10 miti comuni sulla scienza dei dati che dovresti disimparare ora

Nonostante il recente ronzio intorno alla scienza dei dati, le persone evitano ancora questo campo. Per molti tecnici, la scienza dei dati è complessa, poco chiara e comporta troppe incognite rispetto ad altre carriere tecnologiche. Nel frattempo, i pochi che si avventurano nel campo sentono costantemente diversi miti e nozioni scoraggianti sulla scienza dei dati.

Tuttavia, sapevi che la maggior parte di questi racconti sono idee sbagliate generali? Non è il percorso più semplice nella tecnologia, ma la scienza dei dati non è così terrificante come le persone tendono a presumere. Quindi, in questo articolo, sfateremo 10 dei miti più popolari della scienza dei dati.

Mito n. 1: la scienza dei dati è solo per i geni della matematica

Sebbene la scienza dei dati abbia i suoi elementi matematici, nessuna regola dice che devi essere un guru in matematica. Oltre alle statistiche e alle probabilità standard, questo campo comprende numerosi altri aspetti, non strettamente matematici.

Non avrai bisogno di riapprendere teorie e formule astratte in modo approfondito nelle aree che coinvolgono la matematica. Tuttavia, ciò non esclude completamente la necessità della matematica nella scienza dei dati.

Come la maggior parte dei percorsi di carriera analitici, la scienza dei dati richiede una conoscenza di base di alcune aree della matematica. Queste aree includono statistica (come menzionato sopra), algebra e calcolo. Pertanto, sebbene la matematica non sia l'enfasi principale della scienza dei dati, potresti voler riconsiderare questo percorso professionale se preferisci evitare del tutto i numeri.

Mito n. 2: nessuno ha bisogno di data scientist

A differenza delle professioni tecnologiche più consolidate come lo sviluppo di software e la progettazione di UI/UX, la scienza dei dati sta ancora guadagnando popolarità. Tuttavia, la necessità di data scientist continua a essere in costante aumento.

Ad esempio, il Ufficio delle statistiche del lavoro degli Stati Uniti stima una crescita del 36% della domanda di data scientist tra il 2021 e il 2031. Questa stima non è sorprendente, poiché numerosi settori, tra cui la pubblica amministrazione, la finanza e l'assistenza sanitaria, hanno iniziato a vedere la necessità di data scientist a causa della crescente quantità di dati.

I dati di grandi dimensioni presentano difficoltà nel rilasciare informazioni accurate per molte aziende e organizzazioni senza data scientist. Quindi, sebbene il tuo set di abilità potrebbe non essere così popolare come altri campi tecnologici, non è meno necessario.

Mito n. 3: l'intelligenza artificiale ridurrà la domanda di data science

Oggi l'IA sembra avere la soluzione a ogni esigenza. Sentiamo parlare di intelligenza artificiale utilizzata in medicina, nell'esercito, nelle auto a guida autonoma, nella programmazione, nella scrittura di saggi e persino nei compiti a casa. Ogni professionista ora si preoccupa che un giorno un robot lavori al suo posto.

Ma questa paura suona vera per la scienza dei dati? No, è uno dei tanti miti della scienza dei dati. L'intelligenza artificiale può ridurre la domanda di alcuni lavori fondamentali, ma richiede comunque capacità decisionali e di pensiero critico da parte dei data scientist.

Piuttosto che sostituire la scienza dei dati, l'intelligenza artificiale è molto utile, consentendo loro di generare informazioni, raccogliere e gestire dati molto più grandi. Inoltre, la maggior parte degli algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico dipendono dai dati, creando la necessità di data scientist.

Mito n. 4: la scienza dei dati comprende solo la modellazione predittiva

La scienza dei dati potrebbe comportare la costruzione di modelli che prevedono il futuro sulla base di eventi passati, ma ruota solo attorno alla modellazione predittiva? Certamente no!

I dati di addestramento per scopi predittivi sembrano la parte fantasiosa e divertente della scienza dei dati. Anche così, le faccende dietro le quinte come la pulizia e la trasformazione dei dati sono ugualmente, se non più importanti.

Dopo aver raccolto set di dati di grandi dimensioni, il data scientist deve filtrare i dati necessari dalla raccolta per mantenere la qualità dei dati. Non esiste un modello predittivo, ma è una parte impegnativa e non negoziabile di questo campo.

Mito n. 5: ogni scienziato dei dati è un laureato in informatica

Ecco uno dei miti della scienza dei dati più popolari. Per fortuna, la bellezza dell'industria tecnologica è la continuità quando passare a una carriera nella tecnologia. Quindi, indipendentemente dalla tua specializzazione universitaria, puoi diventare un eccellente data scientist con l'arsenale, i corsi e i mentori giusti. Che tu sia un laureato in informatica o in filosofia, la scienza dei dati è a portata di mano.

