هل تصدق هذه الخرافات الشائعة في علم البيانات؟ حان الوقت للتخلي عنهم واكتساب فهم أوضح لهذا المجال.
على الرغم من الضجة الأخيرة حول علم البيانات ، لا يزال الناس يخجلون من هذا المجال. بالنسبة للعديد من التقنيين ، يعتبر علم البيانات معقدًا وغير واضح ويتضمن الكثير من الأشياء المجهولة مقارنة بالمهن التقنية الأخرى. وفي الوقت نفسه ، فإن القلة التي تغامر في هذا المجال تسمع باستمرار العديد من الأساطير والمفاهيم المتعلقة بعلوم البيانات المحبطة.
ومع ذلك ، هل تعلم أن معظم هذه الحكايات هي مفاهيم خاطئة عامة؟ إنه ليس أسهل طريق في التكنولوجيا ، لكن علم البيانات ليس مرعبًا كما يعتقد الناس. لذلك في هذه المقالة ، سنكشف زيف 10 من أكثر الأساطير شيوعًا في علم البيانات.
الخرافة الأولى: علم البيانات مخصص لعباقرة الرياضيات فقط
على الرغم من أن علم البيانات يحتوي على عناصره الرياضية ، فلا توجد قاعدة تنص على أنه يجب أن تكون خبيرًا في الرياضيات. إلى جانب الإحصائيات والاحتمالات القياسية ، يشتمل هذا المجال على العديد من الجوانب الأخرى ، وليس الجوانب الرياضية البحتة.
لن تحتاج إلى إعادة تعلم النظريات والصيغ المجردة بعمق كبير في المجالات التي تتضمن الرياضيات. ومع ذلك ، هذا لا يستبعد تمامًا الحاجة إلى الرياضيات في علم البيانات.
مثل معظم المسارات الوظيفية التحليلية ، يتطلب علم البيانات معرفة أساسية بمجالات معينة من الرياضيات. تشمل هذه المجالات الإحصاء (كما ذكر أعلاه) والجبر وحساب التفاضل والتكامل. وبالتالي ، في حين أن الرياضيات ليست التركيز الرئيسي لعلم البيانات ، فقد ترغب في إعادة النظر في هذا المسار الوظيفي إذا كنت تفضل تجنب الأرقام تمامًا.
الخرافة الثانية: لا أحد يحتاج إلى علماء بيانات
على عكس المهن التقنية الأكثر رسوخًا مثل تطوير البرمجيات وتصميم UI / UX ، لا يزال علم البيانات يكتسب شعبية. ومع ذلك ، لا تزال الحاجة إلى علماء البيانات في ارتفاع مستمر.
على سبيل المثال ، ملف مكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل يقدر نموًا بنسبة 36٪ في الطلب على علماء البيانات بين عامي 2021 و 2031. هذا التقدير ليس مفاجئًا ، حيث بدأت العديد من الصناعات ، بما في ذلك الخدمة المدنية والتمويل والرعاية الصحية ، في رؤية ضرورة وجود علماء البيانات بسبب زيادة كميات البيانات.
تمثل البيانات الكبيرة صعوبات في إصدار معلومات دقيقة للعديد من الشركات والمؤسسات بدون علماء البيانات. لذلك ، على الرغم من أن مجموعة المهارات الخاصة بك قد لا تكون شائعة مثل مجالات التكنولوجيا الأخرى ، إلا أنها ليست أقل أهمية.
الخرافة الثالثة: الذكاء الاصطناعي سيقلل الطلب على علوم البيانات
اليوم ، يبدو أن الذكاء الاصطناعي لديه الحل لكل حاجة. نسمع عن استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب والجيش والسيارات ذاتية القيادة والبرمجة وكتابة المقالات وحتى الواجبات المنزلية. يشعر كل محترف الآن بالقلق من أن يعمل الروبوت في يوم من الأيام بدلاً منهم.
