آیا به این افسانه های رایج علم داده اعتقاد دارید؟ زمان آن رسیده است که آنها را بیاموزیم و درک واضح تری از این زمینه به دست آوریم.
علیرغم سروصدای اخیر پیرامون علم داده، مردم هنوز از این حوزه دوری می‌کنند. برای بسیاری از فن‌آوران، علم داده پیچیده، نامشخص است و در مقایسه با سایر مشاغل فناوری، ناشناخته‌های زیادی را در بر می‌گیرد. در همین حال، تعداد معدودی که وارد این حوزه می‌شوند دائماً چندین افسانه و تصور ناامیدکننده علم داده را می‌شنوند.
با این حال، آیا می‌دانستید که بیشتر این داستان‌ها تصورات غلط عمومی هستند؟ این ساده ترین مسیر در فناوری نیست، اما علم داده آنقدرها هم که مردم تصور می کنند وحشتناک نیست. بنابراین در این مقاله، 10 مورد از رایج ترین افسانه های علم داده را از بین می بریم.
افسانه شماره 1: علم داده فقط برای نوابغ ریاضی است
اگرچه علم داده عناصر ریاضی خود را دارد، اما هیچ قانونی نمی گوید که شما باید در ریاضی یک گورو باشید. علاوه بر آمار و احتمالات استاندارد، این زمینه شامل بسیاری از جنبه‌های ریاضی و نه کاملاً ریاضی است.
شما نیازی به یادگیری مجدد نظریه‌ها و فرمول‌های انتزاعی در زمینه‌های ریاضی ندارید. با این وجود، این به طور کامل نیاز به ریاضیات در علم داده را رد نمی کند.
مانند بسیاری از مسیرهای شغلی تحلیلی، علم داده به دانش پایه در زمینه های خاصی از ریاضیات نیاز دارد. این حوزه ها شامل آمار (همانطور که در بالا ذکر شد)، جبر و حساب دیفرانسیل و انتگرال است. بنابراین، در حالی که ریاضیات تاکید اصلی علم داده نیست، ممکن است بخواهید در این مسیر شغلی تجدید نظر کنید اگر ترجیح می دهید به طور کلی از اعداد اجتناب کنید.
افسانه شماره 2: هیچ کس به دانشمندان داده نیاز ندارد
بر خلاف حرفه‌های فناوری جاافتاده‌تر مانند توسعه نرم‌افزار و طراحی UI/UX، علم داده همچنان در حال افزایش محبوبیت است. با این حال، نیاز به دانشمندان داده همچنان در حال افزایش است.
به عنوان مثال، اداره آمار کار ایالات متحده رشد 36 درصدی تقاضا برای دانشمندان داده را بین سال‌های 2021 تا 2031 برآورد می‌کند. نیاز دانشمندان داده به دلیل افزایش حجم داده ها.
داده های بزرگ مشکلاتی را در انتشار اطلاعات دقیق برای بسیاری از شرکت ها و سازمان ها بدون دانشمندان داده ایجاد می کند. بنابراین، اگرچه مجموعه مهارت‌های شما ممکن است به اندازه سایر رشته‌های فناوری محبوب نباشد، اما کمتر ضروری نیست.
افسانه شماره 3: هوش مصنوعی تقاضا برای علم داده را کاهش می دهد
امروزه به نظر می رسد هوش مصنوعی راه حلی برای هر نیازی دارد. ما از هوش مصنوعی در پزشکی، ارتش، ماشین های خودران، برنامه نویسی، مقاله نویسی و حتی تکالیف استفاده می کنیم. اکنون هر حرفه ای نگران این است که روزی رباتی به جای او کار کند.
اما آیا این ترس برای علم داده صادق است؟ نه، این یکی از بسیاری از افسانه های علم داده است. هوش مصنوعی ممکن است تقاضا برای برخی مشاغل اساسی را کاهش دهد، اما همچنان به مهارت های تصمیم گیری و تفکر انتقادی دانشمندان داده نیاز دارد.
