データ サイエンスに関するよくある 10 の通説は忘れてください。

データ サイエンスに関する最近の話題にもかかわらず、多くの技術者にとって、データ サイエンスは複雑で不明確であり、他のテクノロジーのキャリアに比べて未知の部分が多すぎます。同時に、この分野に足を踏み入れる少数の人々は、データ サイエンスに関する気落ちするような通説や考え方を耳にし続けています。

しかし、これらの話のほとんどはよくある誤解であるように私には思えます。実際、データサイエンスは人々が思っているほど怖いものではありません。そこで、この記事では、データ サイエンスの最も一般的な 10 の誤解を暴きます。

誤解 1: データ サイエンスは数学の天才だけが対象である

データ サイエンスには数学的要素がありますが、数学の達人でなければならないというルールはありません。標準的な統計と確率に加えて、この分野には他の多くの非厳密な数学的側面が含まれます。

数学に関わる分野であっても、抽象的な理論や公式を深く学び直す必要はありません。もちろん、これはデータサイエンスにおける数学の必要性を完全に排除するわけではありません。

ほとんどのアナリティクスのキャリア パスと同様、データ サイエンスには数学の特定分野の基礎知識が必要です。これらの分野には、統計、代数、微積分が含まれます。したがって、数学はデータ サイエンスの主な焦点ではありませんが、数字を完全に避けることはできません。

誤解 2: データ サイエンティストを必要とする人はいない

ソフトウェア開発や UI/UX デザインなどのより確立された技術専攻とは異なり、データ サイエンスの人気は依然として高まっています。しかし、データサイエンティストの需要は着実に増加し続けています。

たとえば、米国労働統計局は、データ サイエンティストの需要が 2021 年までに 2,031% 増加すると予測しています。データ量の増加により、公務員、金融、ヘルスケアを含む多くの業界がデータサイエンティストの必要性を認識し始めているため、この推定は驚くべきことではありません。

データ サイエンティストのいない多くの企業にとって、ビッグデータにより正確な情報を公開することが困難になります。したがって、あなたのスキルセットは他の技術分野ほど求められていないかもしれませんが、同じくらい必要です。

誤解 3: 人工知能によりデータ サイエンスの必要性が軽減される

今日、人工知能はあらゆるニーズを解決しているようです。人工知能は、医療、軍事、自動運転車、プログラミング、エッセイの執筆、さらには宿題にも使用されています。今日、すべての専門家は、いつかロボットに仕事を奪われるのではないかと懸念しています。

しかし、この懸念はデータ サイエンスには当てはまりません。 AI により、一部の基本的な作業の必要性が軽減される可能性がありますが、依然としてデータ サイエンティストの意思決定と批判的思考スキルが必要です。

人工知能は情報を生成し、より大きなデータを収集して処理できますが、データ サイエンスに取って代わるものではありません。これは、ほとんどの人工知能と機械学習アルゴリズムがデータに依存しているためです。データサイエンティストの必要性。

誤解 4: データ サイエンスには予測モデリングのみが含まれる

データ サイエンスには、過去に発生したイベントに基づいて将来を予測するモデルの構築が含まれる場合がありますが、それだけではありません。予測を中心に構築されていますか？もちろん違います！

予測を目的としたトレーニング データは、データ サイエンスの派手で楽しい部分のように思えるかもしれません。それでも、クリーンアップやデータ変換などの舞台裏の作業も同様に重要です。

大規模なデータセットを収集した後、データサイエンティストは、データの品質を維持するためにコレクションから必要なデータを選別する必要があるため、予測モデリングはこの分野のミッションクリティカルで不可欠な部分です。

誤解 5: すべてのデータ サイエンティストはコンピューター サイエンスの卒業生である

これは、データ サイエンスの最大の誤解の 1 つです。大学の専攻に関係なく、適切な知識ベース、コース、メンターがあれば、優れたデータ サイエンティストになることができます。コンピューター サイエンスや哲学の卒業生であっても、データ サイエンスは理解できる範囲にあります。

ただし、知っておくべきことがいくつかあります。このキャリアパスは興味と意欲のある人であれば誰でも参加できますが、学習コースによってどれだけ簡単かつ迅速に学習できるかが決まります。たとえば、コンピューター サイエンスや数学の卒業生は、無関係な分野の卒業生よりも早くデータ サイエンスの概念を習得する可能性が高くなります。

