10 verbreitete Data Science-Mythen, die Sie jetzt verlernen sollten

Trotz der jüngsten Aufregung um die Datenwissenschaft schrecken die Menschen immer noch vor diesem Bereich zurück. Für viele Techies ist Data Science komplex, unklar und im Vergleich zu anderen Tech-Karrieren mit zu vielen Unbekannten verbunden. Unterdessen hören die wenigen, die sich in das Feld wagen, ständig mehrere entmutigende Mythen und Vorstellungen der Datenwissenschaft.

Wussten Sie jedoch, dass die meisten dieser Geschichten allgemeine Missverständnisse sind? Es ist nicht der einfachste Weg in der Technik, aber Data Science ist nicht so erschreckend, wie die Leute annehmen. In diesem Artikel entlarven wir also 10 der beliebtesten Data-Science-Mythen.

Mythos Nr. 1: Data Science ist nur etwas für Mathe-Genies

Obwohl die Datenwissenschaft ihre mathematischen Elemente hat, sagt keine Regel, dass Sie ein Guru in Mathematik sein müssen. Neben der Standardstatistik und Wahrscheinlichkeit umfasst dieses Gebiet zahlreiche andere, nicht streng mathematische Aspekte.

Sie müssen abstrakte Theorien und Formeln in mathematischen Bereichen nicht in großer Tiefe neu lernen. Dennoch schließt dies die Notwendigkeit von Mathematik in der Datenwissenschaft nicht vollständig aus.

Wie die meisten analytischen Karrierewege erfordert Data Science Grundkenntnisse in bestimmten Bereichen der Mathematik. Diese Bereiche umfassen Statistik (wie oben erwähnt), Algebra und Analysis. Obwohl Mathematik nicht der Schwerpunkt der Datenwissenschaft ist, sollten Sie diesen Karriereweg vielleicht noch einmal überdenken, wenn Sie Zahlen lieber ganz vermeiden möchten.

Mythos Nr. 2: Niemand braucht Data Scientists

Im Gegensatz zu etablierteren Tech-Berufen wie Softwareentwicklung und UI/UX-Design gewinnt Data Science immer noch an Popularität. Dennoch steigt der Bedarf an Data Scientists stetig an.

Zum Beispiel die US Bureau of Labor Statistics schätzt, dass die Nachfrage nach Data Scientists zwischen 2021 und 2031 um 36 % wachsen wird. Diese Einschätzung ist nicht überraschend, da zahlreiche Branchen, darunter der öffentliche Dienst, das Finanzwesen und das Gesundheitswesen, aufgrund zunehmender Datenmengen die Notwendigkeit von Data Scientists erkannt haben.

Große Datenmengen bereiten vielen Firmen und Organisationen ohne Data Scientists Schwierigkeiten bei der Veröffentlichung genauer Informationen. Obwohl Ihre Fähigkeiten möglicherweise nicht so beliebt sind wie andere Technologiebereiche, sind sie nicht weniger notwendig.

Mythos Nr. 3: KI wird die Nachfrage nach Data Science reduzieren

Heute scheint KI die Lösung für jeden Bedarf zu haben. Wir hören von KI, die in der Medizin, beim Militär, bei selbstfahrenden Autos, beim Programmieren, beim Schreiben von Aufsätzen und sogar bei Hausaufgaben eingesetzt wird. Jeder Profi macht sich jetzt Sorgen, dass eines Tages ein Roboter an seiner Stelle arbeitet.

Aber trifft diese Befürchtung auf die Datenwissenschaft zu? Nein, das ist einer der vielen Data-Science-Mythen. KI kann die Nachfrage nach einigen grundlegenden Jobs verringern, erfordert aber dennoch die Entscheidungsfindung und die Fähigkeit zum kritischen Denken von Datenwissenschaftlern.

Anstatt Data Science zu ersetzen, ist KI erheblich hilfreich, da sie es ihnen ermöglicht, Informationen zu generieren, zu sammeln und viel größere Daten zu verarbeiten. Darüber hinaus sind die meisten KI- und maschinellen Lernalgorithmen auf Daten angewiesen, was den Bedarf an Datenwissenschaftlern schafft.

Mythos Nr. 4: Data Science umfasst nur Predictive Modeling

Data Science könnte das Erstellen von Modellen beinhalten, die die Zukunft auf der Grundlage vergangener Ereignisse vorhersagen, aber dreht es sich nur um Vorhersagemodellierung? Sicherlich nicht!

Das Training von Daten für Vorhersagezwecke sieht aus wie der ausgefallene, unterhaltsame Teil der Datenwissenschaft. Trotzdem sind Aufgaben hinter den Kulissen wie Bereinigung und Datentransformation genauso wichtig, wenn nicht sogar wichtiger.

Nach dem Sammeln großer Datensätze muss der Data Scientist die erforderlichen Daten aus der Sammlung filtern, um die Datenqualität zu erhalten. Es gibt keine prädiktive Modellierung, aber es ist ein anspruchsvoller, nicht verhandelbarer Teil dieses Bereichs.

Mythos Nr. 5: Jeder Data Scientist ist ein Informatik-Absolvent

Hier ist einer der beliebtesten Data-Science-Mythen. Glücklicherweise liegt das Schöne an der Technologiebranche in der Nahtlosigkeit Wechsel in eine Karriere in der Technik. Unabhängig von Ihrem Studienfach können Sie daher mit dem richtigen Arsenal, den richtigen Kursen und Mentoren ein ausgezeichneter Datenwissenschaftler werden. Egal, ob Sie Informatik- oder Philosophie-Absolvent sind, Data Science ist zum Greifen nah.