Tuttavia, c'è qualcosa che dovresti sapere. Sebbene questo percorso professionale sia aperto a chiunque abbia interesse e motivazione, il tuo corso di studi determinerà la facilità e la velocità del tuo apprendimento. Ad esempio, è più probabile che un laureato in informatica o matematica afferri i concetti di scienza dei dati più velocemente di qualcuno proveniente da un campo non correlato.

Mito n. 6: i data scientist scrivono solo codice

Qualsiasi data scientist esperto ti direbbe che questa nozione è completamente falsa. Sebbene la maggior parte dei data scientist scriva del codice lungo il percorso, a seconda della natura del lavoro, la codifica è solo la punta dell'iceberg nella scienza dei dati.

La scrittura del codice porta a termine solo una parte del lavoro. Tuttavia, il codice viene utilizzato per creare i programmi e gli algoritmi che i data scientist utilizzano nella modellazione delle previsioni, nell'analisi o nei prototipi. La codifica facilita solo il processo di lavoro, quindi definirlo il lavoro principale è un mito fuorviante della scienza dei dati.

PowerBI di Microsoft è uno strumento di analisi e scienza dei dati stellare con potenti funzionalità e capacità analitiche. Tuttavia, contrariamente all'opinione popolare, imparare a utilizzare Power BI è solo una parte di ciò di cui hai bisogno per avere successo nella scienza dei dati; coinvolge molto più di questo singolare strumento.

Ad esempio, sebbene la scrittura di codice non sia l'obiettivo centrale della scienza dei dati, è necessario imparare alcuni linguaggi di programmazione, solitamente Python e R. Avrai anche bisogno della conoscenza di pacchetti come Excel e lavorerai a stretto contatto con i database, estraendo e raccogliendo dati da essi. Sentiti libero di ottenere corsi per aiutarti a padroneggiare Power BI, ma ricorda; non è la fine della strada.

Mito n. 8: la scienza dei dati è necessaria solo per le grandi aziende

Successivamente, abbiamo un'altra affermazione pericolosa e falsa che, sfortunatamente, la maggior parte delle persone crede. Quando si studia scienza dei dati, l'impressione generale è che si possa ottenere lavoro solo da grandi aziende di qualsiasi settore. In altre parole, non essere assunti da aziende come Amazon o Meta equivale a indisponibilità lavorativa per qualsiasi data scientist.

Tuttavia, i data scientist qualificati hanno molte opportunità di lavoro, soprattutto oggi. Qualsiasi azienda che lavora direttamente con i dati dei consumatori, che si tratti di una startup o di un'azienda multimilionaria, richiede un data scientist per ottenere le massime prestazioni.

Detto questo, rispolvera il tuo curriculum e guarda cosa possono ottenere le tue capacità di scienza dei dati per le aziende intorno a te.

Mito n. 9: dati più grandi equivalgono a risultati e previsioni più accurati

Sebbene questa affermazione sia generalmente valida, è ancora una mezza verità. I set di dati di grandi dimensioni riducono i margini di errore rispetto a quelli più piccoli, ma l'accuratezza non dipende solo dalla dimensione dei dati.

Innanzitutto, la qualità dei dati è importante. Grandi set di dati aiutano solo se i dati raccolti sono adatti a risolvere il problema. Inoltre, con gli strumenti di intelligenza artificiale, quantità maggiori sono vantaggiose fino a un certo livello. Dopodiché, più dati sono dannosi.

Mito n. 10: è impossibile imparare da soli la scienza dei dati

Questo è uno dei più grandi miti della scienza dei dati là fuori. Analogamente ad altri percorsi tecnologici, l'autoapprendimento della scienza dei dati è assolutamente possibile, soprattutto con la ricchezza di risorse a nostra disposizione al momento. Piattaforme come Coursera, Udemy, LinkedIn Learning e altre siti Web tutorial pieni di risorse disporre di corsi (gratuiti ea pagamento) che possono accelerare la crescita della scienza dei dati.

Ovviamente, non importa a quale livello sei attualmente, principiante, intermedio o professionista; c'è un corso o una certificazione per te. Quindi, sebbene la scienza dei dati possa essere un po' complessa, ciò non rende la scienza dei dati di autoapprendimento inverosimile o impossibile.

C'è di più nella scienza dei dati di quanto sembri

Nonostante l'interesse in questo campo, i miti della scienza dei dati di cui sopra e altri fanno sì che molti appassionati di tecnologia evitino il ruolo. Ora hai le informazioni corrette, quindi cosa stai aspettando? Esplora i numerosi corsi dettagliati sulle piattaforme di e-learning e inizia oggi il tuo viaggio nella scienza dei dati.