10 vanliga datavetenskapsmyter du bör lära dig av nu

Trots den senaste tidens buzz kring datavetenskap, drar människor fortfarande tillbaka detta område. För många tekniker är datavetenskap komplex, otydlig och involverar för många okända saker jämfört med andra tekniska karriärer. Under tiden hör de få som ger sig in på fältet ständigt flera nedslående datavetenskapliga myter och föreställningar.

Men visste du att de flesta av dessa berättelser är allmänna missuppfattningar? Det är inte den lättaste vägen inom teknik, men datavetenskap är inte så skrämmande som folk tenderar att anta. Så i den här artikeln kommer vi att avslöja 10 av de mest populära datavetenskapliga myterna.

Myt #1: Datavetenskap är endast för matematikgenier

Även om datavetenskap har sina matematiska element, säger ingen regel att du måste vara en guru i matematik. Förutom standardstatistik och sannolikhet omfattar detta fält många andra, inte strikt matematiska aspekter.

Du behöver inte lära dig om abstrakta teorier och formler på djupet inom områden som involverar matematik. Detta utesluter dock inte helt behovet av matematik inom datavetenskap.

Liksom de flesta analytiska karriärvägar kräver datavetenskap grundläggande kunskaper om vissa områden av matematik. Dessa områden inkluderar statistik (som nämnts ovan), algebra och kalkyl. Så även om matematik inte är datavetenskapens huvudtyngdpunkt, kanske du vill ompröva denna karriärväg om du hellre vill undvika siffror helt och hållet.

Myt #2: Ingen behöver dataforskare

Till skillnad från mer etablerade tekniska yrken som mjukvaruutveckling och UI/UX-design, vinner datavetenskap fortfarande popularitet. Ändå fortsätter behovet av dataforskare att vara på en stadig ökning.

Till exempel US Bureau of Labor Statistics uppskattar en tillväxt på 36 % i efterfrågan på dataforskare mellan 2021 och 2031. Denna uppskattning är inte förvånande, eftersom många branscher, inklusive offentlig service, finans och hälsovård, har börjat se nödvändigheten av dataforskare på grund av ökande mängder data.

Stora data innebär svårigheter att släppa korrekt information för många företag och organisationer utan datavetare. Så även om din kompetens kanske inte är lika populär som andra tekniska områden, är den inte mindre nödvändig.

Myt #3: AI kommer att minska efterfrågan på datavetenskap

Idag verkar AI ha lösningen för alla behov. Vi hör om AI som används inom medicin, militär, självkörande bilar, programmering, uppsatsskrivning och till och med läxor. Varje proffs oroar sig nu för att en robot en dag ska fungera i deras ställe.

Men gäller denna rädsla för datavetenskap? Nej, det är en av många datavetenskapliga myter. AI kan minska efterfrågan på vissa grundläggande jobb, men det kräver fortfarande datavetares färdigheter i beslutsfattande och kritiskt tänkande.

Istället för att ersätta datavetenskap är AI till stor hjälp, vilket gör det möjligt för dem att generera information, samla in och hantera mycket större data. Dessutom är de flesta AI- och maskininlärningsalgoritmer beroende av data, vilket skapar behov av datavetare.

Myt #4: Datavetenskap omfattar enbart prediktiv modellering

Datavetenskap kan innebära att bygga modeller som förutsäger framtiden baserat på tidigare händelser, men kretsar det bara kring prediktiv modellering? Absolut inte!

Träningsdata för prediktiva syften ser ut som den snygga, roliga delen av datavetenskap. Ändå är sysslor bakom kulisserna som städning och datatransformation lika, om inte viktigare.

Efter att ha samlat in stora datamängder måste dataforskaren filtrera nödvändig data från insamlingen för att behålla datakvaliteten. Det finns ingen prediktiv modellering, men det är en uppgift som inte är förhandlingsbar del av detta område.

Myt #5: Varje datavetare är en examen i datavetenskap

Här är en av de mest populära datavetenskapliga myterna. Tack och lov är skönheten med teknikindustrin sömlösheten när byta till en karriär inom tekniken. Därför kan du, oavsett vilken högskolestudie du har, bli en utmärkt datavetare med rätt arsenal, kurser och mentorer. Oavsett om du har examen i datavetenskap eller filosofi, är datavetenskap inom ditt räckhåll.