به جای جایگزینی علم داده، هوش مصنوعی به طور قابل توجهی مفید است و آنها را قادر می‌سازد اطلاعات تولید کنند، جمع‌آوری کنند و داده‌های بسیار بزرگ‌تری را مدیریت کنند. علاوه بر این، بیشتر الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به داده‌ها بستگی دارند و نیاز به دانشمندان داده را ایجاد می‌کنند.
افسانه شماره 4: علم داده به تنهایی مدل سازی پیش بینی را در بر می گیرد
علم داده می‌تواند شامل ساخت مدل‌هایی باشد که آینده را بر اساس اتفاقات گذشته پیش‌بینی می‌کنند، اما آیا به تنهایی حول مدل‌سازی پیش‌بینی می‌چرخد؟ قطعا نه!
به نظر می رسد آموزش داده ها برای اهداف پیش بینی بخش فانتزی و سرگرم کننده علم داده است. با این حال، کارهای پشت صحنه مانند تمیز کردن و تبدیل داده ها به همان اندازه، اگر مهمتر نباشند، هستند.
پس از جمع آوری مجموعه داده های بزرگ، دانشمند داده باید داده های لازم را از مجموعه فیلتر کند تا کیفیت داده ها را حفظ کند. هیچ مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده‌ای وجود ندارد، اما بخش وظیفه‌ای و غیرقابل مذاکره در این زمینه است.
افسانه شماره 5: هر دانشمند داده فارغ التحصیل علوم کامپیوتر است
در اینجا یکی از محبوب ترین افسانه های علم داده آورده شده است. خوشبختانه، زیبایی صنعت فناوری عدم وجود یکپارچگی در هنگام تغییر شغل در فناوری است. از این رو، فارغ از رشته تحصیلی شما، می توانید با داشتن زرادخانه، دوره ها و مربیان مناسب، به یک دانشمند داده عالی تبدیل شوید. چه فارغ التحصیل علوم کامپیوتر یا فلسفه باشید، علم داده در اختیار شماست.
با این حال، چیزی وجود دارد که باید بدانید. اگرچه این مسیر شغلی برای هر کسی که علاقه و انگیزه دارد باز است، دوره تحصیلی شما تعیین کننده سهولت و سرعت یادگیری شما خواهد بود. به عنوان مثال، یک فارغ التحصیل علوم کامپیوتر یا ریاضی احتمال بیشتری دارد که مفاهیم علم داده را سریعتر از کسی که در یک رشته نامرتبط است درک کند.
افسانه شماره 6: دانشمندان داده فقط کد می نویسند
هر دانشمند داده با تجربه به شما می گوید که این تصور کاملاً نادرست است. اگرچه اکثر دانشمندان داده در طول مسیر کدهایی را می نویسند، بسته به ماهیت کار، کدنویسی تنها نوک کوه یخ در علم داده است.
نوشتن کد فقط بخشی از کار را انجام می دهد. اما، کد برای ساخت برنامه‌ها و الگوریتم‌هایی که دانشمندان داده در مدل‌سازی پیش‌بینی، تحلیل یا نمونه‌های اولیه استفاده می‌کنند، استفاده می‌شود. کدنویسی فقط فرآیند کار را تسهیل می کند، بنابراین نامیدن آن به عنوان شغل اصلی یک افسانه گمراه کننده علم داده است.
افسانه شماره 7: Power BI تنها ابزار مورد نیاز برای علم داده است
Power BI مایکروسافت یک ابزار علم داده و تجزیه و تحلیل ستاره با ویژگی های قدرتمند و توانایی های تحلیلی است. با این حال، برخلاف تصور رایج، یادگیری استفاده از Power BI تنها بخشی از آنچه برای موفقیت در علم داده نیاز دارید است. این ابزار بسیار بیشتر از این ابزار منحصر به فرد را شامل می شود.
