10 vanlige datavitenskapelige myter du bør avlære nå

Til tross for den siste tidens buzz rundt datavitenskap, viker folk fortsatt unna dette feltet. For mange teknologer er datavitenskap kompleks, uklar og involverer for mange ukjente sammenlignet med andre tekniske karrierer. I mellomtiden hører de få som våger seg på feltet konstant flere nedslående datavitenskapelige myter og forestillinger.

Men visste du at de fleste av disse historiene er generelle misoppfatninger? Det er ikke den enkleste veien innen teknologi, men datavitenskap er ikke så skremmende som folk har en tendens til å anta. Så i denne artikkelen skal vi debunke 10 av de mest populære datavitenskapelige mytene.

Myte nr. 1: Datavitenskap er kun for matematiske genier

Selv om datavitenskap har sine matematiske elementer, sier ingen regel at du må være en guru i matematikk. Foruten standard statistikk og sannsynlighet, omfatter dette feltet en rekke andre, ikke strengt matematiske aspekter.

Du trenger ikke å lære abstrakte teorier og formler på nytt i stor dybde på områder som involverer matematikk. Ikke desto mindre utelukker ikke dette helt behovet for matematikk i datavitenskap.

Som de fleste analytiske karriereveier, krever datavitenskap grunnleggende kunnskap om visse områder av matematikk. Disse områdene inkluderer statistikk (som nevnt ovenfor), algebra og kalkulus. Selv om matematikk ikke er hovedvekten av datavitenskap, kan det være lurt å revurdere denne karriereveien hvis du heller vil unngå tall helt.

Myte #2: Ingen trenger dataforskere

I motsetning til mer etablerte tekniske yrker som programvareutvikling og UI/UX-design, øker datavitenskap fortsatt i popularitet. Likevel fortsetter behovet for dataforskere å være på en jevn stigning.

For eksempel US Bureau of Labor Statistics estimerer en vekst på 36 % i etterspørselen etter dataforskere mellom 2021 og 2031. Dette anslaget er ikke overraskende, ettersom mange bransjer, inkludert embetsverk, finans og helsevesen, har begynt å se nødvendigheten av dataforskere på grunn av økende datamengder.

Store data gir vanskeligheter med å frigi nøyaktig informasjon for mange firmaer og organisasjoner uten dataforskere. Så selv om ferdighetssettet ditt kanskje ikke er like populært som andre tekniske felt, er det ikke mindre nødvendig.

Myte #3: AI vil redusere etterspørselen etter datavitenskap

I dag ser det ut til at AI har løsningen på alle behov. Vi hører om AI som brukes i medisin, militæret, selvkjørende biler, programmering, essayskriving og til og med lekser. Alle profesjonelle er nå bekymret for at en robot en dag skal jobbe i deres sted.

Men stemmer denne frykten for datavitenskap? Nei, det er en av mange datavitenskapelige myter. AI kan redusere etterspørselen etter noen grunnleggende jobber, men det krever fortsatt dataforskeres beslutningstaking og kritisk tenkning.

I stedet for å erstatte datavitenskap, er AI betydelig nyttig, og lar dem generere informasjon, samle inn og håndtere mye større data. Dessuten er de fleste AI- og maskinlæringsalgoritmer avhengige av data, noe som skaper behov for dataforskere.

Myte #4: Datavitenskap omfatter prediktiv modellering alene

Datavitenskap kan innebære å bygge modeller som forutsier fremtiden basert på tidligere hendelser, men dreier det seg om prediktiv modellering alene? Absolutt ikke!

Treningsdata for prediktive formål ser ut som den fancy, morsomme delen av datavitenskap. Likevel er oppgaver bak kulissene som rengjøring og datatransformasjon like, om ikke viktigere.

Etter å ha samlet inn store datasett, må dataforskeren filtrere nødvendige data fra samlingen for å beholde datakvaliteten. Det er ingen prediktiv modellering, men det er en utfordrende, ikke-omsettelig del av dette feltet.

Myte #5: Hver dataforsker er utdannet informatikk

Her er en av de mest populære datavitenskapelige mytene. Heldigvis er det fine med teknologiindustrien sømløsheten når bytte til en karriere innen teknologi. Derfor kan du bli en utmerket dataforsker, uansett hvilken hovedfag du har, gitt riktig arsenal, kurs og mentorer. Enten du er utdannet informatikk eller filosofi, er datavitenskap innen rekkevidde.