لكن هل يبدو هذا الخوف صحيحًا بالنسبة لعلوم البيانات؟ لا ، إنها إحدى أساطير علوم البيانات العديدة. قد يقلل الذكاء الاصطناعي من الطلب على بعض الوظائف الأساسية ، لكنه لا يزال يتطلب مهارات صنع القرار والتفكير النقدي لدى علماء البيانات.
بدلاً من استبدال علم البيانات ، يعد الذكاء الاصطناعي مفيدًا بشكل كبير ، حيث يمكّنهم من إنشاء معلومات وجمع ومعالجة بيانات أكبر بكثير. علاوة على ذلك ، تعتمد معظم خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على البيانات ، مما يخلق الحاجة إلى علماء البيانات.
الخرافة الرابعة: علم البيانات يشمل النمذجة التنبؤية وحدها
يمكن أن يتضمن علم البيانات بناء نماذج تتنبأ بالمستقبل بناءً على الأحداث الماضية ، ولكن هل يدور حول النمذجة التنبؤية وحدها؟ بالتاكيد لا!
تبدو بيانات التدريب للأغراض التنبؤية مثل الجزء الرائع والممتع من علم البيانات. ومع ذلك ، فإن الأعمال الروتينية التي تتم خلف الكواليس مثل التنظيف وتحويل البيانات متساوية ، إن لم تكن أكثر أهمية.
بعد جمع مجموعات البيانات الكبيرة ، يجب على عالم البيانات تصفية البيانات الضرورية من المجموعة للاحتفاظ بجودة البيانات. لا توجد نمذجة تنبؤية ، لكنها جزء مهم وغير قابل للتفاوض من هذا المجال.
الأسطورة رقم 5: كل عالم بيانات هو خريج علوم الكمبيوتر
إليك واحدة من أكثر الأساطير شيوعًا في علم البيانات. لحسن الحظ ، جمال صناعة التكنولوجيا هو السلاسة عندما التحول إلى وظيفة في مجال التكنولوجيا. ومن ثم ، بغض النظر عن تخصص كليتك ، يمكنك أن تصبح عالم بيانات ممتازًا من خلال الترسانة والدورات والموجهين المناسبين. سواء كنت من خريجي علوم الكمبيوتر أو الفلسفة ، فإن علم البيانات في متناول يدك.
ومع ذلك ، هناك شيء يجب أن تعرفه. على الرغم من أن هذا المسار الوظيفي مفتوح لأي شخص لديه اهتمام وقيادة ، فإن مسار دراستك سيحدد سهولة وسرعة التعلم. على سبيل المثال ، من المرجح أن يفهم خريج علوم الكمبيوتر أو الرياضيات مفاهيم علوم البيانات بشكل أسرع من أي شخص من مجال غير ذي صلة.
الخرافة السادسة: علماء البيانات يكتبون الكود فقط
سيخبرك أي عالم بيانات متمرس أن هذه الفكرة خاطئة تمامًا. على الرغم من أن معظم علماء البيانات يكتبون بعض الرموز على طول الطريق ، اعتمادًا على طبيعة الوظيفة ، فإن الترميز ليس سوى قمة جبل الجليد في علم البيانات.
كتابة الكود لا تنجز سوى جزء من المهمة. ولكن ، يتم استخدام الكود لبناء البرامج ، ويستخدم علماء بيانات الخوارزميات في نمذجة التنبؤ أو التحليل أو النماذج الأولية. يسهل الترميز فقط عملية العمل ، لذا فإن وصفه بالمهمة الرئيسية هو خرافة مضللة في علم البيانات.
Microsoft Power BI هي أداة تحليلية لعلوم البيانات والنجوم ذات ميزات قوية وقدرات تحليلية. ومع ذلك ، على عكس الرأي السائد ، فإن تعلم استخدام Power BI ليس سوى جزء مما تحتاجه للنجاح في علم البيانات ؛ إنها تنطوي على أكثر بكثير من هذه الأداة الفردية.
