10 algemene datawetenschapsmythen die u nu moet afleren

Ondanks de recente buzz rond datawetenschap, schrikken mensen nog steeds terug voor dit veld. Voor veel techneuten is datawetenschap complex, onduidelijk en brengt het te veel onbekenden met zich mee in vergelijking met andere technische carrières. Ondertussen horen de weinigen die zich in het veld wagen constant verschillende ontmoedigende mythes en opvattingen over datawetenschap.

Wist je echter dat de meeste van deze verhalen algemene misvattingen zijn? Het is niet het gemakkelijkste pad in technologie, maar datawetenschap is niet zo angstaanjagend als mensen vaak denken. Dus in dit artikel zullen we 10 van de meest populaire mythen over datawetenschap ontkrachten.

Mythe #1: Data Science is alleen voor wiskundige genieën

Hoewel datawetenschap zijn wiskundige elementen heeft, zegt geen enkele regel dat je een goeroe in wiskunde moet zijn. Naast de standaard statistiek en waarschijnlijkheid omvat dit vakgebied tal van andere, niet strikt wiskundige aspecten.

U hoeft abstracte theorieën en formules niet grondig opnieuw te leren op het gebied van wiskunde. Dit sluit de behoefte aan wiskunde in data science echter niet helemaal uit.

Zoals de meeste analytische loopbaantrajecten, vereist datawetenschap basiskennis van bepaalde wiskundige gebieden. Deze gebieden omvatten statistiek (zoals hierboven vermeld), algebra en calculus. Dus hoewel wiskunde niet de belangrijkste focus is van datawetenschap, wil je misschien dit carrièrepad heroverwegen als je getallen liever helemaal vermijdt.

Mythe #2: niemand heeft datawetenschappers nodig

In tegenstelling tot meer gevestigde technische beroepen zoals softwareontwikkeling en UI/UX-ontwerp, wint datawetenschap nog steeds aan populariteit. Toch blijft de behoefte aan datawetenschappers gestaag toenemen.

Bijvoorbeeld de Amerikaanse bureau voor arbeidsstatistieken schat een groei van 36% in de vraag naar datawetenschappers tussen 2021 en 2031. Deze schatting is niet verrassend, aangezien tal van industrieën, waaronder het ambtenarenapparaat, de financiële wereld en de gezondheidszorg, de noodzaak van datawetenschappers beginnen in te zien vanwege de toenemende hoeveelheden gegevens.

Grote hoeveelheden gegevens vormen moeilijkheden bij het vrijgeven van nauwkeurige informatie voor veel bedrijven en organisaties zonder datawetenschappers. Dus hoewel je vaardigheden misschien niet zo populair zijn als andere technische gebieden, is het niet minder noodzakelijk.

Mythe #3: AI zal de vraag naar datawetenschap verminderen

Tegenwoordig lijkt AI voor elke behoefte de oplossing te hebben. We horen dat AI wordt gebruikt in de geneeskunde, het leger, zelfrijdende auto's, programmeren, het schrijven van essays en zelfs huiswerk. Elke professional maakt zich nu zorgen over een robot die op een dag in hun plaats zal werken.

Maar klopt deze angst ook voor data science? Nee, het is een van de vele mythen over datawetenschap. AI kan de vraag naar sommige fundamentele banen verminderen, maar het vereist nog steeds de besluitvorming en kritische denkvaardigheden van datawetenschappers.

In plaats van datawetenschap te vervangen, is AI aanzienlijk nuttig, waardoor ze informatie kunnen genereren, veel grotere gegevens kunnen verzamelen en verwerken. Bovendien zijn de meeste AI- en machine learning-algoritmen afhankelijk van data, waardoor er behoefte is aan datawetenschappers.

Mythe #4: Data Science omvat alleen voorspellende modellering

Datawetenschap kan betrekking hebben op het bouwen van modellen die de toekomst voorspellen op basis van gebeurtenissen in het verleden, maar draait het alleen om voorspellende modellen? Zeker niet!

Het trainen van gegevens voor voorspellende doeleinden lijkt het mooie, leuke deel van datawetenschap. Toch zijn klusjes achter de schermen, zoals opschonen en gegevenstransformatie, net zo belangrijk, zo niet belangrijker.

Na het verzamelen van grote datasets moet de datawetenschapper de benodigde data uit de verzameling filteren om de datakwaliteit te behouden. Er is geen voorspellende modellering, maar het is een uitdagend, niet-onderhandelbaar onderdeel van dit veld.

Mythe #5: Elke datawetenschapper is afgestudeerd in informatica

Hier is een van de meest populaire datawetenschapsmythes. Gelukkig is de schoonheid van de technische industrie de naadloosheid wanneer overstappen naar een carrière in de techniek. Daarom kun je, ongeacht je studierichting, een uitstekende datawetenschapper worden met het juiste arsenaal, cursussen en mentoren. Of je nu afgestudeerd bent in informatica of filosofie, datawetenschap ligt binnen handbereik.

