האם אתה מאמין למיתוסים הנפוצים של מדעי הנתונים האלה? הגיע הזמן להתיר אותם ולהשיג הבנה ברורה יותר של התחום הזה.
למרות הבאזז האחרון סביב מדעי הנתונים, אנשים עדיין נרתעים מהתחום הזה. עבור אנשי טכנולוגיה רבים, מדעי הנתונים מורכבים, לא ברורים וכוללים יותר מדי אלמונים בהשוואה לקריירות טכנולוגיות אחרות. בינתיים, המעטים העוזבים לתחום שומעים כל הזמן כמה מיתוסים ותפיסות מרתיע של מדעי הנתונים.
עם זאת, האם ידעת שרוב הסיפורים הללו הם תפיסות שגויות כלליות? זה לא הדרך הקלה ביותר בטכנולוגיה, אבל מדע הנתונים אינו מפחיד כמו שאנשים נוטים להניח. אז במאמר זה, נפתור 10 מהמיתוסים הפופולריים ביותר במדעי הנתונים.
מיתוס מס' 1: מדעי הנתונים מיועדים לגאוני מתמטיקה בלבד
למרות שלמדעי הנתונים יש את האלמנטים המתמטיים שלו, אף כלל לא אומר שאתה חייב להיות גורו במתמטיקה. מלבד הסטטיסטיקה וההסתברות הסטנדרטיים, תחום זה כולל היבטים רבים אחרים, לא מתמטיים למהדרין.
לא תצטרך ללמוד מחדש תיאוריות ונוסחאות מופשטות לעומק רב בתחומים הכוללים מתמטיקה. עם זאת, זה לא שולל לחלוטין את הצורך במתמטיקה במדעי הנתונים.
כמו רוב מסלולי הקריירה האנליטיים, מדעי הנתונים דורשים ידע בסיסי בתחומים מסוימים במתמטיקה. תחומים אלה כוללים סטטיסטיקה (כאמור לעיל), אלגברה וחשבון. לפיכך, בעוד שמתמטיקה היא לא הדגש העיקרי של מדעי הנתונים, ייתכן שתרצה לשקול מחדש את מסלול הקריירה הזה אם אתה מעדיף להימנע ממספרים לחלוטין.
מיתוס מס' 2: אף אחד לא צריך מדעני נתונים
בניגוד למקצועות טכנולוגיים מבוססים יותר כמו פיתוח תוכנה ועיצוב UI/UX, מדעי הנתונים עדיין צוברים פופולריות. עם זאת, הצורך במדעני נתונים ממשיך להיות בעלייה מתמדת.
לדוגמה, ה הלשכה האמריקאית לסטטיסטיקה של העבודה מעריך גידול של 36% בביקוש למדעני נתונים בין 2021 ל-2031. הערכה זו אינה מפתיעה, שכן תעשיות רבות, כולל שירות המדינה, פיננסים ושירותי בריאות, החלו לראות את נחיצותם של מדעני נתונים עקב כמויות גדלות של נתונים.
נתונים גדולים מציגים קשיים בשחרור מידע מדויק עבור חברות וארגונים רבים ללא מדעני נתונים. אז למרות שסט המיומנויות שלך אולי לא פופולרי כמו תחומים טכנולוגיים אחרים, זה לא פחות הכרחי.
מיתוס מס' 3: בינה מלאכותית תפחית את הביקוש למדעי נתונים
כיום נראה של-AI יש את הפתרון לכל צורך. אנו שומעים על שימוש בבינה מלאכותית ברפואה, בצבא, במכוניות בנהיגה עצמית, בתכנות, בכתיבת חיבורים ואפילו בשיעורי בית. כל איש מקצוע דואג כעת שרובוט שיבוא יום אחד במקומו.
אבל האם הפחד הזה נכון לגבי מדעי הנתונים? לא, זה אחד מהמיתוסים הרבים של מדעי הנתונים. בינה מלאכותית עשויה להפחית את הביקוש לכמה משרות בסיסיות, אבל היא עדיין דורשת מיומנויות קבלת החלטות וחשיבה ביקורתית של מדעני נתונים.
במקום להחליף את מדעי הנתונים, בינה מלאכותית מועילה באופן משמעותי, ומאפשרת להם לייצר מידע, לאסוף ולטפל בנתונים גדולים בהרבה. יתרה מכך, רוב האלגוריתמים של AI ולמידת מכונה תלויים בנתונים, מה שיוצר את הצורך במדעני נתונים.
מיתוס מס' 4: מדעי הנתונים כוללים דוגמנות חזויה בלבד
מדעי הנתונים יכולים לכלול בניית מודלים המנבאים את העתיד בהתבסס על התרחשויות בעבר, אך האם הוא סובב סביב מודל חזוי בלבד? בוודאי שלא!
נתוני אימון למטרות חיזוי נראים כמו החלק המפואר והמהנה של מדעי הנתונים. למרות זאת, מטלות מאחורי הקלעים כמו ניקיון ושינוי נתונים חשובות באותה מידה, אם לא יותר.
לאחר איסוף מערכי נתונים גדולים, על מדען הנתונים לסנן את הנתונים הדרושים מהאוסף כדי לשמור על איכות הנתונים. אין דוגמנות חזויה, אבל זה חלק מטלטל, בלתי ניתן למשא ומתן מהתחום הזה.
