Наука о данных — это термин, который в настоящее время используется довольно широко, и многие студенты колледжей, похоже, хотят его использовать, но они не совсем уверены в том, что это такое на самом деле.
Когда я был новичком в области науки о данных, я тоже был похож на этих студентов, и в этом нет ничего плохого. Однако иметь лишь полузнания о чем-либо более опасно, чем вообще не знать этого предмета. Люди начинают делать предположения о том, о чем они знают лишь немного, что может быть в некотором смысле верно, но это все еще предположения.
Итак, что такое наука о данных? Чтобы понять это, давайте развенчаем некоторые заблуждения об этой области.
Заблуждение №1: Наука о данных – это только программирование
Программирование, безусловно, является важным навыком в науке о данных, но это не то, чем занимается наука о данных. Это междисциплинарная область, которая включает в себя статистический анализ, знание предметной области, визуализацию данных и общение. Кодирование — это лишь часть всей головоломки.
Заблуждение №2: Наука о данных – это всего лишь аналитика
Использование слова «просто» в науке о данных не рекомендуется. Это целый мир уникальных концепций, которые собираются вместе, чтобы решить большую головоломку под названием «Наука о данных». Пазл не состоит из одного кусочка.
Заблуждение №3: Наука о данных полностью автоматизирована
Да, есть инструменты, которые можно использовать для автоматизации Data Science, но она далека от полной автоматизации. Очистка данных, разработка функций, выбор модели и интерпретация результатов требуют человеческих знаний. Одна из основных ролей специалиста по данным — принимать важные решения на каждом этапе процесса, которые могут повлиять на реальный мир. Этот важный навык принятия решений не может быть автоматизирован.
Заблуждение № 4: наука о данных – это только большие данные
Хотя для анализа данных может потребоваться большой объем данных, не для всех проблем требуются огромные наборы данных. Основное внимание следует уделять извлечению значимой информации из предоставленных данных, независимо от их размера.
Заблуждение №5: ученые, работающие с данными, знают все о программировании и математике
Работа специалистом по данным требует прочной основы программирования и математики, но это не значит, что он знает все. Ученые, работающие с данными, должны знать об меняющемся мире, поскольку в настоящее время мир основан на данных. Новые технологии появляются каждый день, а это означает, что специалисты по данным должны быть очень гибкими.
Прояснив все эти заблуждения, мы делаем шаг к лучшему пониманию науки о данных, чем раньше.
Вот что на самом деле означает наука о данных:
Наука о данных по своей сути — это искусство преобразования необработанных данных в ценную информацию.
Это включает в себя поиск скрытых закономерностей, расшифровку тенденций и извлечение знаний из огромного цифрового ландшафта.
Он сочетает в себе программирование, математику и статистику для создания прогнозирующих моделей, которые могут ориентироваться в сложностях реальности.
Наука о данных дает нам возможность заглянуть в будущее, предоставляя вероятности и прогнозы.
Речь идет не только об алгоритмах и машинном обучении, но и о сочетании креативности и опыта в предметной области, которые оживляют данные. Это путешествие постоянного исследования и обучения.
Наука о данных — это концепция, которая формирует наш мир, управляемый данными.