Es gibt jedoch etwas, das Sie wissen sollten. Obwohl dieser Karriereweg jedem mit Interesse und Tatendrang offen steht, bestimmt Ihr Studiengang die Leichtigkeit und Geschwindigkeit Ihres Lernens. Beispielsweise ist es wahrscheinlicher, dass ein Absolvent der Informatik oder Mathematik Data-Science-Konzepte schneller erfasst als jemand aus einem anderen Fachgebiet.

Mythos Nr. 6: Data Scientists schreiben nur Code

Jeder erfahrene Datenwissenschaftler würde Ihnen sagen, dass diese Vorstellung völlig falsch ist. Obwohl die meisten Datenwissenschaftler nebenbei Code schreiben, ist das Codieren je nach Art der Arbeit nur die Spitze des Eisbergs in der Datenwissenschaft.

Das Schreiben von Code erledigt nur einen Teil der Arbeit. Aber Code wird verwendet, um die Programme zu erstellen, und Algorithmen, die Datenwissenschaftler bei der Vorhersagemodellierung, Analyse oder Prototypen verwenden. Codierung erleichtert nur den Arbeitsprozess, daher ist es ein irreführender Data-Science-Mythos, es als Hauptaufgabe zu bezeichnen.

Microsofts Power BI ist ein erstklassiges Datenwissenschafts- und Analysetool mit leistungsstarken Funktionen und analytischen Fähigkeiten. Entgegen der landläufigen Meinung ist das Erlernen der Verwendung von Power BI jedoch nur ein Teil dessen, was Sie benötigen, um in der Datenwissenschaft erfolgreich zu sein. es beinhaltet weit mehr als dieses einzigartige Werkzeug.

Obwohl das Schreiben von Code beispielsweise nicht im Mittelpunkt der Datenwissenschaft steht, müssen Sie einige Programmiersprachen lernen, normalerweise Python und R. Sie benötigen außerdem Kenntnisse über Pakete wie Excel und arbeiten eng mit Datenbanken zusammen, um Daten daraus zu extrahieren und zusammenzustellen. Fühlen Sie sich frei zu bekommen Kurse, die Ihnen dabei helfen, Power BI zu beherrschen, aber erinnere dich; es ist nicht das Ende der Straße.

Mythos Nr. 8: Data Science ist nur für große Unternehmen notwendig

Als nächstes haben wir eine weitere gefährliche und unwahre Aussage, die leider die meisten Menschen glauben. Beim Data-Science-Studium hat man allgemein den Eindruck, dass man in jeder Branche nur bei Großunternehmen angestellt wird. Mit anderen Worten, das Versäumnis, von Unternehmen wie Amazon oder Meta eingestellt zu werden, ist für jeden Datenwissenschaftler gleichbedeutend mit der Nichtverfügbarkeit seiner Arbeit.

Qualifizierte Data Scientists haben jedoch gerade heute viele Jobmöglichkeiten. Jedes Unternehmen, das direkt mit Verbraucherdaten arbeitet, ob Startup oder Multi-Millionen-Dollar-Unternehmen, benötigt einen Datenwissenschaftler für maximale Leistung.

Stauben Sie dennoch Ihren Lebenslauf auf und sehen Sie sich an, was Ihre Data-Science-Fähigkeiten für Unternehmen in Ihrer Umgebung bewirken können.

Mythos Nr. 9: Größere Daten bedeuten genauere Ergebnisse und Vorhersagen

Obwohl diese Aussage im Allgemeinen zutrifft, ist sie dennoch eine Halbwahrheit. Große Datensätze reduzieren Ihre Fehlermargen im Vergleich zu kleineren, aber die Genauigkeit hängt nicht nur von der Datengröße ab.

Zunächst einmal kommt es auf die Qualität Ihrer Daten an. Große Datensätze helfen nur, wenn die gesammelten Daten geeignet sind, das Problem zu lösen. Darüber hinaus sind bei KI-Tools höhere Mengen bis zu einem bestimmten Level von Vorteil. Danach sind mehr Daten schädlich.

Mythos Nr. 10: Es ist unmöglich, Data Science selbst zu lernen

Dies ist einer der größten Data-Science-Mythen da draußen. Ähnlich wie bei anderen Technologiepfaden ist selbstlernende Datenwissenschaft sehr gut möglich, insbesondere mit der Fülle an Ressourcen, die uns derzeit zur Verfügung stehen. Plattformen wie Coursera, Udemy, LinkedIn Learning und andere einfallsreiche Tutorial-Websites haben Sie Kurse (kostenlos und kostenpflichtig), die Ihr Data-Science-Wachstum beschleunigen können.

Natürlich spielt es keine Rolle, auf welchem ​​Niveau Sie sich gerade befinden, Anfänger, Fortgeschrittene oder Profi; Es gibt einen Kurs oder eine Zertifizierung für Sie. Auch wenn Data Science ein wenig komplex sein mag, macht dies selbstlernende Data Science nicht weit hergeholt oder unmöglich.

Data Science ist mehr als man denkt

Trotz des Interesses an diesem Bereich lassen die oben genannten Data-Science-Mythen und mehr mehrere Tech-Enthusiasten die Rolle meiden. Jetzt haben Sie die richtigen Informationen, also worauf warten Sie noch? Erkunden Sie die zahlreichen detaillierten Kurse auf E-Learning-Plattformen und beginnen Sie noch heute Ihre Data-Science-Reise.