Şimdi Unutmanız Gereken 10 Yaygın Veri Bilimi Efsanesi

Veri bilimiyle ilgili son zamanlardaki vızıltılara rağmen, insanlar hala bu alandan uzak duruyor. Birçok teknisyen için veri bilimi karmaşık, belirsiz ve diğer teknoloji kariyerlerine kıyasla çok fazla bilinmeyen içeriyor. Bu arada, bu alana giren az sayıdaki kişi sürekli olarak birkaç cesaret kırıcı veri bilimi mitini ve kavramını duyar.

Ancak, bu masalların çoğunun genel yanılgılar olduğunu biliyor muydunuz? Teknolojideki en kolay yol değil, ancak veri bilimi insanların sandığı kadar korkutucu değil. Bu yazıda, en popüler 10 veri bilimi efsanesini çürüteceğiz.

Efsane 1: Veri Bilimi Yalnızca Matematik Dehaları İçindir

Veri biliminin matematiksel unsurları olsa da, matematikte guru olmanız gerektiğini söyleyen hiçbir kural yoktur. Standart istatistik ve olasılığın yanı sıra, bu alan tam olarak matematiksel olmayan çok sayıda başka yönü içerir.

Matematik içeren alanlarda soyut teorileri ve formülleri derinlemesine yeniden öğrenmeniz gerekmeyecek. Bununla birlikte, bu, veri biliminde matematiğe olan ihtiyacı tamamen ortadan kaldırmaz.

Çoğu analitik kariyer yolunda olduğu gibi, veri bilimi de matematiğin belirli alanlarına ilişkin temel bilgileri gerektirir. Bu alanlar istatistik (yukarıda bahsedildiği gibi), cebir ve hesabı içerir. Bu nedenle, matematik veri biliminin ana vurgusu olmasa da, sayılardan tamamen kaçınmayı tercih ediyorsanız bu kariyer yolunu yeniden gözden geçirmek isteyebilirsiniz.

Efsane 2: Kimsenin Veri Bilimcilerine İhtiyacı Yok

Yazılım geliştirme ve UI/UX tasarımı gibi daha köklü teknoloji mesleklerinin aksine, veri bilimi hâlâ popülerlik kazanıyor. Yine de, veri bilimcilere olan ihtiyaç istikrarlı bir şekilde artmaya devam ediyor.

Örneğin, ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu 2021 ile 2031 arasında veri bilimcilere olan talepte %36'lık bir büyüme tahmin ediyor. Kamu hizmeti, finans ve sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere çok sayıda sektör, artan veri miktarı nedeniyle veri bilimcilerin gerekliliğini görmeye başladığından, bu tahmin şaşırtıcı değil.

Büyük veriler, veri bilimcileri olmayan birçok firma ve kuruluş için doğru bilgileri yayınlamada zorluklar sunar. Bu nedenle, beceri setiniz diğer teknoloji alanları kadar popüler olmasa da, daha az gerekli değildir.

Efsane 3: Yapay Zeka, Veri Bilimine Olan Talebi Azaltacak

Bugün, yapay zeka her ihtiyaca çözüm buluyor gibi görünüyor. Yapay zekanın tıpta, orduda, sürücüsüz arabalarda, programlamada, makale yazmada ve hatta ev ödevlerinde kullanıldığını duyuyoruz. Artık her profesyonel, bir gün onların yerine çalışacak bir robot için endişeleniyor.

Ancak bu korku veri bilimi için doğru mu? Hayır, birçok veri bilimi efsanesinden biri. Yapay zeka, bazı temel işler için talebi azaltabilir, ancak yine de veri bilimcilerin karar verme ve eleştirel düşünme becerilerini gerektirir.

Yapay zeka, veri biliminin yerini almak yerine önemli ölçüde yardımcı oluyor ve bilgi üretmelerini, çok daha büyük verileri toplamalarını ve işlemelerini sağlıyor. Ayrıca, çoğu yapay zeka ve makine öğrenimi algoritması verilere bağlıdır ve veri bilimcilere ihtiyaç yaratır.

Efsane 4: Veri Bilimi Yalnızca Tahmine Dayalı Modellemeyi Kapsar

Veri bilimi, geçmiş olaylara dayalı olarak geleceği tahmin eden modeller oluşturmayı içerebilir, ancak yalnızca tahmine dayalı modelleme etrafında mı dönüyor? Kesinlikle değil!

Verileri tahmin amaçlı olarak eğitmek, veri biliminin süslü ve eğlenceli kısmı gibi görünüyor. Buna rağmen, temizlik ve veri dönüştürme gibi perde arkasındaki işler, daha önemli değilse de eşit derecede önemlidir.

Büyük veri kümelerini topladıktan sonra, veri bilimcisi, veri kalitesini korumak için gerekli verileri koleksiyondan filtrelemelidir. Tahmine dayalı bir modelleme yoktur, ancak bu, bu alanın görev gerektiren, pazarlık konusu olmayan bir parçasıdır.

Efsane 5: Her Veri Bilimcisi Bilgisayar Bilimleri Mezunudur

İşte en popüler veri bilimi mitlerinden biri. Neyse ki, teknoloji endüstrisinin güzelliği, teknoloji alanında bir kariyere geçiş. Bu nedenle, hangi üniversitede okuyor olursanız olun, doğru cephanelik, kurslar ve akıl hocaları verildiğinde mükemmel bir veri bilimcisi olabilirsiniz. İster bilgisayar bilimi, ister felsefe mezunu olun, veri bilimi elinizin altındadır.