Det er imidlertid noe du bør vite. Selv om denne karriereveien er åpen for alle med interesse og drivkraft, vil studieløpet ditt avgjøre hvor enkelt det er og hastigheten på læringen din. For eksempel er det mer sannsynlig at en kandidat fra informatikk eller matematikk forstår datavitenskapskonsepter raskere enn noen fra et ikke-relatert felt.

Myte #6: Dataforskere skriver bare kode

Enhver erfaren dataforsker vil fortelle deg at denne oppfatningen er helt feil. Selv om de fleste dataforskere skriver noe kode underveis, avhengig av jobbens art, er koding bare toppen av isfjellet innen datavitenskap.

Å skrive kode får bare en del av jobben gjort. Men kode brukes til å bygge programmene, og algoritmer dataforskere bruker i prediksjonsmodellering, analyse eller prototyper. Koding letter bare arbeidsprosessen, så å kalle det hovedjobben er en misvisende datavitenskapelig myte.

Microsofts Power BI er et stjerneverktøy for datavitenskap og analyse med kraftige funksjoner og analytiske evner. Men i motsetning til hva populær oppfatning er, er det å lære å bruke Power BI bare en del av det du trenger for å lykkes innen datavitenskap; det involverer langt mer enn dette enestående verktøyet.

For eksempel, selv om det å skrive kode ikke er det sentrale fokuset for datavitenskap, må du lære noen programmeringsspråk, vanligvis Python og R. Du vil også kreve kunnskap om pakker som Excel og jobbe tett med databaser, trekke ut og samle data fra dem. Få gjerne kurs for å hjelpe deg med å mestre Power BI, men husk; det er ikke slutten på veien.

Myte #8: Datavitenskap er bare nødvendig for store selskaper

Deretter har vi et annet farlig og usant utsagn som dessverre de fleste tror. Når du studerer datavitenskap, er det generelle inntrykket at du bare kan få ansettelse fra store firmaer i enhver bransje. Med andre ord, det å unnlate å bli ansatt av selskaper som Amazon eller Meta tilsvarer arbeidsutilgjengelighet for enhver dataforsker.

Imidlertid har kvalifiserte dataforskere mange jobbmuligheter, spesielt i dag. Enhver virksomhet som jobber direkte med forbrukerdata, enten det er en oppstart eller et selskap med flere millioner dollar, krever en dataforsker for maksimal ytelse.

Når det er sagt, bør du støv opp CV-en din og se på hva dine datavitenskapelige ferdigheter kan oppnå for selskaper rundt deg.

Myte #9: Større data tilsvarer mer nøyaktige resultater og spådommer

Selv om denne uttalelsen vanligvis er gyldig, er den fortsatt en halvsannhet. Store datasett reduserer feilmarginene dine sammenlignet med mindre, men nøyaktigheten avhenger ikke av datastørrelsen alene.

For det første er kvaliteten på dataene dine viktig. Store datasett hjelper bare hvis dataene som samles inn er egnet til å løse problemet. I tillegg, med AI-verktøy, er høyere mengder fordelaktig opp til et visst nivå. Etter det er mer data skadelig.

Myte #10: Det er umulig å lære datavitenskap selv

Dette er en av de største datavitenskapelige mytene der ute. I likhet med andre teknologiske veier, er selvlærende datavitenskap veldig mye mulig, spesielt med det vell av ressurser som er tilgjengelig for oss for tiden. Plattformer som Coursera, Udemy, LinkedIn Learning og andre ressursrike opplæringsnettsteder ha kurs (gratis og betalt) som kan spore datavitenskapens vekst.

Selvfølgelig spiller det ingen rolle hvilket nivå du er på, nybegynner, middels eller proff; det er et kurs eller sertifisering for deg. Så selv om datavitenskap kan være litt komplisert, gjør ikke dette selvlærende datavitenskap langsøkt eller umulig.

Det er mer ved datavitenskap enn det som møter øyet

Til tross for interessen for dette feltet, får datavitenskapsmytene ovenfor og flere til at flere teknologientusiaster unngår rollen. Nå har du riktig informasjon, så hva venter du på? Utforsk de mange detaljerte kursene om e-læringsplattformer og begynn din datavitenskapelige reise i dag.