盡管最近圍繞數據科學的討論不斷，但對于許多技術人員來說，與其他技術職業相比，數據科學是復雜、不明晰的，并且涉及太多的未知數。與此同時，少數冒險進入該領域的人不斷聽到一些令人沮喪的數據科學神話和觀念。

但是，在我看來這些故事中的大多數都是普遍的誤解。實際上，數據科學并不像人們想象的那么可怕。因此，在本文中，我們將揭穿 10 個最受歡迎的數據科學誤區。

誤區一：數據科學只適合數學天才

雖然數據科學確實有其數學元素，但沒有規則說你必須是數學大師。除了標準的統計和概率之外，該領域還包括許多其他非嚴格的數學知識。

即使在涉及數學的領域，您也無需深入重新學習抽象理論和公式。當然，這并是要完全排除數據科學對數學的需求。

與大多數分析職業道路一樣，數據科學需要某些數學領域的基礎知識。這些領域包括統計學、代數和微積分。因此，雖然數學不是數據科學的主要重點，但也無法完全避免數字。

誤區二：沒有人需要數據科學家

與軟件開發和UI / UX設計等更加成熟的技術專業不同，數據科學仍然越來越受歡迎。然而，對數據科學家的需求仍在穩步上升。

例如，美國勞工統計局估計，至 2021 年，對數據科學家的需求將增長 2031%。這一估計并不奇怪，因為由于數據量的增加，包括公務員、金融和醫療保健在內的許多行業已經開始看到數據科學家的必要性。

對于許多沒有數據科學家的公司來說，大數據很難發布準確的信息。因此，盡管您的技能組合可能不像其他技術領域那樣受歡迎，但它同樣必要。

誤區三：人工智能將減少對數據科學的需求

今天，人工智能似乎可以解決所有需求。人工智能被用于醫學、軍事、自動駕駛汽車、編程、論文寫作，甚至家庭作業。現在，每個專業人士都擔心有一天機器人會代替他們工作。

但這種恐懼對數據科學來說并不屬實。人工智能可能會減少對一些基礎工作的需求，但它仍然需要數據科學家的決策和批判性思維技能。

人工智能能夠生成信息、收集和處理更大的數據，但并沒有取代數據科學，這是因為大多數人工智能和機器學習算法都依賴于數據，這就產生了對數據科學家的需求。

誤區四：數據科學僅包含預測建模

數據科學可能涉及構建基于過去發生的事件預測未來的模型，但它是否僅圍繞預測建模？當然不是！

用于預測目的的訓練數據看起來像是數據科學中花哨而有趣的部分。即便如此，清理和數據轉換等幕后瑣事同樣重要。

收集大型數據集后，數據科學家必須從集合中篩選必要的數據以保持數據質量，因此預測建模是該領域的任務性、不可缺少的部分。

誤區五：每個數據科學家都是計算機科學專業的畢業生

這是最大的數據科學誤區之一。無論您的大學專業如何，只要有合適的知識庫、課程和導師，您都可以成為一名優秀的數據科學家。無論您是計算機科學還是哲學專業的畢業生，數據科學都在您的掌握之中。

但是，您應該知道一些事情。雖然這條職業道路對任何有興趣和動力的人開放，但您的學習課程將決定您學習的難易程度和速度。例如，計算機科學或數學畢業生比來自不相關領域的人更有可能更快地掌握數據科學概念。

誤區六：數據科學家只寫代碼

任何有經驗的數據科學家都會告訴你，數據科學家只寫代碼這個概念是完全錯誤的。盡管大多數數據科學家在此過程中編寫了一些代碼，但根據工作的性質，編碼只是數據科學的冰山一角。

編寫代碼只能完成部分工作。但是，代碼用于構建程序，數據科學家用于預測建模、分析或原型的算法。編碼只會促進工作流程，因此稱其為主要工作是一個誤導性的數據科學誤區。

誤區七：Power BI是數據科學所需的唯一工具

微軟的Power BI是一款明星數據科學和分析工具，具有強大的功能和分析能力。但是，與流行觀點相反，學習使用 Power BI 只是在數據科學領域取得成功所需的部分內容;它涉及的遠不止這個單一的工具。

例如，雖然編寫代碼不是數據科學的中心焦點，但你需要學習一些編程語言，通常是Python和R。您還需要了解 Excel 等軟件包，并與數據庫密切合作，從中提取和整理數據。隨意獲取課程來幫助你掌握 Power BI，但請記住;這不是路的盡頭。

誤區八：數據科學只對大公司是必要的

在學習數據科學時，一般的印象是你只能從任何行業的大公司找到工作。換句話說，未能被亞馬遜或Meta等公司聘用等同于任何數據科學家的工作不可用。

然而，合格的數據科學家有很多工作機會，尤其是在今天。任何直接處理消費者數據的企業，無論是初創公司還是價值數百萬美元的公司，都需要數據科學家才能獲得最佳性能。

也就是說，整理你的簡歷，看看你的數據科學技能可以為周圍的公司帶來什么。

誤區九：更大的數據等同于更準確的結果和預測

雖然這種說法通常是有效的，但它仍然是半真半假的。與較小的數據集相比，大型數據集可以減少誤差范圍，但準確性不僅僅取決于數據大小。

首先，數據質量很重要。僅當收集的數據適合解決問題時，大型數據集才會有所幫助。此外，使用人工智能工具，在一定水平之前，更多的數量是有益的。在此之后，更多的數據并不會產生任何價值。

誤區十：自學數據科學是不可能的

自學數據科學是不可能的，這是最大的數據科學誤區之一。與其他技術路徑類似，自學數據科學是非常可能的，尤其是在我們目前可用的資源豐富的情況下。Coursera，Udemy，LinkedIn Learning等平臺以及其他資源豐富的教程網站都有課程，可以快速跟蹤您的數據科學增長。

當然，您目前處于什么水平并不重要，新手、中級或專業;有適合您的課程或認證。因此，雖然數據科學可能有點復雜，但這并不會使自學數據科學變得牽強或不可能。

數據科學的意義遠不止于此

盡管對這個領域很感興趣，但上面的數據科學誤區以及更多內容使一些技術愛好者避開了這個角色?，F在，您有了正確的信息，那么您還在等什么？探索學習眾多詳細課程，立即開始您的數據科學之旅。

原文標題：10 Common Data Science Myths You Should Unlearn Now

原文作者：JOSHUA ADEGOKE