请忘掉这 10 个常见的数据科学误区

哈喽！今天心血来潮给大家带来了《请忘掉这 10 个常见的数据科学误区》，想必大家应该对科技周边都不陌生吧，那么阅读本文就都不会很困难，以下内容主要涉及到，若是你正在学习科技周边，千万别错过这篇文章~希望能帮助到你！

尽管最近围绕数据科学的讨论不断，但对于许多技术人员来说，与其他技术职业相比，数据科学是复杂、不明晰的，并且涉及太多的未知数。与此同时，少数冒险进入该领域的人不断听到一些令人沮丧的数据科学神话和观念。

但是，在我看来这些故事中的大多数都是普遍的误解。实际上，数据科学并不像人们想象的那么可怕。因此，在本文中，我们将揭穿 10 个最受欢迎的数据科学误区。

误区一：数据科学只适合数学天才

虽然数据科学确实有其数学元素，但没有规则说你必须是数学大师。除了标准的统计和概率之外，该领域还包括许多其他非严格的数学知识。

即使在涉及数学的领域，您也无需深入重新学习抽象理论和公式。当然，这并是要完全排除数据科学对数学的需求。

与大多数分析职业道路一样，数据科学需要某些数学领域的基础知识。这些领域包括统计学、代数和微积分。因此，虽然数学不是数据科学的主要重点，但也无法完全避免数字。

误区二：没有人需要数据科学家

与软件开发和UI / UX设计等更加成熟的技术专业不同，数据科学仍然越来越受欢迎。然而，对数据科学家的需求仍在稳步上升。

例如，美国劳工统计局估计，至 2021 年，对数据科学家的需求将增长 2031%。这一估计并不奇怪，因为由于数据量的增加，包括公务员、金融和医疗保健在内的许多行业已经开始看到数据科学家的必要性。

对于许多没有数据科学家的公司来说，大数据很难发布准确的信息。因此，尽管您的技能组合可能不像其他技术领域那样受欢迎，但它同样必要。

误区三：人工智能将减少对数据科学的需求

今天，人工智能似乎可以解决所有需求。人工智能被用于医学、军事、自动驾驶汽车、编程、论文写作，甚至家庭作业。现在，每个专业人士都担心有一天机器人会代替他们工作。

但这种恐惧对数据科学来说并不属实。人工智能可能会减少对一些基础工作的需求，但它仍然需要数据科学家的决策和批判性思维技能。

人工智能能够生成信息、收集和处理更大的数据，但并没有取代数据科学，这是因为大多数人工智能和机器学习算法都依赖于数据，这就产生了对数据科学家的需求。

误区四：数据科学仅包含预测建模

数据科学可能涉及构建基于过去发生的事件预测未来的模型，但它是否仅围绕预测建模？当然不是！

用于预测目的的训练数据看起来像是数据科学中花哨而有趣的部分。即便如此，清理和数据转换等幕后琐事同样重要。

收集大型数据集后，数据科学家必须从集合中筛选必要的数据以保持数据质量，因此预测建模是该领域的任务性、不可缺少的部分。

误区五：每个数据科学家都是计算机科学专业的毕业生

这是最大的数据科学误区之一。无论您的大学专业如何，只要有合适的知识库、课程和导师，您都可以成为一名优秀的数据科学家。无论您是计算机科学还是哲学专业的毕业生，数据科学都在您的掌握之中。

但是，您应该知道一些事情。虽然这条职业道路对任何有兴趣和动力的人开放，但您的学习课程将决定您学习的难易程度和速度。例如，计算机科学或数学毕业生比来自不相关领域的人更有可能更快地掌握数据科学概念。

误区六：数据科学家只写代码

任何有经验的数据科学家都会告诉你，数据科学家只写代码这个概念是完全错误的。尽管大多数数据科学家在此过程中编写了一些代码，但根据工作的性质，编码只是数据科学的冰山一角。

编写代码只能完成部分工作。但是，代码用于构建程序，数据科学家用于预测建模、分析或原型的算法。编码只会促进工作流程，因此称其为主要工作是一个误导性的数据科学误区。

误区七：Power BI是数据科学所需的唯一工具

微软的Power BI是一款明星数据科学和分析工具，具有强大的功能和分析能力。但是，与流行观点相反，学习使用 Power BI 只是在数据科学领域取得成功所需的部分内容;它涉及的远不止这个单一的工具。

例如，虽然编写代码不是数据科学的中心焦点，但你需要学习一些编程语言，通常是Python和R。您还需要了解 Excel 等软件包，并与数据库密切合作，从中提取和整理数据。随意获取课程来帮助你掌握 Power BI，但请记住;这不是路的尽头。

误区八：数据科学只对大公司是必要的

在学习数据科学时，一般的印象是你只能从任何行业的大公司找到工作。换句话说，未能被亚马逊或Meta等公司聘用等同于任何数据科学家的工作不可用。

然而，合格的数据科学家有很多工作机会，尤其是在今天。任何直接处理消费者数据的企业，无论是初创公司还是价值数百万美元的公司，都需要数据科学家才能获得最佳性能。

也就是说，整理你的简历，看看你的数据科学技能可以为周围的公司带来什么。

误区九：更大的数据等同于更准确的结果和预测

虽然这种说法通常是有效的，但它仍然是半真半假的。与较小的数据集相比，大型数据集可以减少误差范围，但准确性不仅仅取决于数据大小。

首先，数据质量很重要。仅当收集的数据适合解决问题时，大型数据集才会有所帮助。此外，使用人工智能工具，在一定水平之前，更多的数量是有益的。在此之后，更多的数据并不会产生任何价值。

误区十：自学数据科学是不可能的

自学数据科学是不可能的，这是最大的数据科学误区之一。与其他技术路径类似，自学数据科学是非常可能的，尤其是在我们目前可用的资源丰富的情况下。Coursera，Udemy，LinkedIn Learning等平台以及其他资源丰富的教程网站都有课程，可以快速跟踪您的数据科学增长。

当然，您目前处于什么水平并不重要，新手、中级或专业;有适合您的课程或认证。因此，虽然数据科学可能有点复杂，但这并不会使自学数据科学变得牵强或不可能。

数据科学的意义远不止于此

尽管对这个领域很感兴趣，但上面的数据科学误区以及更多内容使一些技术爱好者避开了这个角色。现在，您有了正确的信息，那么您还在等什么？探索学习众多详细课程，立即开始您的数据科学之旅。

原文标题：10 Common Data Science Myths You Should Unlearn Now

原文作者：JOSHUA ADEGOKE

本篇关于《请忘掉这 10 个常见的数据科学误区》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于科技周边的相关知识，请关注golang学习网公众号！