מיתוס מס' 5: כל מדען נתונים הוא בוגר מדעי המחשב
הנה אחד המיתוסים הפופולריים ביותר במדעי הנתונים. למרבה המזל, היופי של תעשיית הטכנולוגיה הוא חוסר התפר מתי מעבר לקריירה בתחום הטכנולוגיה. לפיכך, לא משנה המגמה שלך במכללה, אתה יכול להיות מדען נתונים מעולה בהינתן הארסנל, הקורסים והמנטורים הנכונים. בין אם אתה בוגר מדעי המחשב או פילוסופיה, מדעי הנתונים נמצאים בהישג ידך.
עם זאת, יש משהו שאתה צריך לדעת. למרות שמסלול הקריירה הזה פתוח לכל מי שיש לו עניין ודחף, מסלול הלימודים שלך יקבע את הקלות והמהירות של הלמידה שלך. לדוגמה, בוגר מדעי המחשב או מתמטיקה נוטה יותר לתפוס מושגים במדעי הנתונים מהר יותר מאשר מישהו מתחום לא קשור.
מיתוס מס' 6: מדעני נתונים כותבים רק קוד
כל מדען נתונים מנוסה יגיד לך שהרעיון הזה שקרי לחלוטין. למרות שרוב מדעני הנתונים כותבים קוד כלשהו לאורך הדרך, בהתאם לאופי העבודה, קידוד הוא רק קצה הקרחון במדעי הנתונים.
כתיבת קוד עושה רק חלק מהעבודה. אבל, קוד משמש לבניית התוכניות, ואלגוריתמים שמדענים משתמשים בהם במודל חיזוי, ניתוח או אבות טיפוס. הקידוד רק מקל על תהליך העבודה, ולכן לקרוא לזה התפקיד העיקרי הוא מיתוס מטעה במדעי הנתונים.
Power BI של מיקרוסופט הוא כלי מדע וניתוח נתונים כוכב עם תכונות עוצמתיות ויכולות אנליטיות. עם זאת, בניגוד לדעה הרווחת, ללמוד להשתמש ב-Power BI הוא רק חלק ממה שאתה צריך כדי להצליח במדעי הנתונים; זה כרוך בהרבה יותר מהכלי הייחודי הזה.
לדוגמה, למרות שכתיבת קוד אינה המוקד המרכזי של מדעי הנתונים, אתה צריך ללמוד כמה שפות תכנות, בדרך כלל Python ו-R. כמו כן, תידרש ידע בחבילות כמו אקסל ותעבוד בצמוד עם מסדי נתונים, חילוץ ואיסוף נתונים מהם. תרגיש חופשי לקבל קורסים שיעזרו לך לשלוט ב-Power BI, אבל זכור; זה לא סוף הדרך.
מיתוס מס' 8: מדעי הנתונים נחוץ לחברות גדולות בלבד
לאחר מכן, יש לנו עוד אמירה מסוכנת ולא נכונה, שלמרבה הצער, רוב האנשים מאמינים בה. כאשר לומדים מדעי נתונים, הרושם הכללי הוא שאתה יכול לקבל תעסוקה רק מחברות גדולות בכל תעשייה. במילים אחרות, אי-התקבלות לעבודה על ידי חברות כמו אמזון או מטה משווה חוסר זמינות לעבודה עבור כל מדען נתונים.
עם זאת, למדעני נתונים מוסמכים יש הזדמנויות עבודה רבות, במיוחד כיום. כל עסק שעובד ישירות עם נתוני צרכנים, בין אם הוא סטארטאפ או חברה בהיקף של מיליוני דולרים, דורש מדען נתונים לביצועים מקסימליים.
עם זאת, נגב את קורות החיים שלך ותראה מה יכולות מדעי הנתונים שלך להשיג עבור חברות סביבך.
מיתוס מס' 9: נתונים גדולים יותר משווים תוצאות ותחזיות מדויקות יותר
למרות שהאמירה הזו תקפה בדרך כלל, היא עדיין חצי אמת. מערכי נתונים גדולים מפחיתים את שולי השגיאה שלך בהשוואה לקטנים יותר, אך הדיוק אינו תלוי בגודל הנתונים בלבד.
ראשית, איכות הנתונים שלך חשובה. מערכי נתונים גדולים עוזרים רק אם הנתונים שנאספו מתאימים לפתרון הבעיה. בנוסף, עם כלי AI, כמויות גבוהות יותר מועילות עד לרמה מסוימת. לאחר מכן, יותר נתונים מזיקים.
מיתוס מס' 10: אי אפשר ללמוד מדעי נתונים עצמיים
זהו אחד המיתוסים הגדולים ביותר בתחום מדעי הנתונים. בדומה לנתיבים טכנולוגיים אחרים, מדעי נתונים למידה עצמית אפשריים מאוד, במיוחד עם שפע המשאבים העומדים לרשותנו כיום. פלטפורמות כמו Coursera, Udemy, LinkedIn Learning ואחרות אתרי הדרכות עתירי תושייה יש קורסים (בחינם ובתשלום) שיכולים לעקוב במהירות את צמיחת מדעי הנתונים שלך.
כמובן, זה לא משנה באיזו רמה אתה נמצא כרגע, טירון, בינוני או מקצוען; יש קורס או הסמכה בשבילך. אז בעוד שמדעי הנתונים עשויים להיות מעט מורכבים, זה לא הופך את מדעי הנתונים של למידה עצמית למופרכת או בלתי אפשרית.
יש יותר במדעי הנתונים מאשר פוגש את העין
למרות העניין בתחום זה, המיתוסים של מדעי הנתונים לעיל ועוד גורמים לכמה חובבי טכנולוגיה להימנע מהתפקיד. עכשיו, יש לך את המידע הנכון, אז למה אתה מחכה? חקור את הקורסים המפורטים הרבים על פלטפורמות למידה אלקטרוניות והתחיל את המסע שלך במדעי הנתונים עוד היום.
