Entlarvung der 10 wichtigsten Data-Science-Mythen, die Sie im Jahr 2023 ignorieren sollten
In der Welt von Big Data gibt es zahlreiche Berufsbilder wie Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Business Analysts und so weiter. Anfänger benötigen eine Klärung dieser Profile, da Data Scientist am beliebtesten und gefragtesten ist. Sie benötigen Unterstützung bei der Feststellung, ob Data Science gut geeignet ist, und bei der Identifizierung der besten Ressourcen. Es gibt mehrere Missverständnisse über Data-Science-Mythen. Als Data Scientist gibt es mehrere Data-Science-Mythen, die man für eine erfolgreiche Karriere ignorieren sollte.
Der Übergang in die Datenwissenschaft ist schwierig, nicht weil Sie Mathematik, Statistik oder Programmierung lernen müssen. Sie müssen dies tun, aber Sie müssen auch die Mythen bekämpfen, die Sie von anderen hören, und Ihren Weg durch sie bahnen! Lassen Sie uns in diesem Artikel die 10 wichtigsten Data-Science-Mythen sehen, die Sie im Jahr 2023 ignorieren sollten.
Mythos 1 – Data Scientists müssen Pro-Coder sein
Ihre Aufgabe als Data Scientist wäre es, intensiv mit Daten zu arbeiten. Pro-Codierung bedeutet, am Ende der Wettbewerbsprogrammierung zu arbeiten und ein starkes Verständnis von Datenstrukturen und Algorithmen zu haben. Exzellente Problemlösungsfähigkeiten sind erforderlich. Sprachen wie Python und R in Data Science bieten eine starke Unterstützung für mehrere Bibliotheken, die zur Lösung komplexer datenbezogener Probleme verwendet werden können.
Mythos 2 – Ph.D. oder Master-Abschluss ist erforderlich
Diese Aussage ist nur teilweise richtig. Es wird durch die berufliche Rolle bestimmt. Ein Master oder Ph.D. ist erforderlich, wenn Sie in der Forschung oder als angewandter Wissenschaftler arbeiten möchten. Wer jedoch komplexe Datenrätsel mit Deep Learning/Machine Learning lösen will, muss auf Data Science-Elemente wie Bibliotheken und Datenanalyseansätze zurückgreifen. Wenn Sie keinen technischen Hintergrund haben, können Sie trotzdem in den Bereich Data Science einsteigen, wenn Sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen.
Mythos 3 – Alle Datenrollen sind gleich
Die Leute glauben, dass Datenanalysten, Dateningenieure und Datenwissenschaftler alle die gleiche Funktion erfüllen. Ihre Aufgaben sind jedoch völlig unterschiedlich. Die Verwirrung entsteht, weil all diese Rollen unter das Dach von Big Data fallen. Die Rolle eines Dateningenieurs besteht darin, an Kernbereichen des Engineerings zu arbeiten und skalierbare Datenpipelines zu erstellen, sodass Rohdaten aus mehreren Quellen abgerufen, transformiert und in nachgelagerte Systeme übertragen werden können.
Mythos 4 – Data Science ist nur etwas für Technik-Absolventen
Dies ist einer der wichtigsten Mythen. Viele Menschen im Data-Science-Bereich haben einen nicht-technischen Hintergrund. Nur wenige Menschen wechseln von der Informatik zur Datenwissenschaft. Unternehmen stellen für Data Science und verwandte Positionen ein, und viele der eingestellten Personen haben einen nicht-technischen Hintergrund und verfügen über starke Fähigkeiten zur Problemlösung, Begabung und ein Verständnis für geschäftliche Anwendungsfälle.
Mythos 5 – Data Science erfordert einen Hintergrund in Mathematik
Als Data Scientist ist es wichtig, gut in Mathematik zu sein, da die Datenanalyse mathematische Konzepte wie Datenaggregation, Statistik, Wahrscheinlichkeit usw. erfordert. Diese sind jedoch nicht erforderlich, um Data Scientist zu werden. Wir haben einige großartige Programmiersprachen in Data Science, wie Python und R, die Unterstützung für Bibliotheken bieten, die wir für mathematische Berechnungen verwenden können. Sie müssen also kein Mathematikexperte sein, es sei denn, Sie müssen innovativ sein oder einen Algorithmus entwickeln.
Mythos 6 – Bei Data Science dreht sich alles um Vorhersagemodellierung
Data Scientists verbringen 80 % ihrer Zeit mit der Bereinigung und Transformation von Daten und 20 % ihrer Zeit mit der Modellierung von Daten. Die Entwicklung einer Big-Data-Lösung umfasst zahlreiche Schritte. Der erste Schritt ist die Datentransformation. Die Rohdaten enthalten einige fehleranfällige Werte sowie Garbage Records. Wir benötigen aussagekräftige transformierte Daten, um ein genaues Modell für maschinelles Lernen zu erstellen.
Mythos 7 – Es reicht aus, nur ein Tool zu lernen, um ein Data Scientist zu werden
Das Data-Science-Profil erfordert vielfältige technische und nicht-technische Fähigkeiten. Sie müssen sich auf etwas anderes als Programmierung oder ein bestimmtes Tool verlassen, von dem Sie glauben, dass es in Data Science verwendet wird. Wir müssen mit Stakeholdern interagieren und direkt mit dem Unternehmen zusammenarbeiten, um alle Anforderungen zu erhalten und die Datendomäne zu verstehen, während wir an komplexen Datenproblemen arbeiten.
Mythos 8 – Unternehmen stellen keine Studienanfänger ein
Diese Aussage machte vor einigen Jahren Sinn. Die heutigen Studienanfänger sind jedoch selbstbewusst und selbstmotiviert. Sie sind daran interessiert, mehr über Data Science und Data Engineering zu erfahren, und bemühen sich darum. Studienanfänger nehmen aktiv an Wettbewerben, Hackathons, Open-Source-Beiträgen und Bauprojekten teil, die ihnen beim Erwerb der erforderlichen Fähigkeiten für das Data-Science-Profil helfen und es Unternehmen ermöglichen, Studienanfänger einzustellen.
Mythos 9 – Data-Science-Wettbewerbe machen Sie zum Experten
Data-Science-Wettbewerbe sind ideal, um die erforderlichen Fähigkeiten zu erlernen, ein Verständnis für die Data-Science-Umgebung zu erlangen und Entwicklerfähigkeiten zu entwickeln. Wettbewerb hilft Ihnen jedoch nicht dabei, ein Data Scientist zu werden. Es wird den Wert Ihres Lebenslaufs verbessern. Um jedoch Experte zu werden, müssen Sie an realen Anwendungsfällen oder Anwendungen auf Produktionsebene arbeiten. Es ist vorzuziehen, Praktika zu erhalten.
Mythos 10 – Der Übergang ist im Bereich Data Science nicht möglich
Wenn Sie einen datenbezogenen Hintergrund haben, wie z. B. ein Data Engineer, Business Analyst oder Data Analyst, wird dieser Übergang für Sie einfach sein. Der Übergang in ein Data-Science-Profil ist auch möglich, wenn Sie aus anderen Profilen wie Testing oder Software Engineering kommen.
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