
В настоящее время Data Science стала одной из самых активно развивающихся областей. За последние несколько лет мы увидели огромный рост интереса к этой технологии и она продолжает привлекать все больше и больше людей всего мира. Но, несмотря на популярность Data Science, она не освобождена от мифов. Новички часто не понимают базовых понятий и имеют смутное представление о том, что приносит Data Science и как она может быть полезна для них. В данной статье мы попытаемся разоблачить некоторые из самых распространенных мифов о Data Science и дадим начинающим людям азы для начала.
Во-первых, многие люди имеют склонность представлять информационные технологии как что-то крутое и интересное, но на самом деле сложное. Это не так! Data Science рассчитана на людей с любым уровнем грамотности и доступна всем — начинающим и опытным. В случае обучения трансформации используйте пошаговые руководства, которые дадут вам базовое представление о дата-науке и помогут разобраться с процессами. Вы также можете присоединиться к сообществам, которые помогут вам в процессе.
Другой миф — что Data Science позволяет делать прогнозы на предстоящее. Пока мы не прогнозируем будущее, Data Science может предоставлять уникальные преимущества для анализа данных и делать выводы о данных из прошлого. Это помогает принимать правильные решения в настоящем и планировать будущее, исходя из предусмотренных оснований.

Третьим мифом является то, что для работы в Data Science требуются программистские навыки. На самом деле, хотя Data Science подразумевает использование программных инструментов, это не программирование в классическом смысле слова. Для того, чтобы работать в Data Science, вам нужно сильно владеть уверенностью в анализе данных, знаниями математики и статистики и аналитическими скиллами. Программирование составляет только малую часть технологии.
Наконец, мифом, который часто появляется, является то, что больше данных дает больше прибыли или больше пользы. Это не так. Данные могут быть полезны, но их ценность зависит от качества данных и от того, как их используют. Перед тем как принимать решения, требуется проводить достаточно анализа, чтобы убедиться в полезности данных. Также следует помнить, что Data Science сама по себе не дает желаемой прибыли, но способна привнести существенный вклад в принятие качественных решений, основанных на данных.

В заключение, Data Science предлагает глубочайшие возможности и позволяет людям по разным причинам решать больше проблем. Для того, чтобы понять ее и им пользоваться от хорошего начала, необходимо использовать правильные ресурсы, иметь правильное представление о ней и проявлять правильные усилия для достижения результата.