به عنوان مثال، اگرچه نوشتن کد تمرکز اصلی علم داده نیست، شما باید چند زبان برنامه نویسی، معمولا پایتون و R را یاد بگیرید. همچنین به دانش بسته هایی مانند اکسل و کار نزدیک با پایگاه های داده، استخراج و جمع آوری داده ها نیاز دارید. از آنها. با خیال راحت دوره هایی را دریافت کنید تا به شما در تسلط بر Power BI کمک کند، اما به یاد داشته باشید؛ این پایان راه نیست
افسانه شماره 8: علم داده فقط برای شرکت های بزرگ ضروری است
در ادامه مطلب خطرناک و غیر واقعی دیگری داریم که متاسفانه اکثر مردم به آن اعتقاد دارند. هنگام مطالعه علم داده، تصور عمومی این است که شما فقط می توانید از شرکت های بزرگ در هر صنعتی استخدام شوید. به عبارت دیگر، استخدام نشدن توسط شرکت‌هایی مانند آمازون یا متا معادل عدم دسترسی به کار برای هر دانشمند داده است.
با این حال، دانشمندان داده واجد شرایط فرصت های شغلی زیادی دارند، به خصوص امروزه. هر کسب‌وکاری که مستقیماً با داده‌های مصرف‌کننده کار می‌کند، چه یک استارت‌آپ یا یک شرکت چند میلیون دلاری، برای حداکثر عملکرد به یک دانشمند داده نیاز دارد.
با این اوصاف، رزومه خود را پاک کنید و ببینید که مهارت‌های علم داده شما می‌تواند برای شرکت‌های اطراف شما به دست آورد.
افسانه شماره 9: داده های بزرگتر معادل نتایج و پیش بینی های دقیق تر است
اگرچه این گفته معمولاً معتبر است، اما همچنان نیمه حقیقت است. مجموعه داده‌های بزرگ حاشیه خطای شما را در مقایسه با مجموعه‌های کوچک‌تر کاهش می‌دهد، اما دقت تنها به اندازه داده‌ها بستگی ندارد.
اول، کیفیت داده های شما مهم است. مجموعه داده های بزرگ تنها در صورتی کمک می کند که داده های جمع آوری شده برای حل مشکل مناسب باشند. علاوه بر این، با ابزارهای هوش مصنوعی، مقادیر بالاتر تا یک سطح معین سودمند است. پس از آن، داده های بیشتر مضر است.
افسانه شماره 10: خودآموزی علم داده غیرممکن است
این یکی از بزرگترین افسانه های علم داده است. مانند سایر مسیرهای فناوری، خودآموزی علم داده بسیار امکان پذیر است، به خصوص با منابع فراوانی که در حال حاضر در دسترس ماست. پلتفرم‌هایی مانند Coursera، Udemy، LinkedIn Learning و سایر وب‌سایت‌های آموزشی پرمحتوا، دوره‌هایی (رایگان و پولی) دارند که می‌توانند رشد علم داده شما را به سرعت دنبال کنند.
البته، مهم نیست که در حال حاضر در چه سطحی هستید، مبتدی، متوسط یا حرفه ای. یک دوره یا گواهینامه برای شما وجود دارد. بنابراین در حالی که علم داده ممکن است کمی پیچیده باشد، این امر خودآموزی علم داده را دور از ذهن یا غیرممکن نمی کند.
در علم داده بیشتر از آنچه در چشم دیده می شود وجود دارد
علیرغم علاقه به این زمینه، افسانه های علم داده در بالا و بیشتر باعث می شود که بسیاری از علاقه مندان به فناوری از این نقش اجتناب کنند. حالا، شما اطلاعات درستی دارید، پس منتظر چه چیزی هستید؟ دوره های متعدد مفصل در پلتفرم های یادگیری الکترونیکی را کاوش کنید و سفر علم داده خود را از امروز آغاز کنید.