Walaupun heboh baru-baru ini mengenai sains data, bagi kebanyakan ahli teknologi, sains data adalah kompleks, tidak jelas dan melibatkan terlalu banyak perkara yang tidak diketahui berbanding kerjaya teknologi lain. Pada masa yang sama, segelintir yang menceburi bidang ini terus mendengar beberapa mitos dan idea sains data yang tidak menggalakkan.
Walau bagaimanapun, nampaknya kebanyakan cerita ini adalah salah tanggapan biasa. Malah, sains data tidaklah semenakutkan seperti yang difikirkan orang. Jadi, dalam artikel ini, kami akan membongkar 10 mitos sains data yang paling popular.
Walaupun sains data mempunyai unsur matematiknya, tidak ada peraturan yang mengatakan anda perlu menjadi guru matematik . Sebagai tambahan kepada statistik dan kebarangkalian standard, medan tersebut merangkumi banyak aspek matematik tidak ketat lain.
Malah dalam bidang yang melibatkan matematik, anda tidak perlu mempelajari semula teori dan formula abstrak secara mendalam. Sudah tentu, ini bukan untuk menghapuskan sepenuhnya keperluan untuk matematik dalam sains data.
Seperti kebanyakan laluan kerjaya analitik, sains data memerlukan pengetahuan asas dalam bidang matematik tertentu. Bidang ini termasuk statistik, algebra, dan kalkulus. Jadi walaupun matematik bukan fokus utama sains data, nombor tidak boleh dielakkan sepenuhnya.
Tidak seperti jurusan teknikal yang lebih mantap seperti pembangunan perisian dan reka bentuk UI/UX, sains data masih semakin popular. Walau bagaimanapun, permintaan untuk saintis data terus meningkat dengan stabil.
Sebagai contoh, Biro Statistik Buruh A.S. menganggarkan bahawa permintaan untuk saintis data akan meningkat sebanyak 2,031% menjelang 2021. Anggaran ini tidak menghairankan kerana banyak industri termasuk perkhidmatan awam, kewangan dan penjagaan kesihatan telah mula melihat keperluan untuk saintis data disebabkan peningkatan dalam jumlah data.
Bagi kebanyakan syarikat tanpa saintis data, data besar menyukarkan untuk menerbitkan maklumat yang tepat. Oleh itu, walaupun set kemahiran anda mungkin tidak begitu dicari seperti bidang teknikal lain, ia adalah sama perlu.
Hari ini, kecerdasan buatan nampaknya menyelesaikan semua keperluan. Kecerdasan buatan digunakan dalam bidang perubatan, tentera, kereta pandu sendiri, pengaturcaraan, penulisan esei, dan juga kerja rumah. Pada masa kini, setiap profesional takut bahawa satu hari nanti robot akan mengambil kerja mereka.
Tetapi ketakutan ini tidak benar untuk sains data. AI mungkin mengurangkan keperluan untuk beberapa kerja asas, tetapi ia masih memerlukan kemahiran membuat keputusan dan pemikiran kritis seorang saintis data.
AI mampu menjana maklumat, mengumpul dan memproses data yang lebih besar, tetapi ia tidak menggantikan sains data Ini kerana kebanyakan algoritma AI dan pembelajaran mesin bergantung pada data, yang Ini mewujudkan a keperluan untuk saintis data.
Sains data mungkin melibatkan membina model yang meramal masa depan berdasarkan peristiwa yang berlaku pada masa lalu, tetapi adakah ia hanya dibina di sekitar acuan? Sudah tentu tidak!
Data latihan untuk tujuan ramalan mungkin kelihatan seperti bahagian sains data yang menarik dan menyeronokkan. Walaupun begitu, tugas di belakang tabir seperti pembersihan dan transformasi data adalah sama pentingnya.
Selepas mengumpul set data yang besar, saintis data perlu menapis data yang diperlukan daripada koleksi untuk mengekalkan kualiti data, jadi pemodelan ramalan adalah bahagian yang kritikal dan penting dalam bidang itu.
Ini adalah salah satu mitos sains data terbesar. Tidak kira jurusan kolej anda, dengan asas pengetahuan, kursus dan mentor yang betul, anda boleh menjadi saintis data yang hebat. Sama ada anda seorang graduan sains komputer atau falsafah, sains data berada dalam genggaman anda.
Walau bagaimanapun, terdapat beberapa perkara yang perlu anda ketahui. Walaupun laluan kerjaya ini terbuka kepada sesiapa sahaja yang mempunyai minat dan dorongan, kursus pengajian anda akan menentukan betapa mudah dan cepat anda boleh belajar. Sebagai contoh, graduan sains komputer atau matematik lebih berkemungkinan untuk menguasai konsep sains data dengan lebih cepat berbanding mereka dari bidang yang tidak berkaitan.