Er is echter iets dat u moet weten. Hoewel dit carrièrepad openstaat voor iedereen met interesse en drive, zal je studierichting bepalend zijn voor het gemak en de snelheid van je leren. Een afgestudeerde informatica of wiskunde zal bijvoorbeeld sneller datawetenschapsconcepten begrijpen dan iemand uit een niet-gerelateerd veld.

Mythe #6: Datawetenschappers schrijven alleen code

Elke ervaren datawetenschapper zou je vertellen dat dit idee volkomen onjuist is. Hoewel de meeste datawetenschappers onderweg wat code schrijven, is coderen, afhankelijk van de aard van de taak, slechts het topje van de ijsberg in datawetenschap.

Met het schrijven van code wordt slechts een deel van de klus geklaard. Maar code wordt gebruikt om de programma's te bouwen, en algoritmen die gegevenswetenschappers gebruiken bij voorspellingsmodellering, analyse of prototypen. Coderen vergemakkelijkt alleen het werkproces, dus het de hoofdtaak noemen is een misleidende data science-mythe.

PowerBI van Microsoft is een ster voor gegevenswetenschap en -analyse met krachtige functies en analytische vaardigheden. In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, is het leren gebruiken van Power BI echter slechts een deel van wat je nodig hebt om te slagen in datawetenschap; er komt veel meer bij kijken dan dit enkelvoudige instrument.

Hoewel het schrijven van code bijvoorbeeld niet de centrale focus is van datawetenschap, moet je een paar programmeertalen leren, meestal Python en R. Je hebt ook kennis van pakketten zoals Excel nodig en werkt nauw samen met databases, waarbij je gegevens eruit haalt en verzamelt. Voel je vrij om te krijgen cursussen om u te helpen Power BI onder de knie te krijgen, maar onthoud; het is niet het einde van de weg.

Mythe #8: Data Science is alleen nodig voor grote bedrijven

Vervolgens hebben we nog een gevaarlijke en onware bewering die helaas door de meeste mensen wordt geloofd. Bij het bestuderen van datawetenschap is de algemene indruk dat je alleen werk kunt krijgen van grote bedrijven in welke branche dan ook. Met andere woorden, niet worden ingehuurd door bedrijven als Amazon of Meta staat gelijk aan onbeschikbaarheid van werk voor elke datawetenschapper.

Gekwalificeerde datawetenschappers hebben echter veel vacatures, vooral vandaag. Elk bedrijf dat rechtstreeks met consumentengegevens werkt, of het nu een start-up of een miljoenenbedrijf is, heeft een datawetenschapper nodig voor maximale prestaties.

Dat gezegd hebbende, stof je cv op en kijk wat je data science-vaardigheden kunnen bereiken voor bedrijven om je heen.

Mythe #9: Grotere gegevens komen overeen met nauwkeurigere resultaten en voorspellingen

Hoewel deze bewering meestal geldig is, is het nog steeds een halve waarheid. Grote datasets verkleinen uw foutmarges in vergelijking met kleinere, maar nauwkeurigheid hangt niet alleen af ​​van de datagrootte.

Ten eerste is de kwaliteit van uw gegevens van belang. Grote datasets helpen alleen als de verzamelde data geschikt zijn om het probleem op te lossen. Bovendien zijn met AI-tools grotere hoeveelheden voordelig tot een bepaald niveau. Daarna is meer data schadelijk.

Mythe #10: Het is onmogelijk om zelf datawetenschap te leren

Dit is een van de grootste mythen over datawetenschap die er zijn. Net als bij andere technische paden, is zelflerende datawetenschap heel goed mogelijk, vooral met de rijkdom aan middelen waarover we momenteel beschikken. Platforms zoals Coursera, Udemy, LinkedIn Learning en andere vindingrijke tutorial websites hebben cursussen (gratis en betaald) die uw groei in datawetenschap kunnen versnellen.

Het maakt natuurlijk niet uit op welk niveau je momenteel zit, beginner, halfgevorderd of pro; er is een cursus of certificering voor jou. Dus hoewel datawetenschap misschien een beetje ingewikkeld is, betekent dit niet dat zelflerende datawetenschap vergezocht of onmogelijk is.

Er is meer aan datawetenschap dan op het eerste gezicht lijkt

Ondanks de interesse in dit veld, zorgen de data science-mythen hierboven en meer ervoor dat verschillende tech-enthousiastelingen de rol vermijden. Nu heb je de juiste informatie, dus waar wacht je nog op? Verken de talrijke gedetailleerde cursussen op e-learningplatforms en begin vandaag nog aan uw datawetenschapsreis.