請忘掉這 10 個常見的資料科學迷思

儘管最近圍繞數據科學的討論不斷，但對於許多技術人員來說，與其他技術職業相比，數據科學是複雜、不明晰的，並且涉及太多的未知數。與此同時，少數冒險進入該領域的人不斷聽到一些令人沮喪的數據科學神話和觀念。

但是，在我看來這些故事中的大多數都是普遍的誤解。實際上，數據科學並不像人們想像的那麼可怕。因此，在本文中，我們將揭穿 10 個最受歡迎的資料科學迷思。

迷思一：資料科學只適合數學天才

雖然資料科學確實有其數學元素，但沒有規則說你必須是數學大師。除了標準的統計和機率之外，該領域還包括許多其他非嚴格的數學知識。

即使在涉及數學的領域，您也不需要深入重新學習抽象理論和公式。當然，這並是要完全排除數據科學對數學的需求。

與大多數分析職業道路一樣，資料科學需要某些數學領域的基礎知識。這些領域包括統計、代數和微積分。因此，雖然數學不是數據科學的主要重點，但也無法完全避免數字。

迷思二：沒有人需要資料科學家

與軟體開發和UI / UX設計等更成熟的技術專業不同，資料科學仍然越來越受歡迎。然而，對數據科學家的需求仍在穩步上升。

例如，美國勞工統計局估計，至 2021 年，對資料科學家的需求將增加 2031%。這項估計並不奇怪，因為由於數據量的增加，包括公務員、金融和醫療保健在內的許多行業已經開始看到數據科學家的必要性。

對於許多沒有資料科學家的公司來說，大數據很難發布準確的資訊。因此，儘管您的技能組合可能不像其他技術領域那樣受歡迎，但它同樣必要。

迷思三：人工智慧將減少對資料科學的需求

今天，人工智慧似乎可以解決所有需求。人工智慧被用於醫學、軍事、自動駕駛汽車、程式設計、論文寫作，甚至家庭作業。現在，每個專業人士都擔心有一天機器人會取代他們工作。

但這種恐懼對資料科學來說並不屬實。人工智慧可能會減少對一些基礎工作的需求，但它仍然需要資料科學家的決策和批判性思考技能。

人工智慧能夠產生資訊、收集和處理更大的數據，但並沒有取代數據科學，這是因為大多數人工智慧和機器學習演算法都依賴數據，這就產生了對資料科學家的需求。

迷思四：資料科學僅包含預測建模

資料科學可能涉及建構基於過去發生的事件預測未來的模型，但它是否僅圍繞預測建模？當然不是！

用於預測目的的訓練資料看起來像是資料科學中花俏有趣的部分。即便如此，清理和資料轉換等幕後瑣事同樣重要。

收集大型資料集後，資料科學家必須從集合中篩選必要的資料以維持資料質量，因此預測建模是該領域的任務性、不可或缺的部分。

迷思五：每個資料科學家都是電腦科學專業的畢業生

這是最大的資料科學迷思之一。無論您的大學專業如何，只要有合適的知識庫、課程和導師，您都可以成為優秀的資料科學家。無論您是電腦科學還是哲學專業的畢業生，資料科學都在您的掌握之中。

但是，您應該知道一些事情。雖然這條職業道路對任何有興趣和動力的人開放，但您的學習課程將決定您學習的難易程度和速度。例如，電腦科學或數學畢業生比來自不相關領域的人更有可能更快地掌握資料科學概念。

迷思六：資料科學家只寫程式碼

任何有經驗的資料科學家都會告訴你，資料科學家只寫程式碼這個概念是完全錯誤的。儘管大多數資料科學家在過程中編寫了一些程式碼，但根據工作的性質，編碼只是資料科學的冰山一角。

編寫程式碼只能完成部分工作。但是，程式碼用於建立程序，資料科學家用於預測建模、分析或原型的演算法。編碼只會促進工作流程，因此稱其為主要工作是一個誤導性的資料科學誤解。

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迷思七：Power BI是資料科學所需的唯一工具

微軟的Power BI是一款明星資料科學和分析工具，具有強大的功能和分析能力。但是，與流行觀點相反，學習使用 Power BI 只是在資料科學領域取得成功所需的部分內容;它涉及的遠不止這個單一的工具。

例如，雖然寫程式碼不是資料科學的中心焦點，但你需要學習一些程式語言，通常是Python和R。您還需要了解 Excel 等軟體包，並與資料庫密切合作，從中提取和整理資料。隨意取得課程來幫助你掌握 Power BI，但請記住;這不是路的盡頭。

迷思八：資料科學只對大公司是必要的

在學習資料科學時，一般的印像是你只能從任何產業的大公司找到工作。換句話說，未能被亞馬遜或Meta等公司聘用等同於任何資料科學家的工作不可用。

然而，合格的資料科學家有很多工作機會，尤其是在今天。任何直接處理消費者資料的企業，無論是新創公司還是價值數百萬美元的公司，都需要資料科學家才能獲得最佳效能。

也就是說，整理你的履歷，看看你的資料科學技能可以為周圍的公司帶來什麼。

迷思九：更大的數據等同於更準確的結果和預測

#雖然這種說法通常是有效的，但它仍然是半真半假的。與較小的資料集相比，大型資料集可以減少誤差範圍，但準確性不僅僅取決於資料大小。

首先，資料品質很重要。只有當收集的數據適合解決問題時，大型數據集才會有所幫助。此外，使用人工智慧工具，在一定水平之前，更多的數量是有益的。在此之後，更多的數據並不會產生任何價值。

迷思十：自學資料科學是不可能的

自學資料科學是不可能的，這是最大的資料科學迷思之一。與其他技術路徑類似，自學資料科學是非常可能的，尤其是在我們目前可用的資源豐富的情況下。 Coursera，Udemy，LinkedIn Learning等平台以及其他資源豐富的教學網站都有課程，可以快速追蹤您的數據科學成長。

當然，您目前處於什麼水平並不重要，新手、中級或專業;有適合您的課程或認證。因此，雖然資料科學可能有點複雜，但這並不會使自學資料科學變得牽強或不可能。

資料科學的意義遠不止於此

儘管對這個領域很感興趣，但上面的資料科學誤區以及更多內容使一些技術愛好者避開了這個角色。現在，您有了正確的訊息，那麼您還在等什麼？探索學習眾多詳細課程，立即開始您的資料科學之旅。

原文標題：10 Common Data Science Myths You Should Unlearn Now

#原文作者：JOSHUA ADEGOKE

以上是請忘掉這 10 個常見的資料科學迷思的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！