Mana-mana saintis data yang berpengalaman akan memberitahu anda bahawa konsep saintis data hanya menulis kod adalah salah sama sekali. Walaupun kebanyakan saintis data menulis beberapa kod di sepanjang jalan, bergantung pada sifat pekerjaan, pengekodan hanyalah puncak gunung ais sains data.
Menulis kod hanya menyelesaikan sebahagian daripada kerja. Walau bagaimanapun, kod digunakan untuk membina atur cara, algoritma yang digunakan oleh saintis data untuk pemodelan ramalan, analisis atau prototaip. Pengekodan hanya memudahkan aliran kerja, jadi memanggilnya tugas utama anda ialah mitos sains data yang mengelirukan.
Power BI Microsoft ialah sains data bintang dan alat analisis dengan fungsi yang berkuasa dan keupayaan analisis. Tetapi, bertentangan dengan kepercayaan popular, belajar menggunakan Power BI hanyalah sebahagian daripada apa yang diperlukan untuk berjaya dalam sains data ia melibatkan lebih daripada alat tunggal ini.
Sebagai contoh, walaupun menulis kod bukanlah fokus utama sains data, anda perlu mempelajari beberapa bahasa pengaturcaraan, biasanya Python dan R. Anda juga perlu memahami pakej perisian seperti Excel dan bekerjasama rapat dengan pangkalan data untuk mengekstrak dan menyusun data daripadanya. Jangan ragu untuk mendapatkan kursus untuk membantu anda menguasai Power BI, tetapi ingat ini bukan penghujungnya.
Apabila mempelajari sains data, tanggapan umum ialah anda hanya boleh menemuinya daripada syarikat besar dalam mana-mana industri Kerja. Dalam erti kata lain, kegagalan untuk diupah oleh syarikat seperti Amazon atau Meta sama dengan tidak tersedia untuk sebarang pekerjaan saintis data.
Walau bagaimanapun, terdapat banyak peluang pekerjaan untuk saintis data yang berkelayakan, terutamanya hari ini. Mana-mana perniagaan yang mengendalikan data pengguna secara langsung, sama ada syarikat permulaan atau syarikat berjuta-juta dolar, memerlukan saintis data untuk prestasi optimum.
Maksudnya, susun resume anda dan lihat perkara yang boleh dibawa oleh kemahiran sains data anda kepada syarikat di sekeliling anda.
Walaupun kenyataan ini selalunya sah, ia masih separuh benar. Set data yang besar boleh mengurangkan margin ralat berbanding set data yang lebih kecil, tetapi ketepatan bergantung pada lebih daripada sekadar saiz data.
Pertama sekali, kualiti data adalah penting. Set data yang besar hanya membantu jika data yang dikumpul sesuai untuk menyelesaikan masalah. Selain itu, menggunakan alat kecerdasan buatan, sehingga tahap tertentu, lebih banyak volum adalah bermanfaat. Selepas itu, lebih banyak data tidak menambah apa-apa nilai.
Adalah mustahil untuk mengajar diri sendiri sains data Ini adalah salah satu mitos sains data terbesar. Sama seperti laluan teknikal lain, mengajar diri sendiri sains data adalah sangat mungkin, terutamanya dengan banyaknya sumber yang tersedia untuk kami pada masa ini. Platform seperti Coursera, Udemy, Pembelajaran LinkedIn dan tapak tutorial yang bijak lain mempunyai kursus untuk menjejaki pertumbuhan sains data anda dengan pantas.
Sudah tentu, tidak kira di peringkat mana anda berada, orang baru, pertengahan atau profesional ada kursus atau pensijilan untuk anda. Jadi, walaupun sains data boleh menjadi agak rumit, itu tidak menjadikan mengajar diri sendiri sains data tidak masuk akal atau mustahil.
Walaupun minat dalam bidang ini, mitos sains data di atas dan banyak lagi menghalang sesetengah peminat teknologi daripada mengelak peranan Opened ini. Sekarang anda mempunyai maklumat yang betul, apa tunggu lagi? Terokai pelbagai kursus terperinci untuk memulakan perjalanan sains data anda hari ini.
Tajuk asal: 10 Mitos Sains Data Biasa Yang Perlu Anda Pelajari Sekarang
Pengarang asal: JOSHUA ADEGOKE
Atas ialah kandungan terperinci Lupakan 10 mitos sains data biasa ini. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