誤解 6: データ サイエンティストはコードのみを記述する

経験豊富なデータ サイエンティストなら、データ サイエンティストがコードのみを記述するという概念は完全に間違っていると言うでしょう。ほとんどのデータ サイエンティストは、仕事の性質に応じて途中でコードを作成しますが、コーディングはデータ サイエンスの氷山の一角にすぎません。

コードを記述しても、作業の一部が完了するだけです。ただし、コードは、データ サイエンティストが予測モデリング、分析、またはプロトタイピングに使用するプログラムやアルゴリズムを構築するために使用されます。コーディングはワークフローを促進するだけなので、コーディングを主な仕事と呼ぶのは誤解を招くデータ サイエンスの神話です。

誤解 7: データ サイエンスに必要なツールは Power BI だけです

Microsoft の Power BI は、強力な機能と分析機能を備えたスター データ サイエンスおよび分析ツールです。しかし、一般的な考えに反して、Power BI の使用方法を学ぶことはデータ サイエンスで成功するために必要なことの一部にすぎず、この 1 つのツール以上のことが必要になります。

たとえば、コードの作成はデータ サイエンスの中心ではありませんが、いくつかのプログラミング言語 (通常は Python と R) を学ぶ必要があります。また、Excel などのソフトウェア パッケージを理解し、データベースと緊密に連携してデータを抽出して整理する必要もあります。 Power BI をマスターするのに役立つコースを自由に受講できますが、これで終わりではないことを覚えておいてください。

誤解 8: データ サイエンスは大企業にのみ必要である

データ サイエンスを学ぶとき、一般的な印象は、どの業界でも大企業でしか学べないというものです。仕事。言い換えれば、Amazon や Meta のような企業に雇用されないということは、データ サイエンティストの仕事に就けないことと同じです。

ただし、特に今日では、資格のあるデータ サイエンティストにとって雇用の機会が数多くあります。新興企業であろうと数百万ドル規模の企業であろうと、消費者データを直接扱うあらゆる企業には、最適なパフォーマンスを得るためにデータサイエンティストが必要です。

とはいえ、履歴書をまとめて、あなたのデータ サイエンス スキルが周囲の企業に何をもたらすことができるかを確認してください。

誤解 9: データが大きいほど、より正確な結果と予測が得られます

この主張は多くの場合有効ですが、まだ半分は真実です。データ セットが大きいと、小さいデータ セットと比較して誤差の範囲を減らすことができますが、精度はデータ サイズだけではなく依存します。

まず第一に、データ品質が重要です。大規模なデータセットは、収集されたデータが問題の解決に適している場合にのみ役に立ちます。さらに、人工知能ツールを使用すると、一定のレベルまでは、より多くのボリュームが得られます。その後、データが増えても価値は生まれません。

通説 10: データ サイエンスを独学で学ぶことは不可能です。

データ サイエンスを独学で学ぶことは不可能です。これは、データ サイエンスに関する最大の通説の 1 つです。他の技術的なパスと同様に、特に現在利用できるリソースが豊富にあるため、データ サイエンスを独学することは非常に可能です。 Coursera、Udemy、LinkedIn Learning などのプラットフォームやその他のリソース豊富なチュートリアル サイトには、データ サイエンスの成長を迅速に追跡するためのコースがあります。

もちろん、初心者、中級者、プロフェッショナルなど、現在のレベルに関係なく、あなたに合ったコースや認定資格が用意されています。したがって、データ サイエンスは少し複雑な場合がありますが、だからといって、データ サイエンスを独学で学ぶことが突飛な、または不可能になるわけではありません。

データ サイエンスはそれをはるかに超えたものです

この分野への関心にもかかわらず、上記のデータ サイエンスに関する神話などが、一部のテクノロジー愛好家を避けさせています。この職種を募集しました。正しい情報を入手したら、何を待っているでしょうか?多数の詳細なコースを探索して、データ サイエンスへの取り組みを今すぐ始めましょう。

原題: 10 Common Data Science Myths You Should Unlearn Now

##原著者: JOSHUA ADEGOKE

以上がデータ サイエンスに関するよくある 10 の通説は忘れてください。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。