Det finns dock något du bör veta. Även om den här karriärvägen är öppen för alla med intresse och driv, kommer din studiegång att avgöra hur lätt och hur snabbt ditt lärande är. Till exempel är det mer sannolikt att en akademiker i datavetenskap eller matematik förstår datavetenskapliga koncept snabbare än någon från ett icke-relaterat område.

Myt #6: Dataforskare skriver bara kod

Vilken erfaren dataforskare som helst skulle säga att denna uppfattning är helt felaktig. Även om de flesta dataforskare skriver en del kod längs vägen, beroende på jobbets karaktär, är kodning bara toppen av isberget inom datavetenskap.

Att skriva kod gör bara en del av jobbet gjort. Men kod används för att bygga programmen och algoritmer som dataforskare använder i förutsägelsemodellering, analys eller prototyper. Kodning underlättar bara arbetsprocessen, så att kalla det huvudjobbet är en missvisande datavetenskaplig myt.

Microsofts Power BI är ett stjärnverktyg för datavetenskap och analys med kraftfulla funktioner och analytiska förmågor. Men i motsats till vad många tror är att lära sig använda Power BI bara en del av vad du behöver för att lyckas inom datavetenskap; det involverar mycket mer än detta enastående verktyg.

Till exempel, även om skrivandet av kod inte är det centrala fokuset för datavetenskap, måste du lära dig några programmeringsspråk, vanligtvis Python och R. Du kommer också att kräva kunskap om paket som Excel och arbeta nära databaser, extrahera och sammanställa data från dem. Skaffa gärna kurser som hjälper dig att bemästra Power BI, men kom ihåg; det är inte slutet på vägen.

Myt #8: Datavetenskap är endast nödvändigt för stora företag

Därefter har vi ett annat farligt och osant uttalande som tyvärr de flesta tror. När du studerar datavetenskap är det allmänna intrycket att du bara kan få anställning från stora företag i vilken bransch som helst. Med andra ord, att misslyckas med att bli anställd av företag som Amazon eller Meta likställs med arbetsotillgänglighet för vilken datavetare som helst.

Men kvalificerade dataforskare har många jobbmöjligheter, särskilt idag. Alla företag som arbetar direkt med konsumentdata, oavsett om det är ett nystartat företag eller ett mångmiljonföretag, kräver en datavetare för maximal prestanda.

Som sagt, damma av ditt CV och titta på vad dina datavetenskapliga färdigheter kan åstadkomma för företag runt dig.

Myt #9: Större data motsvarar mer exakta resultat och förutsägelser

Även om detta uttalande vanligtvis är giltigt, är det fortfarande en halv sanning. Stora datamängder minskar dina felmarginaler jämfört med mindre, men noggrannheten beror inte enbart på datastorleken.

För det första är kvaliteten på din data avgörande. Stora datamängder hjälper bara om den data som samlas in är lämpad för att lösa problemet. Dessutom, med AI-verktyg, är högre kvantiteter fördelaktiga upp till en viss nivå. Efter det är mer data skadligt.

Myt #10: Det är omöjligt att själv lära sig datavetenskap

Detta är en av de största datavetenskapliga myterna som finns. I likhet med andra tekniska vägar, är självlärande datavetenskap mycket möjligt, särskilt med den mängd resurser som finns tillgängliga för oss för närvarande. Plattformar som Coursera, Udemy, LinkedIn Learning och andra fyndiga tutorialwebbplatser ha kurser (gratis och betalda) som kan snabba upp din datavetenskapliga tillväxt.

Naturligtvis spelar det ingen roll vilken nivå du befinner dig på just nu, nybörjare, mellanliggande eller proffs; det finns en kurs eller certifiering för dig. Så även om datavetenskap kan vara lite komplex, gör detta inte självlärande datavetenskap långsökt eller omöjligt.

Det finns mer inom datavetenskap än vad som möter ögat

Trots intresset för detta område får datavetenskapliga myter ovan och mer att flera teknikentusiaster undviker rollen. Nu har du rätt information, så vad väntar du på? Utforska de många detaljerade kurserna om e-lärande plattformar och påbörja din datavetenskapsresa idag.