Ancak, bilmeniz gereken bir şey var. Bu kariyer yolu, ilgisi ve güdüsü olan herkese açık olsa da, eğitiminizin seyri, öğrenmenizin kolaylığını ve hızını belirleyecektir. Örneğin, bir bilgisayar bilimi veya matematik mezununun veri bilimi kavramlarını ilgisiz bir alandan birinden daha hızlı kavrama olasılığı daha yüksektir.

Efsane 6: Veri Bilimcileri Yalnızca Kod Yazar

Deneyimli herhangi bir veri bilimcisi size bu fikrin tamamen yanlış olduğunu söyleyecektir. Çoğu veri bilimcisi, işin doğasına bağlı olarak yol boyunca bazı kodlar yazsa da kodlama, veri biliminde buzdağının yalnızca görünen kısmıdır.

Kod yazmak, yapılan işin yalnızca bir kısmını alır. Ancak kod, programları ve veri bilimcilerinin tahmin modelleme, analiz veya prototiplerde kullandığı algoritmaları oluşturmak için kullanılır. Kodlama yalnızca iş sürecini kolaylaştırır, bu nedenle onu ana iş olarak adlandırmak yanıltıcı bir veri bilimi efsanesidir.

Microsoft'un Power BI'ı güçlü özelliklere ve analitik yeteneklere sahip yıldız bir veri bilimi ve analitik aracıdır. Ancak, yaygın kanının aksine, Power BI kullanmayı öğrenmek, veri biliminde başarılı olmak için ihtiyaç duyduğunuz şeylerin yalnızca bir parçasıdır; bu tekil araçtan çok daha fazlasını içerir.

Örneğin, veri biliminin odak noktası kod yazmak olmasa da, genellikle Python ve R olmak üzere birkaç programlama dili öğrenmeniz gerekir. Ayrıca Excel gibi paketler hakkında bilgi sahibi olmanız ve veritabanlarıyla yakın çalışmanız, onlardan veri çıkarmanız ve harmanlamanız gerekir. almaktan çekinmeyin Power BI'da uzmanlaşmanıza yardımcı olacak kurslar, ama hatırla; yolun sonu değil.

Efsane 8: Veri Bilimi Yalnızca Büyük Şirketler İçin Gereklidir

Sonra, ne yazık ki çoğu insanın inandığı başka bir tehlikeli ve doğru olmayan ifademiz var. Veri bilimi okurken, genel izlenim, herhangi bir sektördeki yalnızca büyük firmalardan iş alabileceğinizdir. Başka bir deyişle, Amazon veya Meta gibi şirketler tarafından işe alınmamak, herhangi bir veri bilimcisi için çalışamama anlamına gelir.

Bununla birlikte, nitelikli veri bilimcileri, özellikle günümüzde birçok iş fırsatına sahiptir. Doğrudan tüketici verileriyle çalışan herhangi bir işletme, ister yeni kurulmuş ister multi-milyon dolarlık bir şirket olsun, maksimum performans için bir veri bilimciye ihtiyaç duyar.

Bununla birlikte, özgeçmişinizin tozunu alın ve veri bilimi becerilerinizin çevrenizdeki şirketler için neler sağlayabileceğine bakın.

Efsane 9: Daha Büyük Veri, Daha Doğru Sonuçlar ve Tahminler Demektir

Bu ifade genellikle geçerli olsa da, yine de yarı gerçektir. Büyük veri kümeleri, küçük olanlara kıyasla hata marjlarınızı azaltır, ancak doğruluk yalnızca veri boyutuna bağlı değildir.

İlk olarak, verilerinizin kalitesi önemlidir. Büyük veri kümeleri, yalnızca toplanan veriler sorunu çözmeye uygunsa yardımcı olur. Ek olarak, yapay zeka araçları ile belirli bir seviyeye kadar daha yüksek miktarlar faydalıdır. Bundan sonra, daha fazla veri zararlıdır.

Efsane #10: Veri Bilimini Kendi Kendine Öğrenmek İmkansızdır

Bu, oradaki en büyük veri bilimi efsanelerinden biridir. Diğer teknoloji yollarına benzer şekilde, kendi kendine öğrenen veri bilimi, özellikle şu anda elimizde bulunan kaynakların zenginliği ile çok mümkün. Coursera, Udemy, LinkedIn Learning ve diğer platformlar becerikli öğretici web siteleri veri bilimi büyümenizi hızlandırabilecek kurslara (ücretsiz ve ücretli) sahip olun.

Elbette şu anda hangi seviyede olduğunuzun, acemi, orta veya profesyonel olmanızın bir önemi yok; sizin için bir kurs veya sertifika var. Dolayısıyla, veri bilimi biraz karmaşık olsa da bu, kendi kendine öğrenen veri bilimini abartılı veya imkansız kılmaz.

Veri Biliminde Görünenden Daha Fazlası Var

Bu alana olan ilgiye rağmen, yukarıdaki veri bilimi efsaneleri ve daha fazlası, birçok teknoloji meraklısının rolden kaçınmasına neden oluyor. Şimdi, doğru bilgiye sahipsiniz, öyleyse ne bekliyorsunuz? E-öğrenme platformlarındaki çok sayıda ayrıntılı kursu keşfedin ve veri bilimi yolculuğunuza bugün başlayın.