على سبيل المثال ، على الرغم من أن كتابة التعليمات البرمجية ليست المحور المركزي لعلوم البيانات ، فأنت بحاجة إلى تعلم بعض لغات البرمجة ، عادةً Python و R. ستحتاج أيضًا إلى معرفة الحزم مثل Excel والعمل عن كثب مع قواعد البيانات واستخراج البيانات وترتيبها منها. لا تتردد في الحصول عليها دورات لمساعدتك على إتقان Power BI، لكن تذكر؛ إنها ليست نهاية الطريق.
الخرافة رقم 8: علم البيانات ضروري للشركات الكبيرة فقط
بعد ذلك ، لدينا بيان خطير وغير صحيح يعتقده معظم الناس ، للأسف. عند دراسة علم البيانات ، فإن الانطباع العام هو أنه لا يمكنك الحصول على عمل إلا من الشركات الكبرى في أي صناعة. بمعنى آخر ، الفشل في الحصول على وظيفة من قبل شركات مثل أمازون أو ميتا يعني عدم توفر العمل لأي عالم بيانات.
ومع ذلك ، فإن علماء البيانات المؤهلين لديهم العديد من فرص العمل ، خاصة اليوم. تتطلب أي شركة تعمل بشكل مباشر مع بيانات المستهلك ، سواء كانت شركة ناشئة أو شركة بملايين الدولارات ، عالِم بيانات لتحقيق أقصى أداء.
بعد قولي هذا ، انفض سيرتك الذاتية وانظر إلى ما يمكن أن تحققه مهاراتك في علم البيانات للشركات من حولك.
الخرافة رقم 9: البيانات الأكبر تعني نتائج وتوقعات أكثر دقة
على الرغم من أن هذه العبارة صحيحة عادة ، إلا أنها لا تزال نصف الحقيقة. تعمل مجموعات البيانات الكبيرة على تقليل هوامش الخطأ مقارنة بالهوامش الأصغر ، لكن الدقة لا تعتمد على حجم البيانات وحده.
أولاً ، جودة بياناتك مهمة. تساعد مجموعات البيانات الكبيرة فقط إذا كانت البيانات المجمعة مناسبة لحل المشكلة. بالإضافة إلى ذلك ، باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ، تكون الكميات الأكبر مفيدة حتى مستوى معين. بعد ذلك ، يكون المزيد من البيانات ضارًا.
الخرافة رقم 10: من المستحيل التعلم الذاتي لعلوم البيانات
هذه واحدة من أكبر أساطير علم البيانات الموجودة هناك. على غرار المسارات التقنية الأخرى ، يعد علم بيانات التعلم الذاتي ممكنًا للغاية ، خاصة مع ثروة الموارد المتاحة لنا حاليًا. منصات مثل Coursera و Udemy و LinkedIn Learning وغيرها المواقع التعليمية الحيلة لديك دورات (مجانية ومدفوعة) يمكنها تتبع نمو علم البيانات بسرعة.
بالطبع ، لا يهم المستوى الذي أنت فيه حاليًا ، مبتدئًا ، متوسطًا ، أو محترفًا ؛ هناك دورة أو شهادة لك. لذا ، في حين أن علم البيانات قد يكون معقدًا بعض الشيء ، فإن هذا لا يجعل علم بيانات التعلم الذاتي بعيد المنال أو مستحيلاً.
علم البيانات أكثر مما تراه العين
على الرغم من الاهتمام بهذا المجال ، فإن أساطير علم البيانات المذكورة أعلاه وأكثر تجعل العديد من المتحمسين للتكنولوجيا يتجنبون الدور. الآن ، لديك المعلومات الصحيحة ، فماذا تنتظر؟ استكشف الدورات التفصيلية العديدة على منصات التعلم الإلكتروني وابدأ رحلتك في علم البيانات اليوم.