temelju prošlih događaja, ali vrti li se samo oko prediktivnog modeliranja? Sigurno ne!
Obuka podataka u prediktivne svrhe izgleda kao otmjeni, zabavni dio znanosti o podacima. Unatoč tome, poslovi iza kulisa poput čišćenja i transformacije podataka jednako su važni, ako ne i važniji.
Nakon prikupljanja velikih skupova podataka, podatkovni znanstvenik mora filtrirati potrebne podatke iz zbirke kako bi zadržao kvalitetu podataka. Ne postoji prediktivno modeliranje, ali to je zadatak, dio ovog polja o kojem se ne može pregovarati.
Mit #5: Svaki podatkovni znanstvenik je diplomant računalnih znanosti
Evo jednog od najpopularnijih mitova o znanosti o podacima. Srećom, ljepota tehnološke industrije je besprijekornost kada prelazak na karijeru u tehnici. Stoga, bez obzira na fakultetski smjer, možete postati izvrstan podatkovni znanstvenik s pravim arsenalom, tečajevima i mentorima. Bez obzira na to jeste li diplomirali računarstvo ili filozofiju, znanost o podacima vam je nadohvat ruke.
Međutim, postoji nešto što biste trebali znati. Iako je ovaj put karijere otvoren za svakoga tko ima interes i želju, vaš studij odredit će lakoću i brzinu vašeg učenja. Na primjer, vjerojatnije je da će diplomirani student informatike ili matematike brže shvatiti koncepte znanosti o podacima od nekoga iz nepovezanog područja.
Mit #6: Znanstvenici podataka pišu samo kod
Svaki iskusni podatkovni znanstvenik rekao bi vam da je ova predodžba potpuno pogrešna. Iako većina podatkovnih znanstvenika usput napiše neki kod, ovisno o prirodi posla, kodiranje je samo vrh ledenog brijega u podatkovnoj znanosti.
Pisanje koda obavlja samo dio posla. No, kod se koristi za izradu programa, a algoritmi podataka koje znanstvenici koriste u modeliranju predviđanja, analizi ili prototipovima. Kodiranje samo olakšava radni proces, tako da je nazvati ga glavnim poslom obmanjujući mit o znanosti o podacima.
Microsoftov Power BI je zvjezdani alat za znanost i analitiku podataka sa snažnim značajkama i analitičkim sposobnostima. Međutim, suprotno uvriježenom mišljenju, naučiti koristiti Power BI samo je dio onoga što vam je potrebno da biste uspjeli u znanosti o podacima; uključuje mnogo više od ovog jedinstvenog alata.
Na primjer, iako pisanje koda nije središnji fokus znanosti o podacima, morate naučiti nekoliko programskih jezika, obično Python i R. Također će vam trebati poznavanje paketa kao što je Excel i bliska suradnja s bazama podataka, izdvajanje i uspoređivanje podataka iz njih. Slobodno uzmite tečajeve koji će vam pomoći da svladate Power BI, ali zapamtite; nije kraj puta.
Mit #8: Znanost o podacima potrebna je samo velikim tvrtkama
Zatim, imamo još jednu opasnu i neistinitu izjavu u koju, nažalost, većina ljudi vjeruje. Kada studirate podatkovnu znanost, opći je dojam da se možete zaposliti samo u velikim tvrtkama u bilo kojoj industriji. Drugim riječima, neuspjeh da vas zaposle tvrtke poput Amazona ili Mete izjednačuje se s nedostupnošću za posao za bilo kojeg podatkovnog znanstvenika.
Međutim, kvalificirani podatkovni znanstvenici imaju mnogo prilika za posao, posebno danas. Svaka tvrtka koja radi izravno s podacima potrošača, bilo da se radi o startupu ili tvrtki vrijednoj više milijuna dolara, zahtijeva podatkovnog znanstvenika za maksimalnu izvedbu.
Uz to, obrišite prašinu sa svog životopisa i pogledajte što vaše vještine znanosti o podacima mogu postići tvrtkama oko vas.
Mit #9: Veći podaci znače točnije rezultate i predviđanja
Iako je ova izjava obično važeća, ona je još uvijek poluistina. Veliki skupovi podataka smanjuju granice pogreške u usporedbi s manjim, ali točnost ne ovisi samo o veličini podataka.
Prvo, bitna je kvaliteta vaših podataka. Veliki skupovi podataka pomažu samo ako su prikupljeni podaci prikladni za rješavanje problema. Osim toga, s AI alatima, veće količine su korisne do određene razine. Nakon toga, više podataka je štetno.
Mit #10: Nemoguće je samostalno naučiti podatkovnu znanost
Ovo je jedan od najvećih mitova o znanosti o podacima. Slično drugim tehnološkim pravcima, znanost o podacima koja samostalno uči je vrlo moguća, posebno s bogatstvom resursa koji su nam trenutno dostupni. Platforme kao što su Coursera, Udemy, LinkedIn Learning i druge snalažljive web stranice s podukama imate tečajeve (besplatne i plaćene) koji mogu ubrzati vaš rast znanosti o podacima.
Naravno, nije važno na kojoj ste razini trenutno, početnik, srednji ili profesionalac; postoji tečaj ili certifikat za vas. Iako bi znanost o podacima mogla biti malo složena, to ne čini samoučenje znanosti o podacima nategnutom ili nemogućom.
Znanost o podacima ima više nego što se čini na prvi pogled
Unatoč interesu za ovo područje, gore navedeni mitovi o znanosti o podacima i drugi tjeraju nekoliko tehnoloških entuzijasta da izbjegnu tu ulogu. Sada imate točne podatke, pa što čekate? Istražite brojne detaljne tečajeve na platformama za e-učenje i započnite svoje putovanje znanosti o podacima već danas.